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Matlab: How can I split my data matrix into two random subsets of column vectors while keeping the label information?

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问题 I have a data matrix X (60x208) and a matrix of labels Y (1x208). I want to split my data matrix X into two random subsets of column vectors: training (which will be 70% of the data) and testing (which will be 30% of the data), but I need to still be able to identify which label from Y corresponds to each column vector. I couldn't find any function to do this, any ideas? EDIT: Thought I should add, there are only two labels in Y: 1 and 2 (not sure if this makes a difference) 回答1: That's

jQuery实现的全选、反选和不选功能

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适用于网页多选后需要进行批量操作的场景（如批量删除等）。如有问题希望大家可以指正。谢谢~~ HTML 我们的页面上有一个歌曲列表，列出多行歌曲名称，并匹配复选框供用户选择，并且在列表下方有一排操作按钮 < ul id = "list" > < li > < label > < input type = "checkbox" value = "1" > 1. 时间都去哪儿了 < / label > < / li > < li > < label > < input type = "checkbox" value = "2" > 2. 海阔天空 < / label > < / li > < li > < label > < input type = "checkbox" value = "3" > 3. 真的爱你 < / label > < / li > < li > < label > < input type = "checkbox" value = "4" > 4. 不再犹豫 < / label > < / li > < li > < label > < input type = "checkbox" value = "5" > 5. 光辉岁月 < / label > < / li > < li > < label > < input type = "checkbox"

【实战】心跳异常检测--使用Keras，K折交叉训练CNN一维卷积

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本次是AI研习社的一个比赛，目标是区分出心电图数据是否正常，分为两类，正常 = 0，不正常 = 1。下载数据集后打开 ptbdb_train.csv 发现会有7000行数据，每一行的前187列是心电图数据，最后一个是label。这个任务是一个二分类任务，且由于数据是时间序列数据，具有上下文关系，故考虑用一维卷积去实现，也可以用lstm去实现，但对lstm不太了解。主要分为下面几个模块：数据预处理模型构建模型训练模型测试数据预处理数据预处理包括 1.将label转为热向量编码 2. 数据读取两个部分 1.将label转为热向量编码由于每一行数据对应一个label，label值为0或1，且后面我们构造的网络由两个输出，故我们将label转为oneHot形式。 # 把标签转成oneHot def convert2oneHot ( index , Lens ) : hot = np . zeros ( ( Lens , ) ) hot [ int ( index ) ] = 1 return ( hot ) 2. 数据读取数据读取部分包括测试数据和训练数据的读取，使用 yield 方法生成数据。 # 生成数据 def train_gen ( df , batch_size = 20 , train = True ) : img_list = np .

opencv+tkinter制作HsvMaster（一）

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这两天看opencv-python的HSV色彩空间，在写程序时发现用HSV来提取图像区域是件令人恶心的麻烦事。拿阈值分割做个对比，阈值最多也就一两个参数需要调整；但是HSV需要对三个通道调整上下限，也就是起码有6个参数。于是乎，就一时兴起决定做个小程序，把参数都做成滑动块，这样自然方便许多。一开始，想直接用opencv来做，但是百度了一下它没有很好的GUI支持。所以决定还是用python自带的tkinter来设计UI。 UI设计最重要的还是布局，之前学CSS就差点搞得我稀里糊涂。tkinter有三种布局方式，网上说grid是常用的，然而我用了一会，感觉这种excel类型的方法有点死板，唯一的好处是不用计算坐标，所以我布局滑块时就使用了grid，其他一律使用place。我要的程序界面得划出两块地方显示图片，tkinter没有专用的控件，不过可以利用Lable的image属性来设置背景图片。并且，image属性对图片数据流的格式有所要求，得用PIL模块里的Image和ImageTk两个工具先对图片进行处理。在处理时，我还得对它大小限制一下，要不然不同图片导进来，布局就乱了。接下来就导入滑块和按钮，调一下布局罢了，没啥难度，就是审美得纠结一下。所有控件都导入以后，为了看起来不那么单调，本来想是给整个窗口加一个高雅的背景图的，但是当我把背景改成暗灰色以后，奇迹就发生了—

sklearn 分类转换为分类数值

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preprocessing.LabelEncoder 标签专用，能够将分类转换为分类数值 preprocessing.OrdinalEncoder 特征专用，能够将分类特征转换为分类数值将原本的Sex，原本为male与female，现在将这两个数据转换为0和1 。原本的Embarked，不同的舱位，有SCQ三种，现在可以转换为0、1、2 。 Servived有Yes、No、Unknown，转换为0、1、2 。 import pandas as pd data = pd . read_csv ( r "C:\Users\JYuXuAN\Desktop\sklearn\预处理数据\Narrativedata.csv" , index_col = 0 ) # 防止多索引 # print(data.info()) # print() Age = data . loc [ : , "Age" ] . values . reshape ( - 1 , 1 ) # sklearn当中特征矩阵必须是二维 Age [ : 20 ] # print(Age[:20]) #前20行用作展示，实际上把所有的缺失值使用中位数填充 from sklearn . impute import SimpleImputer imp_mean = SimpleImputer ( ) # 实例化，默认用均值填补

input和label联合

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input和label关联性: CSS的tab切换源码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title></title> <style type="text/css"> label { background: #b3fff9; } .label{ width: 200px; display: flex; justify-content: space-around; } .tab div { width: 200px; height: 200px; display: none; } #tab1:checked+.con1, #tab2:checked+.con2 { display: block; } </style> </head> <body> <p>点击其中一个label-tab标签选中选项：</p> <div class="label"> <label for="tab1">tab1</label> <label for="tab2">tab2</label> </div> <div class="tab">  <input type="radio" id="tab1" name="radio" hidden="hidden"> <div class="con1"

tensorflow实战系列（二）TFRecordReader

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前面写了 TFRecordWriter的生成。这次写TFRecordReader。代码附上： def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={ 'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64), 'img_raw' : tf.FixedLenFeature([], tf.string), }) img = tf.decode_raw(features['img_raw'], tf.uint8) img = tf.reshape(img, [224, 224, 3]) # img = tf.reshape(img, [39, 39, 3]) img = tf.cast(img, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5 label = tf.cast

validator API文档

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如何使用引入 <script src="../node_modules/jquery/dist/jquery.js"></script> <script src="../dist/script/ux-form.js"></script> html <div class="container"> <div> <label>姓名<input type="text" name="name" /></label> </div> </div> javascript var nameFormControl = uxForm.FormControl.create($('[name=name]'), { required: true, rules: { maxLength: 20 }, patterns: { maxLength: 20 } }); nameFormControl.obs.on('onCheck',function(){ console.log(nameFormControl.getStatus()); }); https://jsfiddle.net/mqc686cx/4/ 来源： https://www.cnblogs.com/10manongit/p/12207779.html

How to put a label side by a progress bar with bootstrap?

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问题 I want these labels setted up like this: Java ---------Progress bar----------- C# ---------Progress bar----------- This is my current code: <div class="container"> <p> C# </p> <div class="progress" id="prog1"> <div class="progress-bar progress-bar-info" role="progressbar" aria-valuenow="20" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100" style="width: 40%"> <span class="sr-only">20% Complete</span> </div> </div> </div> 回答1: Simple add progress-label class to your paragraph tag with float and margin

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