； 展示课程，根据实际业务需求，展示课程推荐，最新课程，免费课程，实战课程； 课程搜索，用户输入指定课程关键字，可以搜索查询，也可以根据课程类别分类，和类型进行搜索； 课程详细展示 用户登陆 后台管理功能...： 管理员登录 课程管理 课程类别管理 用户管理 授课老师管理 订单管理 菜单管理 友情链接管理 系统属性管理 自定义帖子管理 轮转图片帖子管理 3....前端 3.1 首页 3.2 课程 提供按照课程的类别，类型以及搜索框进行快速查询相关课程 点击任意一门课程，免费课程可以直接观看，vip课程则需要通过支付宝或者微信缴费开通vip进行观看 3.3...登入 学习课程时候需要登录才能观看相关视频资料 登入后可以查看个人中心的相关功能 在我的订单界面可以查看已经购买的课程 3.4 商品兑换 3.5 课程发布 在课程发布页面可以提交发布的课程资料...在我的发布页面可以查看所有已经发布的课程相关信息，查看审核状态 4.
instance，然后传递给serializer，serializer再根据是否有传递instance来判断来调用哪个方法！...，下面介绍怎么反向去取，如，我们需要获取python这个类别下，有什么课程。...CourseCategory, related_name='courses') # 反向取课程，通过related_name # 一对多，一个类别下有多个课程，一定要设定many=True courses...假设现在是一个多级分类的课程，例如，编程语言–>python–>python入门学习课程，编程语言与python属于类别，另外一个属于课程，编程语言类别是python类别的一个外键，而且属于同一个model...，显然无法直接获取到python入门学习这个课程，因为它们两没有外键关系。
但应是抽象出的业务对象 可以和表对应,也可以不,这根据业务的需要. 有一种观点就是：PO只能用在数据层，VO用在商业逻辑层和表示层。...在开发过的项目中，规模都很小，我一直都把PO当VO用，因为PO确实很方便，结合Hibernate的DAO 我使用JAVA的集合对象作为值传递的载体，当然Struts也是我的不二之选。...既然有了实体类与数据库中的字段一一对应了 那为什么还要VO呢 答案是因为在复杂的业务逻辑中，往往单一实体类无法满足我们的需求，就举个简单的例子，一个课程系统中有一级分类和二级分类，那么一个一级分类应该会对应多个二级分类...Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @ApiModelProperty(value = "课程类别...TableId(value = "id", type = IdType.ID_WORKER_STR) private String id; @ApiModelProperty(value = "类别名称
在机器学习方兴未艾的过去几年里，我一直想要亲自开发具有实用价值且基于机器学习的产品。然后几个月前，在我学习了由 Fast.AI 所提供的深度学习课程之后，我意识到机会来了。...在上述课程中，我遇到了 Alon Burg——一名经验丰富的 web 开发人员，我们刚好趣味相投。...并且根据我们的了解，目前还没有一款产品能够在背景消除任务中实现非常好的效果，不过有些厂商已经进行了尝试。 那么问题来了，我们需要消除什么样的背景？这是一个很重要的问题。...来自 CamVid 数据集的样例 COCO 数据集附有非常简单明了的 API，这可以让我们准确地知道每张图像上都包含了哪些物体（根据 90 个预定义的类别）。 经过一番实验，我们决定精简数据集。...在我们任务中往主要类别增加动物进去或者是其它东西将导致结果变差。 躯干——由于我们是通过程序自动化地过滤了数据集，所以无法判断一张包含有人物的图片是真的有一个人，还是说仅仅只有一些躯干，比如手或者脚。
左侧类别竖线添加 3部分是将柱形图进行类别划分，即将前三个划分为一个大类，最后一个划分为一个大类。这在复杂统计图形中是一种常用的绘图技巧。...绘制难点：由于主体部分设置了刻度范围，导致在使用Python进行类别竖线的添加时，无法有效的在图层上显示。 右侧P值竖线添加 4部分是为每个类别柱形图上进行P值横线的添加。...绘制难点：由于设置刻度范围，无法在画布上绘制出；且用AI等技术，无法较为准确的确定刻度间隔距离。...这里，我再给大家说一遍，上述介绍的统计图形教程，都是免费更新到我们的统计可视化课程中， 「课程都是长期有效」--这点真的很良心 「后续免费新增」--你提出的都有可能复现出来 「学员交流群」--有问题随时沟通...如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的 阅读原文。 猜你喜欢 不是?！
-前言与需求分析（二） ---- 第三章 总体设计 ---- 3.1目的要求 该项目致力于构建一个高质量的在线教育平台，需要满足不同角色的登陆，注册，在登陆，注册时要保证唯一性，账户不可重复，同时需要根据不同角色显示不同的首页...流程如下图： 图 3-1登录注册流程图 从流程图上可知，我们需要输入手机号，开发的教育系统就是根据手机号作为唯一标识符的，获取验证码使用的是阿里云的短信服务，短信使用流程见下图： 图 3-2阿里云的短信服务流程图...同时，不同角色之间，信息也有区别，比如教员可以在个人信息界面，看到课程信息，上传了几门课，什么时候上传的。而学生可以在用户我的里面查看他加入学习的课程，这些都是特有的。...，价格，难度，类别，课程首图等，第二步，上传章节目录信息，但是这次上传的章节目录少了，修改课程时可以加。...，用户可以进行筛选，筛选条件有困难度，类别，讲师姓名，课程名等等，筛选出来自己感兴趣的，然后用户可以进行播放课程，查看课程质量如何，满意的话可以加入我的课程进行学习。
例如，示出了在简单的情况下，专题图的精度小于分类的精度，其根据未训练的班级的丰富度进行缩放。还简要讨论了对由专题图做出的其他估计的影响，例如阶级面积。...使用主题地图时，在解释和使用分类准确性评估时需要格外小心，因为有时它们可能无法很好地反映地图的属性。 亮点： 监督分类经常错误地假定类是详尽定义的。 分类和地图精度可能不同。...通常从要映射的感兴趣区域的图像中获取用于形成训练集和测试集以分别开发分类器和评估所产生的类分配的参考数据。...然而，有时可能仅获取存在于感兴趣区域内的类别的子集的参考数据，这违反了用许多分类方法做出详尽定义的类别集的假设。结果，要映射的感兴趣区域的某些部分属于分类器所训练的集合之外的类。...但是，生产者对于一组训练有素的课程的准确性不会受到未经训练的课程的影响。从分类混淆矩阵估计的其他度量，例如等级区域范围，也可能会受到未训练等级的影响。
每种机器学习方法（也称为算法）获取数据，反复咀嚼，输出结果。机器学习算法负责数据科学里最难以解释又最有趣的部分。数学的魔法在此发生。 机器学习算法可以根据它们所回答的问题分成几组。...当你想求一个数字，而不是一个分级或类别，此时要用到的是回归。 下周二会是什么温度？ 我第四季度在葡萄牙的销售额会是多少？ 在接下来半个小时，我的风力发电厂会有多少千瓦的需求？...一个大学生的学术能力，由数十个课程的数百场考试和数千个作业衡量。每个作业在某种程度上反映学生在多大程度上理解课程资料，但一个完整的作业清单任何招聘者来说都消化不了。...靠这个大型的简化可以蒙混过关，因为在一项作业/课程表现突出的学生通常在其他作业/课程依然如此。通过使用学分绩点而不是整个清单，丰富性无疑会受到损失。...我现在该做什么？ 第三个机器学习算法家族重视采取行动。它们被称为增强学习(reinforcement learning)算法。回归算法能预测出明天的最高气温是37°C，但它无法决定对此做些什么。
以前计算机算法主要用来处理结构化数据，例如链表，二叉树，堆栈等，这些数据结构依靠固定规则构建，但图片，人脸，声音，文章这些数据则无法找到对应的构建规则，例如你无法使用语言去描述一张人脸，使得别人看到你的描述就如同看到真实的人脸一样...，我们知道这些对象存在某种形成规则，但无法使用逻辑将这些规则表达出来，这些领域则是神经网络发挥威力的地方。...如果我们网络只对输入数据做二元判断，例如判断输入图片是猫是狗，是男人还是女人，那么网络最后一层就可以只有一个节点，同时节点才有上图第三种运算，因为该运算输出的结果在[0,1]之间，我们可以根据运算结果是大于...其中x(i)表示输出层第i个节点接收的输入数据，节点将接收的数据根据常数e做对数运算，然后将其结果除以所有节点运算输出结果之和，就是节点的输出结果也就是y(i)，不难发现如果输出层有n个节点，那么y(1...这里我仅是非常简单的介绍神经网络运行原理，我有专门课程非常详细的讲解神经网络内部运行机制，有兴趣的同学可以通过如下链接获取课程： 神经网络原理深入讲解，请点击本链接 接下来我们看一个神经网络实例，我们将拿到一堆图片
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的梯度下降问题，一步步讲解了梯度下降的若干主要问题：调整学习率、随机梯度下降、feature scaling、以及如何直观的理解梯度下降...春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记02之Regression 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记03之梯度下降 课件网址...我们可以根据pokemon一系列特征，来解决分类问题 ?...例如我们知道类别1，类别2的概率，知道已知类别1情况下blue的概率，知道已知类别2情况下blue的概率，于是我们可以推得已知blue情况下为类别1的概率。 ? ?...后台回复“LHY2017” 就可以获取 2017年李宏毅中文机器学习课程下载链接~ -END-
他们花钱参与培训，加入线上课程，在领英上参与相关领域的社交。但是，一旦这些新人学习完成固定的课程并开始涉足未知的领域，他们就很难保持当初学习新行业技术的势头。 需要解决什么样的问题？...我目前正在编写关于该主题的课程/书籍。 提取数据这项技能是可以单独地学习及实践的。然而在大多数情况下，你可能只想要一个灵活的数据集（或者其中的几个）来“教”你理解机器学习算法的所有细节。...ML算法的合成数据，但是如果它能够帮助解决无法使用或获取用于学习目的的真实数据集的安全性和隐私问题，那么它的用途将非常广泛。...如果你想让分类问题更难一些，你也可以任意的调整类别比例。 ?...使用“pydbgen”库生成分类数据 虽然网上有许多高质量的真实数据集可用于尝试很酷的机器学习技术，但根据我的个人经验，我发现在学习SQL时并非如此。
2.它对验证和测试样本的获取造成了一个问题，因为在一些类观测极少的情况下，很难在类中有代表性。 解决这个问题有哪些不同方法？...我们来看看数据 由于这是一个多标签图像分类问题，我想首先检查数据在各个类别间的分布情况。 ? 上面的图表表明，在4251个训练图片中，有超过2000个类别中只有一张图片。还有一些类中有2-5个图片。...我们特别考虑了两个选项： 选项1 - 对训练样本进行严格的数据增强（我们可以做到这一点，但因为我们只需要针对特定类的数据增强，这可能无法完全达到我们的目的）。因此，我选择了看起来很简单的选项2。...这受到了杰里米·霍华德（Jeremy Howard ）的启发，我猜他在一次深度学习讲座（fast.ai course 课程的第1部分）里提到过这一点。...我也注意到在数据中有很多图像是黑白图片或只有R / B / G通道。 根据这些观察结果，我决定编写下面的代码，对训练样本中不平衡类的图像进行小幅改动并保存它们： ?
课程介绍 这个短期课程讨论了从有监督的机器学习中获得可靠决策的问题。它试图总结关于我们如何创建机器学习分类器的当前知识，这些分类器在进行预测时可以保证预测的正确性和高概率性。...本课程由四节课组成，每节课以最近最新的一些论文为中心，但也包括其他出版资料。 第1讲：校准概率。本节课讨论如何从监督分类器获得校准概率。...第3讲：开放类别检测。前两讲仅考虑了具有iid训练数据的封闭世界的情况。在本节课中，我们讨论了检测属于不存在于训练数据中的类的测试查询的问题。 第4讲：异常检测。...大多数开放类别方法都使用异常检测方法来进行新奇类查询。本节课讨论了八种异常检测算法的基准研究。...我无法在这些演讲中涵盖所有相关的文献。如果您能给我发相关文献的邮件，我将不胜感激。同样的，如果你在这些报告中看到错误，请给我发邮件，以便我可以及时更正。
倘若没有历史数据，而需要直接将某对象的特征划分到其对应的类别，分类算法和回归算法无法解决这个问题。...这种时候有一种解决办法——聚类，聚类方法直接根据对象特征划分出对应的类别，它是不需要经过训练的，所以它是一种非监督的学习方法。 在什么时候能用到聚类？...sklearn的datasets中自带有鸢尾花的数据集，通过使用datasets的load_iris()方法就可以将数据加载出来，随后同样获取特征和类别，然后进行训练数据和测试数据的分离（一般做交叉验证...假如现在有一些课程的数据，如下表所示，价格和课时数是课程的特征，销量是课程的结果，若出现了一门新课，其价格高且课时多，根据已有的数据预测新课的销量。...其中[0,2,0]代表着各个课程价格，[2,1,0]代表各个课程的课时数。 而原问题可以等价于求在价格高、课时多的情况下，新课程销量分别为高、中、低的概率。
、数据库中的表结构 3、后端接口实现 3.1 针对返回的数据创建对应的实体类 3.2 编写具体封装代码 3.3 swagger测试 1、实现效果 我们在开发中都会遇到树形控件，今天就来实现这个功能，我这里这树形结构比较简单...Serializable { private static final long serialVersionUID = 1L; @ApiModelProperty(value = "课程类别...TableId(value = "id", type = IdType.ID_WORKER_STR) private String id; @ApiModelProperty(value = "类别名称...eduSubject对象 EduSubject eduSubject = oneSubjectList.get(i); //把eduSubject里面的值获取出来...树形结构的数据创建完毕 3.3 swagger测试 点击上面的try it out 我们观察响应数据就行 到这里后端接口就洗完了，在前端的树形控件你只需要建立一个对应的数组对象接收，然后根据树形控件的
7.2.添加城市和课程机构 （1）进xadmin后台添加城市 ? 这里机构是静态固定不变的，所在地区是动态的，从数据库中获取得到的 ? ...() # 所有城市 all_citys = CityDict.objects.all() # 对课程机构进行分页 # 尝试获取前台get请求传递过来的...""" def get(self, request, org_id): # 根据id取到课程机构 course_org = CourseOrg.objects.get...""" def get(self, request, org_id): current_page = 'course' # 根据id取到课程机构...""" def get(self, request, org_id): current_page = 'course' # 根据id取到课程机构
话不多说，让我们一起学习这些内容吧 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记02之Regression 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记...2017机器学习课程学习笔记06之深度学习入门 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记07之反向传播（Back Propagation） 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记08之...HAC ---- 还有一个聚类方法叫做hierarchical agglomerative clustering(HAC)，先找最相近的两个连在一起，然后取平均，一次类推（类似哈弗曼树），最后根据阈值一刀切...但PCA也有缺点，多个类别的数据混合在一起的话用PCA会导致无法分开 ? 将这个s形拉开是对于PCA做不到的 ? 想了解更多关于PCA的知识参考以下资料 ?...后台回复“LHY2017” 就可以获取 2017年李宏毅中文机器学习课程下载链接~ -END-
# 对课程机构进行分页,尝试获取前端get请求传递过来的page参数 # 如果是不合法的配置参数则默认返回第一页 try: page = request.GET.get...机构类别的筛选 首先打开我们的organization/views.py文件，在里面添加如下数据： # 机构类别的筛选 # ct是我们前端页面用于判断机构类别用的 category = request.GET.get...('ct', '') # 选中了类别之后，根据category与数据库中的category进行判断，从而显示授课机构 if category: all_orgs = all_orgs.filter...ifequal category 'gr' %}active2{% endifequal %}">个人 也就是这个样子：[qo8srojjmv.png] 然后去数据库里修改几个课程机构的类别...授课机构排名 授课机构排名就是图片中右边的那个，我们根据课程机构的点击数来进行排名： [jj1ovnddmq.png] 首先打开我们的organization/views.py文件，在里面添加如下数据：
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