（GAN），并展示了如何使用GAN生成手写数字图像。...同样地，发电机（G）具有对称的拓扑结构（具有转置卷积而不是前向卷积）和相同数量的层和滤波器。注意，这个模型是一个无条件的GAN，并且在训练期间不使用图像属性，但是我们稍后会使用它们。...用生成对话网络进行图像重建 我使用我经过训练的模型来生成数据集中前25个图像的重建。图4显示了原始和重建的图像。让我们回顾一下在那里发生的事情：我将每个图像都输入到E中，以找到相应的z向量。...这使得可以交互地启动属性向量并实时查看它们如何影响数百个面部图像，如下面的视频所示。 脸部属性的另一个有趣的用途是让模型告诉我们脸部的主要属性是什么。...记住，我训练了无条件的GAN，并且图像属性从未被给予网络。然而，这个模型学到了一个关于什么使图像相似的概念，以及如何使它们在潜在的空间中接近。
3.4安装其它工具使用Python的人比较多。有许多高手，写了很多的工具，我们可以直接拿来使用。在使用之前，需要把相应的工具安装一下。...这里以处理影音的工具：moviepy 为例，演示如何安装moviepy工具。...”，这是因为没有安装这个，腾讯混元模型也提示了要安装。...1.首先下载ffmpeg的windows版本https://ffmpeg.org/download.html ，如下图所示：2.解压下载的压缩包得到 ，如下图所示：3.我的电脑->右键->属性->高级系统设置...混元代码能力展示混元大模型在代码生成、代码补全、代码审查、与注释生成等方面均有出色表现。下面将逐一介绍各项功能。5.1代码生成混元大模型能够理解用户的需求，自动生成高质量的代码。
此规则对自动生成的代码进行分类： 位于名为 ReadXmlSerializable 的方法中。...有可能存在未知的远程代码执行漏洞。 此规则类似于 CA2351，但适用于 GUI 应用程序内数据的内存中表示形式的自动生成的代码。 通常，这些自动生成的类不会从不受信任的输入中进行反序列化。...应用程序的使用可能会有差异。 有关详细信息，请参阅 DataSet 和 DataTable 安全指南。 如何解决冲突 如果可能，请使用实体框架而不是 DataSet。 使序列化的数据免被篡改。...考虑到应用程序的信任边界和数据流可能会随时间发生变化。 已采取了如何修复冲突的某项预防措施。...或 DataTable CA2356：Web 反序列化对象图中的不安全 DataSet 或 DataTable CA2362：自动生成的可序列化类型中不安全的数据集或数据表易受远程代码执行攻击
前言 到目前为止，我们已经了解了如何生成一个新的 spring boot 应用程序，然后如何将其容器化。但是，我们的应用程序没有任何功能。...今天我们将学习如何使用 Spring boot 创建 REST API。...我们将采用模式优先的方法生成 REST API 接口，本文将采用 OpenAPI 规范以及如何使用该规范生成 REST API 接口。...我们可以使用 openapi-generator https://openapi-generator.tech/docs/installation 来生成我们的 REST API，也可以使用 cli 来生成我们的...我们将使用它来生成我们的源代码。
toc前言到目前为止，我们已经了解了如何生成一个新的 spring boot 应用程序，然后如何将其容器化。但是，我们的应用程序没有任何功能。...我们将采用模式优先的方法生成 REST API 接口，本文将采用 OpenAPI 规范以及如何使用该规范生成 REST API 接口。...我们可以使用 openapi-generator https://openapi-generator.tech/docs/installation 来生成我们的 REST API，也可以使用 cli 来生成我们的...我们将使用它来生成我们的源代码。...小结本节我们学习了OpenAPI接口规范以及如何通过OpenAPI接口规范来生成我们自己的接口，通过本节的学习，我们可以轻松实现我们的RestAPI接口定义，接下来我们就可以通过接口实现我们的也能功能了
简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点。CART分类树算法使用基尼系数来代替信息增益比，基尼系数代表了模型的不纯度，基尼系数越小，则不纯度越低，特征越好。这和信息增益（率）是相反的。...现在有如下数据集，是一个消费者个人属性和信用评分数据，标签是"是否会发生购买电脑行为"，仍然是个而分类问题，在此数据集之上我们使用ID3构建决策树模型，并提取有效的分类规则。 ?...决策树处理缺失值 如何在属性值缺失的情况下进行划分属性选择？ 基本思想是计算没有出现属性缺失的样本子集的信息增益，然后根据这部分样本在总体样本中的比例打个折，作为总体样本在该属性的信息增益。...假设 有 个取 ，令 表示 中在属性 上取值为 的样本子集。 令 ，表示没有缺失值的样本中第 类所占的比例。 令 ，用来评估取值为 的子集在 中的概率。...表示无缺失值样本中属性 上取值 的样本所占的比例。 信息增益可用下式表达： 给定一个属性，若样本在该属性上的值缺失，如何划分该样本？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 问题描述： 使用Drone2Map生成slpk，将slpk加载至ArcGIS Pro中，slpk悬浮在空中。...首先想到的是在pro中调整一下模型高度不就行了，遗憾的是slpk格式是压缩包，不支持模型高度的调整，所以，就必须追根溯源，考虑在Drone2Map生成三维模型的过程中如何解决此问题。...对于无人机照片自身带有xyz值信息的，由于z值本身就是海拔高度，所以无需添加控制点，生成的slpk就是和底图贴合的； 对于带有POS信息的无人机数据，由于POS所记录的高度是飞行高度，我们必须添加控制点才能将其生成的三维模型和地面贴合...解决思路： 如果有实际获取的控制点，可以直接导入控制点；如果没有控制点，可以选择From Map在底图上需要添加控制点后在进行模型生成。...在工程中使用地面控制点，应确保控制点的数据至少3个。
D是样本集，a是属性 根据最优划分属性的每个取值，生成各个分支，得到样本子集，判断3：如果样本子集为空，那么分支的类别标记为整个训练集中样本最多的类 在三种情况下递归返回： 当前结点下的样本全部属于同一类...预剪枝 划分前进行判断，判断划分前后的泛化能力有没有提升（使用精度进行判断，精度提升，泛化能力提高），如果该结点能够提升验证集精度，采取该划分，否则禁止划分。...缺点：由于只考虑了当前划分后泛化能力有没有提升，没有考虑到后续的划分是否会对泛化能力进行提升，因此可能会欠拟合。 后剪枝 先生成决策树，然后再判断。...如果剪枝前后的模型精度没有发生变化，根据奥卡姆剃刀准则，剪枝后的模型更好，进行剪枝。 优点：欠拟合风险小，且泛化性能往往优于预剪枝决策树。...如何获得好的集成结果： 个体分类器好而且不同。
8.1 个体与集成 集成学习的基本结构为：先产生一组个体学习器，再使用某种策略将它们结合在一起。集成模型如下图所示： ?...8.3.1 Bagging Bagging是一种并行式的集成学习方法，即基学习器的训练之间没有前后顺序可以同时进行，Bagging使用“有放回”采样的方式选取训练集，对于包含m个样本的训练集，进行m次有放回的随机采样操作...8.4 结合策略 结合策略指的是在训练好基学习器后，如何将这些基学习器的输出结合起来产生集成模型的最终输出 8.4.1 平均法（回归问题） ? ?...一些在产生类别标记的同时也生成置信度的学习器，置信度可转化为类概率使用，一般基于类概率进行结合往往比基于类标记进行结合的效果更好，需要注意的是对于异质集成，其类概率不能直接进行比较，此时需要将类概率转化为类标记输出...输入属性扰动，即随机选取原空间的一个子空间来训练基学习器。例如：随机森林，从初始属性集中抽取子集，再基于每个子集来训练基学习器。但若训练集只包含少量属性，则不宜使用属性扰动。
所以我就尝试了这个新课题：使用泛型主键，这样拿到这个项目的时候，自己修改下主键类型，就可以运行了，不过目前还没有百分百完善，int主键已经调通，其他类型主键，比如Guid或者自定义string还没有完成生产化...修改实体基类RootEntityTkey 这里我重写了一个基于泛型主键的实体基类RootEntityTkey，因为有了上边的配置，所以就不需要在主键上增加自增了，只需要配置一个属性：是否为主键即可，因为肯定不为空...普通实体模型继承基类，并传递参数 刚刚已经定义好了泛型基类，那现在我们来设计下实体类，这里有两个情况，一种是普通的类结构，比如角色表自己不和其他交互，只有主键Id，另一种是有外键的复杂的类结构，比如用户角色表中...我参照着实体泛型基类，又单独针对特定的有外键需求的实体，抽离了一个中间父类，请注意我的命名：实体类-->父类（非必须）-->泛型基类，用UserRole来举例。...： 核心的就是RootTkey这个文件夹下，就是这次修改的主要部分，其他的实体模型基本不用修改，只需要继承特定的专属父类/基类即可: RootEntityTkey。
那么我们该如何选择特征对训练集进行划分那？连续型特征（比如湿度）划分的阈值又是如何确定的那？ 决策树的生成就是不断的选择最优的特征对训练集进行划分，是一个递归的过程。...也就是说，用属性a来划分训练集，得到的结果中纯度比较高。 ID3仅仅适用于二分类问题。ID3仅仅能够处理离散属性。...要确定最优化分，还需要遍历所有属性，以及其所有的取值来分别尝试划分并计算在此种划分情况下的最小平方误差，选取最小的作为此次划分的依据。由于回归树生成使用平方误差最小化准则，所以又叫做最小二乘回归树。...然后，二分类LR模型，是参数化的logistic分布，使用条件概率来表示： ? 然后，一个事件的几率（odds）：指该事件发生与不发生的概率比值： ? 对数几率： ?...5.6 逻辑回归模型 vs 最大熵模型 MaxEnt 简单粗暴的说：逻辑回归跟最大熵模型没有本质区别。逻辑回归是最大熵对应为二类时的特殊情况，也就是说，当逻辑回归扩展为多类别的时候，就是最大熵模型。
一般而言，这两种做法没有明显的优劣差别。需要注意的是，Boosting算法在训练的每一轮都要检查当前生成的基学习器是否满足基本条件，一旦条件不满足，则当前基学习器就被抛弃，且学习过程停止。...，这表明在此条件下的AdaBoost的训练误差是以指数速率下降的。 AdaBoost算法的一个解释是模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法时的二分类学习方法。...对一些能在预测出类别标记的同事产生分类置信度的学习器，其分类置信度可以转化为类概率使用，若此类值未进行规范化，则必须使用一些技术如Platt缩放、等分回归等进行校准后才能作为类概率使用。...有研究表明，将初级学习器的输出类概率作为次级学习器的输入属性，用多响应线性回归（Multi-response Linear Regression，MLR）作为次级学习算法效果较好，在MLR中使用不同的属性集更佳...理论上来说，若数据生成模型恰在当前考虑的模型中，且数据噪声很少，则BMA不差于Stacking，然而在现实应用中无法确保数据生成模型一定在当前考虑的模型中，甚至可能难以用当前考虑的模型来近似。
元 继承 当一个抽象类被创建的时候, Django会自动把你在基类中定义的 Meta 作为子类的一个属性。如果子类没有声明自己的Meta 类, 他将会继承父类的Meta....对于抽象基类而言，有些属性放在 Meta 内嵌类里面是没有意义的。...果你没有在抽象基类中为某个关联字段定义 related_name 属性，那么默认的反向名称就是子类名称加上'_set'，它能否正常工作取决于你是否在子类中定义了同名字段。...(这与使用抽象基类的情况正好相反，因为抽象基类并没有属于它自己的内容) 所以子 model 并不能访问它父类的 Meta 类。...代理 model 也可以继承任意多个抽象基类，但前提是它们没有 定义任何 model 字段。 代理模型的管理器 如果你没有在代理 模型中定义任何 管理器 ，代理模型就会从父类中继承 管理器 。
Seq2SeqModelOutput: 序列到序列模型输出的基类，适用于需要生成序列的模型。 CausalLMOutput: 用于生成式语言模型输出的基础类，提供生成文本的基本信息。...这个基类提供了创建和定义预训练模型所需的核心功能和属性。...在这个基类中，我们可以看到一些重要的属性和方法： config_class：指向特定预训练模型类的配置文件，用于定义模型的配置。..._init_weights 方法：用于初始化模型权重的方法。 在这个基类中，大多数属性都被定义为 None 或空字符串，这些属性在具体的预训练模型类中会被重写或填充。...接下来我们将看到如何使用 PretrainedModel 类定义 llama 模型。
CommonInfo 模型不能用作普通的 Django 模型，因为它是一个抽象基类。它不会生成数据表，也没有管理器，也不能被实例化和保存。...这决定于你如何使用 '%(class)s' 和 '%(app_label)s' 构建关联名字和关联查询名。...你不能继承多个非抽象模型类，因为代理模型无法在不同数据表之间提供任何行间连接。一个代理模型可以继承任意数量的抽象模型类，假如他们 没有 定义任何的模型字段。...这会要求为每个父类模型和公共祖先使用显式的 OneToOneField ，避免与子类自动生成或继承的字段发生冲突: class Piece(models.Model): pass class...在 Django 中，模型字段通常不允许这样做。如果一个非抽象模型基类有一个名为 author 的字段，你就不能在继承自该基类的任何类中，创建另一个名为 author 的模型字段或属性。
那么我们该如何选择特征对训练集进行划分？连续型特征（比如湿度）划分的阈值又是如何确定的？ 决策树的生成就是不断的选择最优的特征对训练集进行划分，是一个递归的过程。...要确定最优化分，还需要遍历所有属性，以及其所有的取值来分别尝试划分并计算在此种划分情况下的最小平方误差，选取最小的作为此次划分的依据。由于回归树生成使用平方误差最小化准则，所以又叫做最小二乘回归树。...基尼指数越大，集合不确定性越高，不纯度也越大。这一点和熵类似。另一种理解基尼指数的思路是，基尼指数是为了最小化误分类的概率。 假设有 ? 个类别，样本点属于第 ? 类的概率为 ?...对于单个决策树模型，假设训练样本特征的个数为n，那么每次分裂时根据信息增益/信息增益比/基尼指数选择最好的特征进行分裂 每棵树都一直这样分裂下去，直到该节点的所有训练样例都属于同一类。...然后，二分类 LR 模型，是参数化的 logistic 分布，使用条件概率来表示： ? 然后，一个事件的几率（odds）：指该事件发生与不发生的概率比值： ? 对数几率： ?
常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。 2、非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。...每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入 5K。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： ? 图 6....决策树模型评估 建立了决策树模型后需要给出该模型的评估值，这样才可以来判断模型的优劣。学习算法模型使用训练集 (training set) 建立模型，使用校验集 (test set) 来评估模型。...点击运行，生成一个模型 Drug，如下图所示。 ? 图 15. 模型流图 在生成模型 Drug 以后，我们可以在模型页面中浏览 Drug 模型。
每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入 5K。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： 图 6. 分裂后的基尼指数计算公式 ?...添加类型节点 (Define Types)，设置字段的角色，将药物字段设置为目标，其他的字段设置为输入。 添加 C5.0 节点，使用默认的参数设置。 点击运行，生成一个模型 Drug，如下图所示。...模型流图 ? 在生成模型 Drug 以后，我们可以在模型页面中浏览 Drug 模型。打开 Drug 模型以后，可在规则浏览框中以决策树形式显示 C5.0 节点所生成的规则集。...还可以通过更复杂的图表形式查看同一决策树。如下图所示： 图 16. 生成模型的决策树图 ?
每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入 5K。...如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： ? 图 6....添加类型节点 (Define Types)，设置字段的角色，将药物字段设置为目标，其他的字段设置为输入。 添加 C5.0 节点，使用默认的参数设置。 点击运行，生成一个模型 Drug，如下图所示。...模型流图 ? 在生成模型 Drug 以后，我们可以在模型页面中浏览 Drug 模型。打开 Drug 模型以后，可在规则浏览框中以决策树形式显示 C5.0 节点所生成的规则集。...还可以通过更复杂的图表形式查看同一决策树。如下图所示： 图 16. 生成模型的决策树图 ?
训练集中的目标是由人标注的。常见的监督式学习算法包括回归分析和统计分类。 2、非监督式学习：与监督学习相比，训练集没有人为标注的结果。常见的非监督式学习算法有聚类。...机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。...每一个内部节点都表示一个属性条件判断，叶子节点表示贷款用户是否具有偿还能力。例如：用户甲没有房产，没有结婚，月收入 5K。...当数据集 D 只有一种数据类型，那么基尼指数的值为最低 0。 如果选取的属性为 A，那么分裂后的数据集 D 的基尼指数的计算公式为： 图 6....6、点击运行，生成一个模型 Drug。 图15. 模型流图 在生成模型 Drug 以后，我们可以在模型页面中浏览 Drug 模型。
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