我认为设置MarkLogic单元测试是个好主意,所以我一直在尽我所能遵循unit-test-project。一切似乎都正常,但没有执行任何单元测试。我已经将四个单元测试复制到src/test/ml-modules/root/suites/My Tests,并将一个模块复制到src/main/ml-modules/root/。一切都可以正确部署。但是运行单元测试会给我带来: $ gradle mlUnitTest
> Task :mlUnitTest
Constructing DatabaseClient that will connect to port: 8021
Run tear
我使用XQuery和获得不同的结果,使用不区分大小写的排序规则。
我已经配置了两个应用服务器,一个http和一个odbc服务器。两者都使用相同的排序规则,这应该是不敏感的。
在XQueries之后,返回正确的值:
xquery version "1.0-ml";
/table[column="Content"];
xquery version "1.0-ml";
/table[column="content"]
=>都返回搜索的文档。
下面的查询不执行返回正确的值:
select * from table
where col
我正在尝试通过相机使用ML-Kit图像标签来检测手中持有的物品。例如,如果我给它看一瓶汽水,它可以拾取物体,比如手,脸,背景等等……我不感兴趣的东西,然后找不到手中的对象,即使在.25最小精度使用云视觉。
有没有一种方法可以限制视觉寻找的东西,或者另一种方法来提高准确性?
PS:如果这项任务有更好的东西,我也愿意更换API。
//This is mostly from a google tutorial
private fun runCloudImageLabeling(bitmap: Bitmap) {
//Create a FirebaseVisionImage
val
在使用谷歌的MLKit开发一个扫描数据矩阵代码的安卓应用程序时,我无法解析以ISO-8859-1编码并包含非ASCII字符的数据的代码。 下面是一个例子:DataMatrix failing with ML Kit val options = BarcodeScannerOptions.Builder()
.setBarcodeFormats(Barcode.FORMAT_DATA_MATRIX)
.build()
val scanner = BarcodeScanning.getClient(options)
scanner.process(image).addOnSucc
我开始为终端和python使用机器学习引擎API,并发现bash和python之间存在一些差异:
$ gcloud ml-engine jobs list --filter='jobId:eval_*'
JOB_ID STATUS CREATED
eval_chest_frontal_golden_201903 SUCCEEDED 2019-03-12T14:35:50
... (30 other results)
在蟒蛇中:
from oauth2client.client import G
当我尝试使用基于云的API进行文本识别时,我得到了以下错误: W/System.err: com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException: Internal error has occurred when executing Firebase ML tasks
at com.google.android.gms.internal.firebase_ml.zzmy.zza(Unknown Source:35)
at com.google.android.gms.internal.firebase_ml.zzmz