faster rcnn 的demo.py运行时，对于同一个图像，每个类别显示一个窗口，看起来不太方便，顺便小改一下，让一幅图像中检测到的所有类别物体都在一个窗口下标注，就方便多了。
启动hive机器thrift监听程序： hadoop@ubuntu118:~$ hive --service hiveserver 50031 Starting...
一行超出显示省略 overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis; <div class="box-42b6...text-overflow: ellipsis; display: -webkit-box; -webkit-line-clamp: 2; -webkit-box-orient: vertical; 显示的行数由...有时候我们需要知道是否已经溢出，显示了省略号，可以用到clientHeight和scrollHeight的知识： let cHeight = noWrapDiv.clientHeight; let...sHeight = noWrapDiv.scrollHeight; if (sHeight > cHeight) { console.log("已经溢出显示省略号"); } else {...console.log("没有溢出"); } 这里可以用于判断是否溢出显示展开收缩按钮。
com.biencloud.test.first_hbase.main(first_hbase.java:23) 这个问题说明运行eclipse的机器没有检测到运行hbase的机器的域名，运行eclipse的机器无论是在linux
最近发现了一个问题，在标量tensor转numpy数组之后，在pycharm调试的过程中，我想看一下这个数组的值，却发现显示异常。...import numpy as np import torch a = torch.tensor(5) b = a.numpy() print(b) 如上面这个代码，在断点调试的时候，b这个数组的array...显示出现异常 可能还是numpy的数组在定义显示的时候，是根据shape来的吧，而这个时候这个shape是一个空值，所以就有了这个无法显示的异常。
遇到的问题：Epic在完成状态时，仍旧在Scrum面板待办事项中显示，需要手动将其【标记完成】 而想要的效果是：Epic到完成状态时，Epic自动标记完成 ?...于是乎，想到在工作流状态更改为完成时，自动将Epic Status自动设置为完成。 经过研究，在【完成】这个转换时，使用【后处理功能】，自动更改Epic Status的值为Done： ?
跟客户端远程软件和客户端硬件有关 比如客户端屏幕最大就1366*768，那你再怎么调也达不到1920*1440 你客户端屏幕足够牛逼，范围足够广，用multidesk 随便调整窗口 推荐远程软件multidesk，可以时远程时的分辨率自适应窗口大小
题目部分 在Oracle中，如何让日期显示为“年-月-日 时:分:秒”的格式？...答案部分 Oracle的日期默认显示为以下格式： SYS@PROD1> select sysdate from dual; SYSDATE --------- 22-DEC-17 阅读不方便，此时可以通过设置...NLS_DATE_FORMAT来让日期显示更人性化，可以有如下几种方式： ① 在会话级别运行命令：“ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT='YYYY-MM-DD HH24:...MI:SS';”，只在会话级别起作用。...② 在文件$ORACLE_HOME/sqlplus/admin/glogin.sql中加入：“ALTER SESSION SET NLS_DATE_FORMAT='YYYY-MM-DD HH24:MI:
类的初始化方法（__init__）：该方法在创建Affine类的实例时被调用。它接受两个参数W和b，分别表示仿射层的权重和偏置。在方法中，首先创建了一个params列表，用于保存权重和偏置参数。...在该方法中，首先将t赋值给实例变量self.t，然后使用softmax函数计算x的Softmax输出y。接着根据t的维度情况将t转换为类别索引形式。...首先，在代码中设定了一些超参数，包括最大迭代次数max_epoch、批大小batch_size、隐藏层大小hidden_size和学习率learning_rate。...N表示每个类别的数据点数量，CLS_NUM表示类别的数量，markers是绘制数据点时使用的标记符号。然后，通过指定步长h和输入数据的范围，创建了一个网格xx和yy，用于在整个输入空间上生成一组点。...8.显示图例：使用plt.legend()显示图例，前提是在绘制曲线时设置了label='损失函数'。添加网格线：使用plt.grid(True)添加网格线。
通常，在遇到嵌套函数的调用时，DAX首先计算最内层的函数，然后逐层计算其他层函数，直至最外层的函数。...例如，本例中RedSales在Audio行的结果显示了同时属于Audio类别和红色产品的销售情况。 你可以在FILTER函数中嵌套另一个FILTER函数。...要生成此报表，首先需要计算所有子类别的平均销售额，然后在确定该值后，就从子类别列表中搜索销售额超过平均值两倍的子类别有哪些。 下面的代码生成了我们想要的结果。...当关系有效时，它们的结果没有任何区别。在这种情况下，你需要将迭代中的空行视为有效行，以确保迭代所有可能的值。...因此，如果使用切片器来减少所显示的类别数量，则报表仍然基于总销售额计算百分比。例如，图18显示了使用切片器选择某些类别时的情况。
Model_Product[产品子类别] ) 迭代时所产生的行上下文，计算完毕得到排序参考表；对 X 在其所处的上下文中计算 [KPI]；此后，再到排序参考表进行比对，得到卡位值，就是最终的 RANKX...对于右边的图表，排名只是在某个类别下进行，而非全部元素的排名了。当然，这可能是需要的一种显示效果。另一种效果就是希望和左边的图表是一致的。...会是这样的： 假设，现在正欲计算位于家具下的椅子的 Rank 值，其过程如上所示，家具会作为统一的上下文，并由 ALLSELECTED( Model_Product[产品子类别] ) 迭代，在迭代中计算每个元素的值...[产品子类别] ) 外部的上下文以及 ALLSELECTED( Model_Product[产品子类别] ) 迭代时所产生的行上下文，计算完毕得到排序参考表。...在上例中，外部环境家具一直制约着计算，导致非家具范围的元素在计算[KPI]时都是空。
至关重要的是，在测试时每个图像相对于组成数据集的子集衡量标准是算法未知的，因此它必须进行预测，使得所有类别都将被评估。...在第一次访问时，要求标注器用一个点标记一个对象，并使用自动完成文本输入将其命名为类别 c∈V；在每次后续访问时，显示所有先前发现的对象，并且要求标注器标记先前未标记的类别的对象，或者如果不能发现 V 中的更多类别则跳过图像...在这个阶段，来自阶段 1 的（i，c）对被发送到了 5 个标注器中；首先，它们显示了类别 c 的定义，并验证它是否描述了点标记的目标；如果匹配，则要求标注器标记同一类别的所有其他实例；反之，则终止第二步...第 4 阶段验证时，我们的目标是验证第 3 阶段的分段标注质量。我们将每个分段显示为最多 5 个标注器，并要求它们使用量规对其质量进行评级。...我们在第 3 和第 4 阶段之间迭代共四次，每次只重新标注被拒绝的实例。总结第 4 阶段的输出（在第 3 阶段来回迭代之后）：我们有超过 99％的所有标记对象的高质量分割标注。
算法框架 分层聚类 首先提出分层聚类的概念。 ? 如上图所示，原来的类别标记有很多，将他们聚类成几个小类，再将这几个小类聚成更小的类，依次下去，最后类别标记会少很多很多。 ? 以上图为例， ?...中的一个类别 ? 映射为了 ? 中所有聚类为 ? 的类别集合。 举个例子吧，在第一张图中， ? 。如果 ? ，那么 ? 。 那么对于 ? ，我们定义产生式 ?...init-chart()首先初始化分析表，全部初始化为收缩符号。 然后开始迭代过程，首先执行维特比inside算法，也就是CKY算法Viterbi-inside()，得到最优句法树 ? 。...但是每次迭代都从原始表中计算 ? 值太麻烦了，可以在每次迭代的时候计算粗表中的值： ? 所以当 ? 时，从分析表中删除这条边。虽然搜索空间减少了，但是不影响算法的迭代轮数。...上面这张表显示出，IVP算法的边的数量远远小于CKY算法，虽然迭代次数大大增加，但是总时间仍然远远小于CKY算法，而且边数减少了之后inside和outside算法的时间可以忽略不计了。
这个原则很重要，因为在评估大型词汇数据集上的检测器时会出现技术挑战，而这些问题在数据类别很少时不会发生。我们必须首先解决这些问题，因为它们对数据集的结构有深远的影响，我们将在下面讨论。...在第一次访问时，要求标注器用一个点标记一个对象，并使用自动完成文本输入将其命名为类别 c∈V；在每次后续访问时，显示所有先前发现的对象，并且要求标注器标记先前未标记的类别的对象，或者如果不能发现 V 中的更多类别则跳过图像...在这个阶段，来自阶段 1 的（i，c）对被发送到了 5 个标注器中；首先，它们显示了类别 c 的定义，并验证它是否描述了点标记的目标；如果匹配，则要求标注器标记同一类别的所有其他实例；反之，则终止第二步...第 4 阶段验证时，我们的目标是验证第 3 阶段的分段标注质量。我们将每个分段显示为最多 5 个标注器，并要求它们使用量规对其质量进行评级。...我们在第 3 和第 4 阶段之间迭代共四次，每次只重新标注被拒绝的实例。总结第 4 阶段的输出（在第 3 阶段来回迭代之后）：我们有超过 99％的所有标记对象的高质量分割标注。
Online Label Learning 首先，作者提出了一种在线标签学习方法，利用到到达的图像信息，以捕获整个集上的类别分布。...Remark Proposition 1表明对偶变量有助于在类别之间平衡分配。当（没有优化）时，它退化为CLIP的原始预测。...首先，作者可以观察到，即使进行5000次迭代进行学习，针对超过1000个类别的准确性也已经优于 Baseline 。随着更多的图像的到来，性能稳步提升。...本ablation实验旨在研究示例可以多次访问时的性能提升情况。 表4：在不同迭代次数下的ImageNet准确率（%）对比。...此外，OnZeta在大模型中获得了更高的改进，显示出其在大模型中的潜力。
往期推荐 如何在矩阵的行上显示“其他”【1】 如何在矩阵的行上显示“其他”【2】 正文开始 上一篇文章的末尾，我放了一张动图： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是...： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales%从高到低排序 看上去好像不难。...排名 RANKX是迭代函数，会将行上下文自动转为筛选上下文，因此需要将除了年度以外的列都ALL掉，这样才能保证在每个年度内进行RANKX排序。...] ) 4.将每年排序大于10的子类别标记为others 这样选择不同年份时，就会显示不同的子类别，others内包含的信息也就不同了。...我们来看一下效果： 这样基本达到了本文开始的要求： 当年度切片器变换筛选时，子类别中显示的种类和顺序是不相同的，但不变的是： ①others永远显示在最后一行 ②显示的10个子类别按照sales或sales
分析】【分类】【k-均值聚类】，将变量移至变量框中，员工id 移至【个案标注依据】框中 【聚类数】是期望分成几组【保存】勾选【聚类成员】复选框 结果解读： 随机选择三个数据作为快速聚类的初始位置 显示迭代次数...，迭代过程可以理解为每个类别与初始位置之间的距离改变情况，当这个距离变动非常小，迭代就完成了 每个聚类的数 新生成变量 交叉表【分析】【定制表】 系统聚类分析 层次聚类，首先将参与聚类的个案各视为一类...，然后根据两个类别之间的距离或者相似性逐步合并，知道所有个案合并为一个大类为止、 【分析】【分类】【系统聚类】将变量移至框中，点击【统计】 与快速聚类不同的是可设置分类范围 支持两种聚类结果图 谱系图...：树状图 冰柱图：以‘X’的形式显示全部类别或指定类别数的分类过程 选一种即可 之前是 3-4，这里也是， 交叉表 【分析】【描述统计】【频率】，将 CLU3_1 CLU4_1 移至】变量框中 【
3.1 分类标注 分类标注工具支持同时对多种类别混杂图进行标注，也可以对单一类别图进行批量标注。...显示样本分布直方图 5 编辑标签 添加、删除、修改类别标签 6 标注按钮 每个类别标签都会对应一个标注按钮，用于对图像进行类别标注，标注过多后可以使用鼠标滚轮查看被遮挡的部分。...3.2 分类参数 3.2.1 训练参数 3.2.1.1 通用参数: 迭代次数 所有训练集中的图像训练完成一次为一次迭代 训练批次 同时训练图像数量，合适的批次能充分利用硬件性能和提升收敛速度 基准通道...-1/2变化幅度内 启用轻微旋转 在角度范围内以转动间隔对数据进行旋转 旋转时裁切 裁剪掉由数据增强导致的溢出区域 启用平移变换 随机对图像进行长、宽方向的平移，边界补0 3.2.1.4 网络参数:...在测试前勾选生效，测试后切换显示类型到显示测试结果时可见。测试热力图被保存，勾选可控制是否在显示测试结果时显示热力图。仅用于调整模型，不要在部署时启用。
在处理类别型特征时，一般用整个数据集的标签值的均值来表示，即 为防止过拟合，首先，它对数据集进行随机排列，生成一个随机排列序列 ，接着，对于每个样本的类别型特征取值并转换，转换的方法是取该样本之前标签值的均值...在生成树的初次分裂时，CatBoost算法并不对特征进行任何处理。然而，在二次分裂时，它会将树中的所有类别型特征与数据集中的所有类别型特征进行组合，从而生成新的特征，以增强模型的表达能力。...表2 深度学习 迭代10次 迭代20次 迭代100次 精确度 0.4796 0.5337 0.6308 （d）优化算法 图8 深度学习 在迭代10次的实验结果显示，深度学习模型在 CIFAR-10...迭代20次的实验结果显示，深度学习模型在 CIFAR-10 数据集上的精确度为 0.5337。这表示模型能够正确分类约 53.37% 的样本。相对于迭代10次的结果，精确度有所提高。...随着迭代次数的增加，模型的损失逐渐降低，同时精确度也逐步提高。 迭代100次的实验结果显示，深度学习模型在 CIFAR-10 数据集上的精确度为 0.6308。
而 GBDT 在每一次迭代的时候，都需要遍历整个训练数据多次。如果把整个训练数据装进内存则会限制训练数据的大小；如果不装进内存，反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间。...缺点也很明显： 首先，空间消耗大。...在 Expo 数据集上的实验，相比0/1 展开的方法，训练速度可以加速 8 倍，并且精度一致。据我们所知，LightGBM 是第一个直接支持类别特征的 GBDT 工具。...高速，高效处理大数据，运行时需要更低的内存，支持 GPU 不要在少量数据上使用，会过拟合，建议 10,000+ 行记录时使用。...在稀疏矩阵里（和lightSVM），没有显示的值视为0 当设置zero_as_missing = true时，NA和0（包括在稀疏矩阵里，没有显示的值）视为缺失。
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