进入owner拥有的店铺列表后，对某个店铺进行管理，其中类别管理模块的效果如上。所以获取商品类别的时候要传入shopId....通过前面的博客，我们对开发流程有了较为清晰的认识，这里我们将类别管理这部分的内容从下至上来实现下吧。...) { return errMsg; } public void setErrMsg(String errMsg) { this.errMsg = errMsg; } } 前面博文的代码中...shop的信息写入session中，从session中获取shop的信息，当直接访问改方法时，因为session中没有数据，所以返回 ?...如果从shop列表页面进入后，然后再访问上述URL ，可以得到如下返回，JSON类型的数据 ? ---- View层 根据控制层的路由规则以及viewResolver ?
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据 什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...标称特征只代表类别，数据无序，如电影数据集中的类型、地区特征，爱情和动作是无法做比较的。 有序特征的数据是用于分类且有序的，如电影数据集中的评星，显然5高于4，3高于2，可以比较。...'类型'] = Movies['类型'].map(dic) Movies 执行命令后得到： 2、使用scikit-learn库进行整数编码 对‘地区’特征列进行编码 先导入scikit-learn库中的...categorical_features=[2]) ohe.fit_transform(Movies.values).toarray() 输出： 前四列变成四个地区特征，0代表否，1代表是 还可以用pandas（神器）中的
作者：Valentina Alto 编译：ronghuaiyang 导读 使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化，帮助更有针对性的改进模型。...类别激活图(CAM)是一种用于计算机视觉分类任务的强大技术。它允许研究人员检查被分类的图像，并了解图像的哪些部分/像素对模型的最终输出有更大的贡献。...为了达到这个目的，我会使用一个在ImageNet上预训练好的CNN, Resnet50。 我在这个实验中要用到的图像是，这只金毛猎犬： ?...然后，如果我们取最后一个卷积层的输出特征图，并根据输出类别对每个通道的梯度对每个通道加权，我们就得到了一个热图，它表明了输入图像中哪些部分对该类别激活程度最大。 让我们看看使用Keras的实现。...如你所见，图像的某些部分(如鼻子部分)特别的指示出了输入图像的类别。 ?
机器学习中有多种类别变量编码方式，各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。...但其仅在类别特征内部取值是有序的情况才好使用，即类别特征取值存在明显的顺序性，比如说学历特征取值为高中、本科、硕士和博士，各学历之间存在明显的顺序关系。...对于类别特征内部取值不存在明显的内在顺序时，即直接的硬编码不适用时，One-hot编码的作用就凸显出来了。...但在实际操作时，直接用类别均值替换类别特征的话，会造成一定程度的标签信息泄露的情况，主流方法是使用两层的交叉验证来计算目标均值。...，可总结机器学习中类别特征的编码方式如下： Label Encoding 类别特征内部有序 One-hot Encoding 类别特征内部无序 类别数值<5 Target Encoding
选自arXiv 作者：Mateusz Buda等 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 该论文的作者以两种典型的不均衡为例，系统地研究并比较了解决 CNN 中类别不均衡问题的各种方法，在三个常用数据集...在我们的研究中，我们用了三个复杂度依次递增的基准测试集来研究类别不均衡对性能的影响，并对用来解决这个问题的几种方法做了广泛对比，这三个数据集分别是：MINIST、CIFAR-10 和 ImageNet，...在现实生活的应用中，基于深度学习的一个常见问题是：在训练集中，一些类的样本量远大于其他类。这种差别被称为类别不均衡。...图 2： 在 ILSVRC-2012 实验中使用的 ResNet 中的单残差模块网络架构。 4. 结果 4.1 类别不均衡对分类性能的影响，以及几种解决这个问题的方法的比较 ?...根据在处理卷积神经网络中类别不均衡数据集时对各种不同方法的选择，我们得到以下结论： 将多类 ROC AUC 作为评价指标时，在绝大多数情况下表现最优异的方法是过采样。
那么关键词又分为好几种，选择对的关键词对我们网站优化的速度，简直是可以起到事半功倍的作用。 那么关键词有什么区分呢？...今天大脸猫就来讲一讲关键词的进阶知识；当然我们这里讲的知识是对后期网站优化能起到不错作用的关键词，这里并不是说我们品牌词的优化。...当然这个判断条件也不仅仅是这么一些，判断时可以查看搜索引擎中出现的推广情况进行判断。 当然这些偏冷门的关键词的利用价值还是非常不错的，因为优化到首页的难度相对较低；因此优化成本也非常的低。...因为这类词带来的流量是非常巨大的，所以搜索引擎是不会让别人占用这些词的最显眼的位置。...总结 所以在对关键词的选择的时候我们需要对关键词进行分析，需要分析这类关键词究竟是属于哪类的关键词。 选择适当的关键词真的非常重要。 好的今天大脸猫就讲到这里。
为了方便后期的联调，我们会把业务系统的代码也添加进来，所以我们可以以 MovieRecommendSystem 作为父项目，并在其下建一个名为 recommender 的子项目，然后再在下面搭建多个子项目用于提供不同的推荐服务...同样的，再以 recommender 为父项目，在它的 pom.xml 中加入pom，然后新建一个 maven module 作为子项目。...DataLoader 子项目，需要 spark 相关组件，还需要 mongodb、elasticsearch 的相关依赖，我们在 pom.xml 文件中引入所有依赖（在父项目中已声明的不需要再加详细信息...4.2.4 每个类别优质电影统计 根据提供的所有电影类别，分别计算每种类型的电影集合中评分最高的 10 个电影。 ...// 4、每个类别优质电影统计：根据提供的所有电影类别，分别计算每种类型的电影集合中评分最高的 10 个电影。
其实问题还是自己想偷懒而且不注意导致的，可以说是小程序页面和组件的界限 我们在开发的时候，组件和页面一定要分开，如果是组件的话，就一定不要当成页面组件在pages中配置，就拿列表组件来说 场景：我一个列表...，我想单独展示成一个页面，但是又想在带有tab筛选的时候当成一个局部组件，所以偷懒了！...但是在开发者工具看的时候，其实数据已经是有的，百思不得其解啊，于是就放弃了，差不多首次就是这样 image.png 可以看到，appData中数据是正常的，但是第一次的map展示就是有问题，值出不来，...就是简单的react 列表渲染一个子组件 image.png 于是.......过了十天 我还是放不下！...【灵机一动，会不会是小程序中页面和组件之间的边界出了问题呢】 我就去掉了 image.png
在MongoDB中文社区学习更多关于MongoDB的知识和技能 ? 到目前为止，我们讨论的许多设计模式都强调省去JOIN操作的时间是有好处的。...由子节点构建的公司架构 还有一种做法，我们可以将一个节点到层级顶部的完整路径储存起来。在本例中，我们将存储每个节点的“父节点”。这在一个表格式数据库中很可能是通过对一个父节点的列表进行编码来完成的。...而在MongoDB中，可以简单地将其表示为一个数组。 ? 如图所示，在这种表示中会有一些重复数据。如果信息是相对静态的，比如在家谱中你的父母和祖先是不变的，从而使这个数组易于管理。...在这两个字段中重复储存直接父级节点是我们与许多客户合作后发现的使用树形模式的一种最佳实践。包含“parent”字段通常很方便，特别是当你需要保留在文档上使用$graphLookup的能力时。...将祖先节点保存在数组中可以提供对这些值创建多键索引（multi-key index）的能力。这允许轻松找到给定类别的所有子代。至于直接子代，可以通过查看将给定类别作为其直接“父母”的文档来访问。
2）需要将 Rating【用户对电影的评分数据集】数据集加载到 MongoDB 数据库中的 Rating 表中。 ...3）需要将 Tag【用户对电影的标签数据集】数据集加载到 MongoDB 数据库中的 Tag 表中。... 3）将 GenresRDD 和 MovieWithScore 数据集进行笛卡尔积，产生一个 N * M 行的数据集 4）通过过滤操作，过滤掉电影的真实类别和 GenresRDD 中的类别不匹配的电影... 7）将结果输出到 MongoDB 中 统计每种类别中评分最高的 10 个电影图解： ?...-- 父项目已声明该 plugin，子项目在引入的时候，不用声明版本和已经声明的配置 --> net.alchim31
图1 图 1中，团队提出的类别对比方法通过类别对比损失函数 将查询q（来自未标记的目标样本 ）与由键组成的字典相匹配，来训练一个无监督域自适应编码器。...注意类别平衡指每个查询q与字典中的所有键（在损失计算中）相比较，这些字典键均匀分布在所有的数据类别中，缓解了数据不平衡。...；3）依靠类别平衡字典设计有效缓解了数据平衡问题，使得在学习过程中均匀计算所有类别的对比损失。...参数研究：参数M（在提出的CaCo中）控制了分类别字典的长度（或者说大小）。团队将M从50逐渐调至150，对其进行了研究。...不同学习类型中的泛化：团队从学习类型的角度研究了所提出的CaCo的可扩展性。
机器之心报道 机器之心编辑部 在图像分类任务中类别不均衡问题一直是个难点，在实际应用中大部分的分类样本很可能呈现长尾分布。...图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛的任务，然而如何处理待分类样本中存在的类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界的一个难题。...：在学习分类任务的过程中，将通常默认为联合起来学习的类别特征表征与分类器解耦（decoupling），寻求合适的表征来最小化长尾样本分类的负面影响。...类别均衡采样（Class-balanced sampling）：每个类别都有同等的概率被选中，即公平地选取每个类别，然后再从类别中进行样本选取，即上述公式中 q=0 的情况。...第一步先从类别中选择所需类别，第二步从对应类别中随机选择样本。 2.
类别的qualifiedName是使用它在术语表中的分层位置导出的，例如:.。当发生任何层级更改时，此限定名称都会更新，例如：添加父类别，删除父类别或更改父类别。 4....要创建包含子项的类别，必须事先创建子项。 要创建属于某个类别的术语，必须事先创建该类别。 要创建关系术语，必须事先创建相关术语。...获取给定术语表的所有术语 - 提供属于给定术语表的所有术语（具有＃3中提到的详细信息）。 获取给定术语表的所有类别 - 提供属于给定术语表的所有类别（具有＃4中提到的详细信息）。...对类别层次结构的任何更新都会导致对其下的层次结构进行级联更新，例如锚更改会影响所有子项，父项更改会影响self和children的qualifiedName。...删除类别 - 仅删除给定类别，所有子项都成为顶级类别。 从实体中删除术语分配
存储不同语言的翻译和存储默认后备翻译的能力由 CDS 自动处理。...虽然关联定义了实体之间相当松散的耦合，但组合定义了包含关系。 组合也可以被认为是定义深层结构。 可以沿这些结构执行深度插入和更新插入。 在域模型中，类别实体定义了父元素和子元素。...这启用了类别的层次结构。 一个类别的 children entity 被建模为一个组合。 一个包含所有子类的类别定义了一个深层嵌套结构。 删除一个类别将自动删除其所有子项。...然而，一个类别的父类被建模为一个关联。 删除一个类别显然不应该删除它的父类。...它定义了与货币实体的关联。 Currencies 实体基于 ISO 4217 并使用三个字母的字母代码作为键，例如 EUR 或 USD，并提供了存储相应货币符号（例如 € 或 $）的可能性。
新建页面（/Page）也属于这个类别Inline 行内 Block ，类似 Markdown 中的行内公式，但这里拓展了部分使用的功能，如 Mention a page 可以指向另一个已存在的 Page...图片、视频、音频、代码框、网页书签、文件附件都属于这个类别Embeds 动态网络服务的Block。...中管理 Database为了能让初次接触的人更好的上手，官方提供了各种模版以供新人使用，这些模版包含了生活工作的各个方面：图片自动关联创建我们常会用到父子式的树状结构（一个父项关联多个子项，每个子项仅关联一个父项...），例如 项目-任务，父任务-子任务，课程-笔记……这种情况下我们可以在父项内建立子项所在的链接数据库。...此外，在子项的数据库中，也可以通过按关联属性分组，方便地在某个父项分组下新建子项创建方法：新建项目数据库和任务数据库新建关联属性，关联这两个数据库<img src="https://kevinello-
今天要介绍的这个 GitHub 项目提供了大量机器学习 Python 库，覆盖机器学习框架、数据可视化、强化学习等多个领域，而且项目作者还对每个类别中的项目做了排名，每周进行更新。...每个类别中的项目均按照项目质量分数进行排序，计算方式基于从 GitHub 和不同软件包管理器自动收集的多个指标。...该列表覆盖了机器学习框架、数据可视化等 32 个类别，每个类别包含 1-82 个项目不等。 此外，每个项目均带有质量排名标记（ ）、star 量和简短的项目简介。...点击文字，你可以在下拉列表中看到该项目在不同平台上的链接、简介和安装命令行。...以机器学习框架 TensorFlow 为例： 你可以通过 GitHub、PyPi、Conda 和 Docker Hub 进行安装，还能通过每个子项目后括号中的文字了解其基本信息，如下载量、star 量、
以下讲述关系型数据库的几个解决方案以及MongoDB的解决方案。 1、关系型数据模型 1) 具体表继承 在关系模型中，一个解决方案就是为每个产品类别创建一个表。...在这种方法中，只需要维护一个具有三列表，例如，entity(实体)，attribute(属性)，value(值)。 ?...这个模式是完全灵活的： ·任何实体都可以有任何属性集合； ·新产品类别不需要对数据库中的数据模型进行任何更改； 缺点：所有非平凡查询都需要大量的连接操作，从而导致较大的性能损失。...2、非关系型数据模型 由于MongoDB是一个非关系型数据库，所以产品目录的数据模型可以从这种额外的灵活性中获益。最好的模型使用单个mongoDB集合来存储所有的产品数据，这类似于单表模型的关系模型。...小结： 在非关系模型中，MongoDB可以拥有多个值(即数组)的字段，而不需要对字段或值的数量进行任何限制(比如关系模型中的genre_0和genre_1)，也不需要连接操作。
为了方便后期的联调，我们会把业务系统的代码也添加进来，所以我们可以以 ECommerceRecommendSystem 作为父项目，并在其下建一个名为 recommender 的子项目，然后再在下面搭建多个子项目用于提供不同的推荐服务...同样的，再以 recommender 为父项目，新建一个 maven module 作为子项目。我们的第一步是初始化业务数据，所以子项目命名为 DataLoader。 ...-- 父项目已声明该 plugin，子项目在引入的时候，不用声明版本和已经声明的配置 --> net.alchim31...DataLoader 子项目，需要 spark 相关组件，还需要 mongodb 的相关依赖，我们在 pom.xml 文件中引入所有依赖（在父项目中已声明的不需要再加详细信息）： ECommerceRecommendSystem...-- 对于具体的子项目而言，需要 spark 相关组件，还需要 mongodb 的相关依赖，我们引入所有依赖（在父项目中已声明的不需要再加详细信息） -->
，可以评价一组不同类别的划分结果的混沌度。...b里面添加元素a： 结果： b = [1,2,[1,2]] b.extend（a） 函数： 用列表a扩张列表b： 结果： b...infoGain bestFeature = i return bestFeature 决策树算法 算法说明 创建决策树算法 createTree()： if 数据集中的每个子项的类别完全相同...： return 该类别 else if 遍历完所有的特征： return 频率最高的类别 else : 寻找划分数据集的最好特征 创建分支节点 划分数据集 for...创建决策树 def createTree(dataSet,labels): classList = [example[-1] for example in dataSet] #if 数据集中的每个子项的类别完全相同
// MongoDB中的日志模块 // 今天简单研究了一下MongoDB里面的日志模块，写篇文章记录下。...从MongoDB3.0版本开始，MongoDB在日志中引入了日志等级和日志组件的概念，作为DBA来讲，关注的最多的应该是慢查询日志和连接日志。...你可以留意到，这个执行结果中，包含很多子项目，例如command，control，executer，query，replication，sharding等，这些子项目也叫作日志组件，它代表这种类型的日志...每个子项目里面也有一个verbosity，它代表的是当前的组件的日志等级，它的取值和上面的verbosity取值一样，可以取0,1,2,3,4,5，不同的是，它还可以取值为-1，代表继承父日志级别。...在上面的例子中： 1、storage就是storage.joural的父级目录。
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