这篇文章主要为大家详细介绍了织梦模板联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下,有需要的朋友可以收藏方便以后借鉴。 ...这个问题是一用户自己在做开发时候发现的，首先我们先弄清楚织梦联动类别地区调用不显示第三级城市的原因： 1、附加表dede_addoninfos或者你的其他表中的字段nativeplace数据类型为int...值(比如：东山区 对应的 10001.001) 2、枚举表dede_sys_enum中的第三级城市对应evalue值错误(比如：东山区 10001.1 应该为 东山区 10001.001) 织梦联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法...$v['id'];$dsql->ExecuteNoneQuery($sql);}}} 最后在后台-联动类别管理-更新一下【地区】的更新缓存即可。...以上就是织梦模板联动类别地区调用不显示第三级城市的解决方法的全部内容，希望对大家的学习和解决疑问有所帮助
附件设置（内容模型为普通文章类别的基本设置说明） 设置网站默认的缩略图高度和宽度，设置图片类型，设置软件类型等等 3. ...global.cfg_cmsurl/}说明：首页的http连接 l {dede:global.cfg_basehost/}说明：网站根目录网址（比如你在http://www.0377joyous.com/dedecms...arclist}获取指定文档，其中row是行数，titlelen是标题长度，orderby是排序规则，imgwidth、imgheight是缩略图宽度和高度,limit是起始位置和信息条数(更多内容可以参看dedecms
在此，本文列举了 树模型对于类别型特征处理的常用方法，并做了深入探讨~ 一、one-hot编码处理 我们可以直接对类别型特征做Onehot处理（这也是最常用的做法），每一类别的取值都用单独一位0/1来表示...当onehot用于树模型时，类别型特征的取值数量少的时候还是可以学习到比较重要的交互特征，但是当取值很多时候（如 大于100），容易导致过拟合，是不太适合用onehot+树模型的。...使用建议：特别适合类别变量取值很多，onehot后高维稀疏，再做NN低维表示转换后应用于树模型。...# lgb类别处理：简单转化为类别型特征直接输入Lgb模型训练即可。...这时，类别值先做下经验的合并或者尝试剔除某些类别特征后，模型效果反而会更好） 当几百上千的类别取值，可以先onehot后（高维稀疏），借助神经网络模型做低维稠密表示。
有时我们需要用到dedecms提供的自定义内容模型功能去添加自定义内容模型来满足需求，那么dedecms自定义内同模型怎么添加采集规则呢？...> 添加你的自定义模型ID到上面代码的SQL语句中，比如我的自定义模型的ID是17，自定义模型ID获取办法如下图： ? ...修改完毕后，我们就可以在dedecms采集里选择新添加的自定义内容模型了，接下来的操作与文章采集完全一样，需要注意的就是对应的字段名称不同而已，到此我们就完成了dedecms自定义内容模型采集。
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...（MB） 100w类别——1953MB 200w类别——3906MB 500w类别——9765MB 类别再多的话，1080TI这种消费级的GPU就装不下了，更不用说还有forward/backward的中间结果需要占据额外的显存...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。..."))) return torch.cat([x1,x2.to(torch.device("cuda:0"))],dim = 1) # 传回GPU-0，便于计算loss 以一个200万类别的模型为例...将模型拆分之后，多了很多数据传输的操作，模型的训练速度自然是会下降不少的。
关于dedecms后台如何整合百度编辑器(ueditor)网上有很多了，本站就不再赘述了，主要问题是，涉及到如果有内容模型的修改，则按照网络上介绍的方法会发现有BUG。...当修改过默认的文章模型或者其他模型，有添加自定义字段，字段类型是HTML格式或者文本保存HTML格式，当你发布或者编辑内容的时候，发现要么是只有一个编辑器出来，要么是一旦保存完内容再次打开编辑的时候，百度编辑器的内容都是一样的了...article_add.htm article_edit.htm archives_add.htm archives_edit.htm 以上几个文件，及其他的文件的里面，这样每次不管是添加还是编辑文章模型或者其他的自定义模型都不会出现问题了
我们都知道一般单值类别特征加入到CTR预估模型的方法是先对单值类别特征进行one-hot，然后和embedding 矩阵相乘转换成多维稠密特征，如下图 1 所示： ?...上一篇文章稠密特征加入CTR预估模型的方法中又总结了稠密特征加入到CTR预估模型中的方法。...而在现实实际问题中，往往还会出现多值类别特征，比如我接触到的2019腾讯广告算法大赛中用户的行为兴趣特征就是多值类别特征，也就是一个用户可以有多个类别的兴趣，比如打篮球，乒乓球和跳舞等，并且不同用户的兴趣个数不一样...在CTR预估模型中，对这种多值类别特征的常用处理方法总结归纳如下： ▌非加权法 最常规的也最简单的是先对所有‘话题’集合进行one hot编码，然后按照图 1 方式对多值类别特征中的每一项进行稠密特征的转换...，最后对转换后的稠密特征向量进行拼接，然后按项求均值或最大值或最小值等，整个过程可以用如图 2 表示： 图片2.png 可以看出，这样对多值类别特征进行处理之后，可以把每个多值类别特征转换在同一维度空间中
迄今为止公开发布的上述SAR船舶探测数据集大多只包含船舶位置数据，缺乏船舶类别数据。同时，唯一一个名为SRSDD的公共多类别船舶检测数据集存在严重的类别不平衡问题，严重影响了船舶检测的准确性。...其次，通过在YOLOv5s网络中添加CBAM、RFB和ASFF，形成了所提出的CRAS-YOLO模型。接下来，给出了性能度量，以评估所提出的模型与其他模型相比的性能。...最后，将所开发的CRAS-YOLO模型应用于基于卫星图像的船舶探测。...RFB特征增强模块网络结构 ASFF网络结构 04 实验及可视化 CRAS-YOLO与其他模型的实验结果比较 基于CRAS-YOLO模型的船舶检测结果：上面三张分别是复杂海岸背景下的船舶测试结果...© THE END 计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。
使用过 OpenMMLab 旗下开源软件，如 mmdet、mmseg 的读者们，一定知道在这些软件中，我们通过配置文件来定义深度学习任务的方方面面，比如模型结构、训练所使用的优化器、数据集等。...这带来了一个问题，如果我想要引用另外一个代码库中注册的模型，该如何用配置文件的方式来实现呢？让我们从一个实际的例子入手。...而由于图片特征提取对于各类图像任务是较为通用的需要，因而可以“借用”在分类任务中预训练的主干网络和相应的模型权重。...因为分类任务比较简单，故而可以利用庞大的 ImageNet 数据集进行预训练，而在此基础上进一步训练检测网络，既能够提高模型收敛速度，又能够提高精度。...进一步地，每一个代码库在注册自己的模型时，都会注册到代码库自己的 Regsitry 中，而不是注册到 MMCV 统一的 Registry 中，从而避免与其他代码库产生冲突。
今天，我们分享百度提出的一种大小模型联动的学习方式，小模型可以通过知识蒸馏从大模型中学习，并可以在许多下游任务中达到与大模型相似的性能，从而使其在推理时更轻、更快，同时小模型可以反哺大模型提升大模型的训练精度...这个时候加入蒸馏，模型具备一定的训练基础，比不加蒸馏的模型效果好。这种方式的优势是在预训练蒸馏后下游不需要再蒸馏，劣势是整体效果的天花板较低。 02 大小模型联动 1....先介绍小模型反向蒸馏大模型，整体架构基于 KIPT 框架，大模型训练前期利用小模型作为 Teacher 指导大模型帮助大模型快速收敛。...样本价值背后的逻辑是假设左边是大模型的 Loss，右边是小模型的 Loss，如果大模型的 Loss 大于小模型的 Loss，说明大模型还没有学会这条样本，小模型已经学会了，小模型可以反哺大模型；如果两个...03 总结 今天分享的是大模型和小模型联动，主要是大模型带动小模型，包括任务相关和任务无关的两种蒸馏方式。
背景与基础 在使用GPT BERT模型输入词语常常会先进行tokenize ，tokenize具体目标与粒度是什么呢？tokenize也有许多类别及优缺点，这篇文章总结一下各个方法及实际案例。...tokenize的目标是把输入的文本流，切分成一个个子串，每个子串相对有完整的语义，便于学习embedding表达和后续模型的使用。...2.2 WordPiece WordPiece，从名字好理解，它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm，很多著名的Transformers模型，...3.2 T5Tokenizer / SentencePiece T5模型是基于SentencePiece的，我们看看它的切分效果。我用的这个版本词汇表大小是250112。
有网友对此感叹：前几年图像生成领域一直由GAN主导，现在看来，似乎要变成扩散模型了。 加入类别条件的扩散模型 我们先来看看扩散模型的定义。...而OpenAI的这个ADM-G模型，则是在此基础上向图像生成任务中加入了类别条件，形成了一种独特的消融扩散模型。...类别引导 （Classifier Guidance） 在噪声逐步转换到信号的过程中，研究人员引入了一个预先训练好的分类网络。 它能够为中间生成图像预测并得到一个标签，也就是可以对生成的图片进行分类。...之后，再基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度，用梯度引导下一步的生成采样。...比如像这样，左边是1.0规模大小的分类网络，右边是10.0大小的分类网络，可以看到，右边的生成图像明显类别更加一致： 也就是说，分类网络梯度越高，类别就越一致，精度也越高，而同时多样性也会变小。
补充知识：模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下： ?...检查代码没什么问题，分析应该是陷入了局部最优，把学习率调低一点就好了，从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好的模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
织梦一个非常好用的原因就在于非常简单，我们可以任意修改新建内容模型，来达到我们的建站要求，但是我们发现织梦的系统模型是不能删除的。...那么我们应该怎么样操作才能改成可以删除的自动模型呢，下面余斗就告诉大家如何解除禁止删除系统模型。...其实很简单，方法如下： 1、进入数据库phpmyadmin找到dede_channltype表：2、找到需要修改的频道模型，注意id，如下图：3、将issystem字段列中的1改成0：当然你也可以在数据库中直接删除任何频道模型...如果你进不了数据库管理面板也没关系，直接在后台——系统——SQL命令行工具，输入以下SQL代码：UPDATE dede_channeltype SET issystem = 0 WHERE id = 20 完成后在到内容模型管理中看下
来源：新智元 极市平台本文约3800字，建议阅读5分钟本文总结了2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！...最近，来自西班牙科米利亚斯主教大学的研究人员全面回顾了各个领域内AI的最新进展，将生成式模型按照任务模态、领域分为了九大类，并总结了2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！...用户可以向模型输入query，并附上一张照片或一段视频，模型就会用文本答案来回答。 Flamingo模型利用了两个互补的模型：一个是分析视觉场景的视觉模型，一个是执行基本推理形式的大型语言模型。...最初的模型是使用监督学习下的微调来训练的，然后由人类来提供对话，在对话中他们互相扮演用户和人工智能助理，然后由人修正模型返回的回复，并用正确的答案帮助模型改进。...Minerva采样语言模型架构通过使用step-by-step推理来解决输入的问题，即输入是需要包含计算和符号操作，而不用引入外部工具。 其他模型 还有一些模型不属于前面提到的类别。
2022年发布的21个生成式模型，一次看明白生成式模型的发展脉络！...为了获得一个完整的图像生成模型，CLIP图像embedding解码器模块与一个先验模型相结合，从一个给定的文本标题中生成相关CLIP图像embedding 其他的模型还包括Imagen，Stable...用户可以向模型输入query，并附上一张照片或一段视频，模型就会用文本答案来回答。 Flamingo模型利用了两个互补的模型：一个是分析视觉场景的视觉模型，一个是执行基本推理形式的大型语言模型。...最初的模型是使用监督学习下的微调来训练的，然后由人类来提供对话，在对话中他们互相扮演用户和人工智能助理，然后由人修正模型返回的回复，并用正确的答案帮助模型改进。...Minerva采样语言模型架构通过使用step-by-step推理来解决输入的问题，即输入是需要包含计算和符号操作，而不用引入外部工具。 其他模型 还有一些模型不属于前面提到的类别。
配合dedecms内容模型实现后台输入栏目id前端输出文章列表，这样制作科室专题页也变快了很多。... "; } [/field:zjid] {/dede:arclist} channelid是内容模型的。
使用织梦dedecms系统中的批量创建栏目时，发现，无法选择隶属栏目为自己定义的独立模型的栏目。...DedeCMS批量创建栏目时隶属栏目无法选择自定义的独立模型问题解决办法：找到：dede/catalog_add.php (dede后台管理目录下)第51行：$typeOptions= $tl->GetOptionArray
在使用dedecms模板的过程中经常会用到一些默认dedecms没有的字段，或者要自己添加自定义内容模型，后台是添加好了，文章也录入了，可（字段无法显示）前台调用不出来怎么办呢？...要想实现如下效果： 图片 字段的添加和调用方法-DEDECMS自定义内容模型管理 这里的价格的调用，dedecms默认是没有这个标签的，那我们如果实现这个价格的调用呢？...在这里我们就需要使用到dedecms模型里的自定义字段了，下面我们以dedecms5.7为例介绍一下dedecms字段的添加和调用方法。...如图： 图片 字段的添加和调用方法-DEDECMS自定义内容模型管理 点击进入“内容模型管理”这是右侧会显示相应的各个模型了，下面我们以文章模型为例讲解自定义字段的添加。...字段的添加和调用方法-DEDECMS自定义内容模型管理 图片 进入以后我们会看到有个“添加新字段”的按钮 图片 字段的添加和调用方法-DEDECMS自定义内容模型管理 点击“添加新字段”按钮进入，这时看到的就是添加字段的界面了
既然已经完成织梦DEDECMS仿站中首页和列表页的标签调用整理之后，我们还需要整理内容页面的整理即可。内容页面稍微简单一些，只要标题头部调用，以及当篇文章的内容和相关信息。...因为是公司类别的内容，所以不会涉及到留言的模块，这里我也不使用留言功能。...这里整理常用的织梦dedecms内容页面 article_article.htm 模板的标签调用，当然我们也可以设置其他名称，只能说使用通用的不需要修改内容页面模板。...其他我们参考《DEDECMS仿站常用模板标签记录 DEDECMS主题模板必备》进行补充。...本文出处：老蒋部落 » 织梦DEDECMS仿站模板必备标签 - article_article.htm内容页模板 | 欢迎分享
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