label

CART算法可以用来解决分类与回归问题。CART假设决策树是二叉树，内部节点的取值为“是”或者“否”，左边的分支取值为“是”分支，右边的分支取值为“否”分支。CART算法采用gini系数来进行特征的选择与划分。 import cv2 import time import logging import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score import os import struct total_class = 10 # 这里选用了一个比较小的数据集，因为过大的数据集会导致栈溢出 # 二值化 def binaryzation(img): cv_img = img.astype(np.uint8) cv2.threshold(cv_img, 50, 1, cv2.THRESH_BINARY_INV, cv_img) return cv_img #@log def binaryzation_features(trainset): features = [] for img in trainset: img = np.reshape(img, (28, 28)) cv

在 C 语言中，我们不能使用 goto 语句来跳转到另一个函数中的某个 label 处；但提供了两个函数—— setjmp 和 longjmp 来完成这种类型的分支跳转。后面我们会看到这两个函数在处理异常上面的非常有用。 setjmp 和 longjmp 使用方法 我们都知道要想在一个函数内进行跳转，可以使用 goto 语句（不知怎么该语句在中国学生眼中就是臭名昭著，几乎所有国内教材都一刀切地教大家尽量不要使用它，但在我看来，这根本不是语言的问题，而是使用该语言的人，看看 Linux 内核中遍地是 goto 语句的应用吧！），但如果从一个函数内跳转到另一个函数的某处，goto 是不能完成的，那该如何实现呢？ 函数间跳转原理 我们要实现的一个 GOTO 语句（我自己定义的），能实现在函数间进行任意跳转，如下例，在函数 g() 中有条语句 GOTO Label; 可以跳转到 f() 函数的 Label: 标签所指向的位置，那么我们该如何实现呢？ void f() { //... Label: //... } void g() { //... GOTO Label; //... } 首先我们要知道，实现这种类型的跳转，和操作系统中任务切换的上下文切换有点类似，我们只需要恢复 Label 标签处函数上下文即可。函数的上下文包括以下内容： 函数栈帧 ，主要是栈帧指针BP和栈顶指针SP

一、安装labeme 以下内容是写给不会用Ubuntu的标注同事们的教程，有点啰嗦，巨详细，自己挑重点哦～～ 1.下载python，下载完成后双击打开 python官网： python3.7 2.安装python，步骤如下（注意安装之前请关闭360卫士和杀毒软件，否则会有qt装不上的错误）： 勾选Add Python 3.7 to PATH。 点击Customize installation。 点击Next。 勾选Install for all users；Customize install location下方的路径改为C:\Python37；点击Install。 点击Close，python3.7安装完成。 3.安装标注软件。 按键盘上的win+r，弹出该框后输入 cmd 按enter。 输入 pip install labelme -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user 按enter，没有输出红色的错误，则标注软件安装成功（黄色字体不用管）。 4.标注图像分割label labelme 被安装在了类似 C:\Users\Administrator(你的用户名)\AppData\Roaming\Python\ Python37\Scripts\labelme.exe的路径中，点击即可打开软件。 注意

1.先将所有状态写出来然后在以键值对的形式暴露出去 //库存 const stock = [ { value : '2' , label : '库存' } ] //出货 const sell = [ { value : '4' , label : '出货' } ] // 签收 const sign = [ { value : '5' , label : '签收' } , { value : '2' , label : '库存' } , { value : '6' , label : '退货' } ] //退货 const returns = [ { value : '6' , label : '退货' } , { value : '2' , label : '库存' } , { value : '5' , label : '签收' } ] //过期 const expire = [ { value : '3' , label : '过期' } ] const unite = { stock : stock , sell : sell , sign : sign , returns : returns , expire : expire } 2.在组件内部新建一个数组 unite : unite , //成品状态 selects : [ ] , 3.根据后台传过来的值判断渲染哪个数组

//证件号码 //鼠标悬停显示Label文本完整信息 //txtIDCardNo既是文本Label的Id ((Label)(txtIDCardNo.FindControl("txtIDCardNo"))).ToolTip = item.IDCardNo; //将Label文本值的最后四位用“****”代替 this.txtIDCardNo.Text = item.CardNo.Substring(0, item.CardNo.Length - 4) + "****"; /// <summary> /// 超出文本用“...”代替，鼠标悬停显示完整信息 /// </summary> private void Load_Text() { //超出文本用“...”代替，鼠标悬停显示完整信息 //"lbl_BDDH", "lbl_LXJG" 既是文本GridViewl的列Id string[] str = new string[] { "lbl_BDDH", "lbl_LXJG" }; for (int i = 0; i < gvBankData.Rows.Count; i++) { for (int j = 0; j < str.Length; j++) { ((Label)gvBankData.Rows[i].FindControl(str[j])).ToolTip = ((Label

前言：做目标检测，选择的算法是yolo v3，因为它既有速度又有精度，还非常灵活，简直是工业界良心。做项目免不了需要用到自己的数据集，所以得从头一个脚印的来，走通了之后决定写一个帖子，让需要用的人少走歪路，节约时间。 官网上已经教我们如何跑起来yolo v3，因此大部分时间其实花在制作数据集上。总体来说，分为四个步骤，分别是：标注数据，利用voc制作自己的数据集，下载并编译源码，局部修改和大功告成（前两步可以在方便操作的环境下（windows或linux）进行，后面几步在linux环境进行） 一、标注数据 工具： 使用的标注工具是labelimg，其他标注工具也行，但是生成的标注label文件要是xml。这里给一个labelimg软件的传送门 https://pan.baidu.com/s/1tuIQmuyedRHP1WeGVVSx_Q 提取码: ejgx 。 数据集编号： 为了规划自己的数据，减少出错的可能性，最好自己先给自己的图片编一个合理的序号，比如0001~0999。 标注数据： 利用软件把自己的数据标注好。每一个图片名对应的有一个相应名字的label.xml。 xml中的数据如下所示。这时候的path不用管他，在训练的时候不会用到这里的数据，这里后面会说到。 二、利用voc制作自己的数据集 在目录下新建VOC2007，并在VOC2007下新建Annotations