要知道的排版术语 如果您是新媒体或者自媒体专员，没有理由不了解以下术语。如果您只是想了解更多有关平面设计的知识，也欢迎来到终极排版术语综合指南。 人物 它们只是符号。它可能有多少？...字体与字体 这两个术语经常被混淆，但是字体与字体之间是有区别的。字体，有时也称为字体系列，是指字母和数字的设计（字母的外观）。 字体是指在字体本身内分类的不同粗细和样式。...特点 采用字母、数字或标点符号形式的单个符号。 字形 字形也称为替代字符，是字符的异常表示。这些字符可能包含重音、装饰性或在同一字体中具有其他变体。...不同的对齐方式为观众创造了不同的阅读体验。做出明智的选择。 剩下 段落左对齐，而右侧不规则。例如，这篇文章的大部分内容都是左对齐的。 对 段落向右对齐，而左侧不规则。这种类型的对齐很少使用。...上升线 这是标记上升高度的假想线。 帽线 这是定义大多数大写字母将达到的高度的假想线。大写高度用于测量平顶大写字母的高度。 基线 标记字体中大多数字母所在的线的假想线。这就像排版的地平线。
我给出的方案很粗暴，很直接，就是占着茅坑不拉屎。建站规划的时候，就直接生成2000篇文章，保证ID的连续性。 为此，整个过程分为3个步骤： ➤创建Excel包含所有所需的占位文章。...➤把步骤2中的MySQL表导入WordPress post表。 创建一个Excel包含所有所需的帖子。...首先我们来创建一个包含2列的excel： 文章标题 文章内容 然后把整个execl文件另存为CSV逗号分隔符文件。...现在要做的就是利用wordpress自带的函数wp_insert_post把文章写入wp_posts表。...' =>; 'publish', 'post_author' =>; 1, 'post_category' =>; array(1,2) ); wp_insert_post( $thepost ); 这里我们要注意的是
术语名称可以包含空格，下划线和短划线（作为引用单词的自然方式）但不包含“。”或“@”，因为qualifiedName的格式为：术语>@术语限定名>。限定名称可以更轻松地使用特定术语。...类别(Category) 类别是组织术语的一种方式，以便可以丰富术语的上下文。 类别可能包含也可能不包含层次结构，即子类别层次结构。...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）。...获取与给定类别（父母和子女）相关的所有类别 获取给定类别的所有条款 7.2.3 更新操作(UPDATE) 局部更新术语表 局部更新术语 局部更新类别 更新给定的词汇表 更新给定的术语 更新给定的类别 注意
现有的计算方法难以充分挖掘蛋白质功能多标签预测中的标签相关性。...实验证明了InterLabelGO+的性能超越了现有方法。...通过同时考虑精度和召回率，F1损失函数适用于标签不平衡的场景。IA权重的包含确保了该函数不仅保持了精度和召回率之间的平衡，而且强调了更多GO术语在模型学习过程中的重要性。...这种结构表明，一个GO项的预测可能受到其他项的影响。在多标签分类中，模型的复杂性增加，因为不仅特征和目标类别之间存在依赖关系，而且类别本身之间也可能存在依赖关系。...ZLPR损失函数通过利用GO项联合分布中的信息，有效地捕获了GO项之间的依赖关系。该公式使用对数似然函数和成对排序原则来区分正负类别。通过最小化ZLPR损失，该模型旨在有效地将正类别排在负类别之上。
这些分数是完全预计算的；它们的范围在0到1之间，并描述了根据现有证据推测出的关联被证明正确的估计可能性。...父节点必须包含子项中包含的所有基因，这导致本体中存在许多更小的术语和较少的大术语的不平衡。 删除较小的术语可以显著提高统计功效。..., Para_24 最新添加到我们过滤选项中的包括‘术语相似性’和‘信号’过滤器。 ‘术语相似性’过滤器使用杰卡德指数来衡量同一类别内术语的基因集之间的相似性。...该方法通过根据P值对术语进行排序来实现，优先考虑统计意义最强的术语。 算法随后遍历术语列表；任何相对于已包含在结果中的术语具有超过预定义、用户定义阈值的相似性的术语都将被排除。...它根据富集信号对富集术语进行排名（参见‘改进的富集分析’部分），在各种富集类别中选择主要、次要和第三名称。
Datacom，即Datacom Communication的缩写，中文为“数据通信”，属于ICT技术架构认证类别（华为认证包含ICT技术架构认证、平台与服务认证和行业ICT认证三类认证）。...，如：对讲机 全双工： 解决冲突：CSMA/CD 载波侦听多路访问 CSMA/CD的基本工作过程如下： 终端设备不停地检测共享线路的状态。...百兆 超五类双绞线 千兆 六类双绞线 千兆 568A 13互反 26互反 绿白、绿、橙白、蓝、蓝白、橙、棕白、棕 568B 橙白、橙、绿白、蓝、蓝白、绿、棕白、棕 光纤 使用光信号传输数据 分类 线缆类别...单模光纤 传输一种模式的光 传输距离更长 多模光纤 传输多种模式的光 使用电信号传输数据(同轴电缆,双绞线) 传输设备 交换机 二层交换机 工作在数据链路层 进行相同网段的数据转发 三层交换机 路由器...应用层产生的数据过大，所以进行数据分段 根据数据要求不同，封装不同的传输层协议 协议 TCP 传输控制协议 可靠 面向连接的协议 source port 源端口 destination Port 目的端口
值得注意的是，模型可以接受仅包含序列数据的输入用于下游应用。当一个蛋白质样本包含三种模态时，它们都作为输入，而对于缺少模态的样本，比如结构和基因本体术语信息被处理为掩码标记。...仅包含一个标记的实体被标记为“S”（单一），例如S−Motif3。 在进行命名实体预处理后，作者分析了类别的分布。模体有1364个类别，域有3383个类别，区域有10628个类别。...在第一步中，初始的序列和GO嵌入由蛋白质语言模型ESM-MSA-1b和作者提出的用于GO术语的图卷积网络GraphGO提供。...此外，GO嵌入的t-SNE可视化（图2e）显示出在训练后三个本体类别的优秀聚类结果。这些结果表明GraphGO已经学习到了可靠的GO术语表示。...大多数现有的方法通常只使用单一的数据格式，比如蛋白质序列。然而，蛋白质知识可以从多种类型的生物实验中积累得到。
存在针对Hive、Impala、Kafka、NiFi、Spark和Sqoop的预定义挂钩。 Atlas还提供了“桥接”，可为给定源中的所有现有数据资产导入元数据。...搜索 搜索面板上有三个用于搜索的选项卡：常规“搜索”选项卡和基于“分类”和“词汇表”术语的预定义搜索。在常规“搜索”选项卡中，从现有的元数据类型列表中进行选择以缩小搜索结果的范围。...您还可以使用类别视图找到特定的术语：浏览组织业务词汇表的层次结构；选择类别时，显示窗格会显示分配给该类别的术语。选择这些术语之一时，Atlas将显示与该术语关联的实体。...查看实体详细信息 当您单击搜索结果中实体的链接时，Atlas将打开一个实体详细信息页面，其中包含为该实体收集的元数据。...详细信息页面在选项卡中组织实体内容： 资产：“属性”选项卡包括为此实体收集的系统元数据以及添加的所有用户定义的属性。它还包含应用于实体的标签列表。
这些术语又是什么意思？这些术语共同构成了混淆矩阵。 【2】混淆矩阵 为了理解混淆矩阵，让我们举一个分类问题的例子。模型必须识别图像中是否有热狗。预测可以是正确的，也可以是不正确的。...同样，这些术语也适用于对象检测和分割。但是，确切的含义并不相同。在目标检测中，预测的正确性（TP、FP 或 FN）是在 IoU 阈值的帮助下确定的。...当研究人员努力开发更好的算法时，ImageNET 专注于更好的数据集的想法。结果发现，即使是现有的算法在 ImageNET 数据集上训练时也表现得更好。...截至今天，ImageNET 拥有超过 1500 万张包含 20,000 多个类别的图像。...比赛使用包含 1000 个类别的 150k 图像的修剪集。2017 年，比赛转交给 Kaggle 进行托管。
——格雷·斯科特 一个简单的“鸟类分类系统”作为切入点，介绍了机器学习算法中常用到的基本术语。这个系统用到的鸟物种分类表如下： ? 对上面的数据进行数字转化，特征工程转化，因为机器吃的是数据。...训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合。表中即包含六个训练样本的训练集。每个训练样本有若干个特征（本例为4个）和一个目标变量（表示样本所属的类别）。...目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的。我们通常将分类问题中的目标变量称为类别，并假定分类问题只存在有限个数的类别。...为了测试机器学习算法的效果，通常将现有数据分为两套独立的数据集：训练数据和测试数据。当机器学习程序开始运行时，使用训练样本作为算法的输入，训练完成之后输入测试样本。...输入测试样本时并不提供测试样本的目标变量，而是由程序决定样本的类别。通过比较程序预测的样本类别与实际样本类别（目标变量）之间的差异，就可以得出算法的实际精确度。我们称算法输出的结果为模型。
图1 各种图嵌入方法应用于生物医学任务中的流程 2、主要贡献 （1）提供了现有图嵌入方法的概述，及其在生物医学上三个重要的链接预测任务（DDAs, DDIs和PPIs）和两个节点分类任务（蛋白质功能预测与医学术语语义类型分类...（2）对于以上5个任务，编制了7个基准数据集（这些数据集来源于常用的生物医学数据库或已有的研究），并使用它们来系统地评估11个不同类别中有代表性的图形嵌入方法（其中5个基于矩阵分解（MF），3个基于随机游走...（3）开发了易于使用的Python程序包，其中包含BioNEV（生物医学网络嵌入评估）的详细说明，可见网站： https://github.com/xiangyue9607/BioNEV，包括所有源代码和数据集...4.2 节点分类 节点分类是图分析中最重要的应用之一，它的目的是预测局部标记图中未标记节点的类别。在这里，作者主要关注两个节点分类的应用。...图2 （a）医学术语-术语共现图是如何构建的，（b）图中节点类型的分类 4.3 实验总结 为了说明图嵌入方法在上述生物医学应用中的研究现状，作者将11种图嵌入技术按3类进行了总结，这些技术应用于特定任务的现有工作如表
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列” 是 Google 专用的术语。...以某个输入数据集包含一百个特征的分类问题为例。为了最大化正类别和负类别之间的裕度，KSVM 可以在内部将这些特征映射到百万维度的空间。KSVM 使用合页损失函数。...在机器学习领域，性能旨在回答以下问题：相应模型的准确度有多高？即模型在预测方面的表现有多好？ 困惑度 (perplexity) 一种衡量指标，用于衡量模型能够多好地完成任务。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
在技术领域，推动更加多样化、公平和包容的文化的方法之一是在代码库和文档中取代“冒犯性的”语言。这包括评估现有的代码库和文档，识别潜在的有问题的语言，并用更容易接受的语言替换术语。...常见术语列表和替换建议 带有社会色彩的语言： 有历史或社会根源的语言，通常认为一种类别比另一种类别占主导地位。...、文档和代码注释中删除非包容性术语的策略。...最终的结果是一个共享的文档被 Autodesk 上的所有开发团队引用。为了更加清晰，该文档包括了要更改的术语列表、用于替换该术语的标准化替代方法，以及重写后可能出现的情况的示例。...将现有代码转换为更具包容性的语言的努力可能不仅需要整个团队或工作室的努力，而且可能还需要对开发人员进行更多的自我意识和培训，以确保未来的开发继续保持包容性语言作为代码标准。
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语，法语，韩语和简体中文。...请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在机器学习领域，性能旨在回答以下问题：相应模型的准确度有多高？即模型在预测方面的表现有多好？ 困惑度 (perplexity) 一种衡量指标，用于衡量模型能够多好地完成任务。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
文本分类 文本分类用于根据文本的内容将文本项分配给一个或多个类别。它有两个维度: 分类的数量——最简单的分类形式是二值分类，即只有两种可能的类别可以将一个项分类到其中。...多类或多项分类有两个以上的类，其中一个项可被分类到其中。 标签数量-单标签分类将一个项目精确地分类为一个类别，而多标签分类可以将一个项目分类为多个类别。...rda技术必须能够理解不同的样式、歧义和单词关系，从而获得准确的洞察。 IDA需要理解通用语言和特定领域的术语。...处理特定领域术语的一种方法是使用自定义字典或构建用于实体提取、关系提取等的自定义机器学习模型。 解决将通用语言和特定领域术语结合在一起的问题的另一种方法是迁移学习。...这需要一个已经训练了大量通用文本的现有神经网络，然后添加额外的层，并使用针对特定问题的少量内容来训练组合的模型。现有的神经网络类似于人类在学校发展的年代。
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow...专用术语的定义。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在机器学习领域，性能旨在回答以下问题：相应模型的准确度有多高？即模型在预测方面的表现有多好？ 困惑度 (perplexity) 一种衡量指标，用于衡量模型能够多好地完成任务。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。...请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...TensorFlow 中的特征列内还封装了元数据，例如： 特征的数据类型 特征是固定长度还是应转换为嵌套 特征列可以包含单个特征。 “特征列”是 Google 专用的术语。...在机器学习领域，性能旨在回答以下问题：相应模型的准确度有多高？即模型在预测方面的表现有多好？ 困惑度 (perplexity) 一种衡量指标，用于衡量模型能够多好地完成任务。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
post_content' => $content, 'post_status' => 'publish' ); $post_id = wp_insert_post...post_data = array(‘post_title’ => $title,‘post_content’ => $content,‘post_status’ => $status);$post_id = wp_insert_post...kimi:对不起，我忘记在之前的代码中包含图片获取和上传的部分。...设置默认发布状态为草稿$post_status = ‘draft’;// 创建WordPress文章$post_id = wp_insert_post(array(‘post_title’ => $title...destination_directory);if (is_wp_error($result)) {echo $result->get_error_message();} else {// 文件下载并移动成功，$result 包含文件路径
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow...专用术语的定义。...请注意，图本身不包含在检查点中。 类别 (class) 为标签枚举的一组目标值中的一个。例如，在检测垃圾邮件的二元分类模型中，两种类别分别是“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”。...在机器学习领域，性能旨在回答以下问题：相应模型的准确度有多高？即模型在预测方面的表现有多好？ 困惑度 (perplexity) 一种衡量指标，用于衡量模型能够多好地完成任务。...非监督式机器学习的另一个例子是主成分分析 (PCA)。例如，通过对包含数百万购物车中物品的数据集进行主成分分析，可能会发现有柠檬的购物车中往往也有抗酸药。 请与监督式机器学习进行比较。
命名实体抽取包括命名实体识别（利用现有对域的知识，进行已知实体名称的识别，包括：人、企业、地点的名字、时间表达式以及某些数值表达式）、指代消解（检测文本实体间的同指代和回指代联系）、关系抽取（鉴别实体间的关系...根据用户浏览的文件记录，文本挖掘可以预测用户可能喜欢的其他文本。 ·总结。文本挖掘可以为读者总结文本概要，节省阅读时间。 ·分类。文本挖掘能够发现稳当的主题，并归置在预先制定的类别之下。 ·聚类。...文本挖掘可以在没有预先制定的类别时归类相似的文档。 ·概念衔接。文本挖掘可以鉴别文档的共享概念，从而把相关的文档连接在一起。用户由此可以找到传统搜索方法无法发现的信息。 ·答疑。...术语词典是一个小而专的领域里的术语集合，可以控制从语料库中提取的字词。 ·词频。词频就是一个单词在某文本中出现的次数。 ·词性标注。...常用来呈现术语和文本间基于频率的关系，以表格的形式表现，行表示术语，列表示文本，术语和文本间的频率以整数形式填在每个格里。 ·奇异值分解（也称为潜在语义索引）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
