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混淆矩阵简介 在本文中，我将解释什么是混淆矩阵以及如何使用它来检查机器学习分类算法的性能。如果您想了解有关混淆矩阵的更多信息，我将在本文的最后展示一些参考资料。 什么是混淆矩阵？ 混淆矩阵是一个有价值的表格，用于通过将预测结果与测试数据集的实际结果进行比较来检查机器学习
论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson 论文发表年份：2019 一、高光谱简述 高光谱成像是一项重要的遥感技术，它采
表情识别研究 学习文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40572244 表情识别（FER，facialexpression recognition）是人脸识别（FR，face recognition）技术中的重要组成部分。 人脸表情识别系统，主要包括人脸图像提取，人脸检测，特征提取，特征分类四部分。 特征提取方法： 表情特征提取主要采用数
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规范数据库设计 9.1、为什么需要设计 当数据库比较复杂的时候，我们就需要设计了 糟糕的数据库设计： 数据冗余， 浪费空间 数据库插入和删除都会麻烦、异常[屏蔽使用物理外键] 程序的性能差 良好的数据库设计： 节省内存空间 保证数据库的完整性 方便我们开发系统 软件开
Python机器学习-多元分类的5种模型 最近上了些机器学习的课程，于是想透过Kaggle资料集来练习整个资料科学专案的流程，在模型训练阶段，虽然听过许多分类模型，但不是很了解其各别的优缺点与适合的使用时机，所以想来整理一篇文章，统整上课学习与网路资料，作为后续专案的优化方向！ 首先，机器学
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分类数据展示功能_实现_后台代码 CategoryServlet @WebServlet("/categoryServlet")public class CategoryServlet extends BaseServlet { /** *查询所以的方法 */ private CategoryService service = new CategoryServiceImpl(); @Override protected vo
1.less自动化导入 安装一个vue-cli插件，自动导入less文件 vue add style-resources-loader 2. 头部分类导航组件渲染 实现头部一级分类和二级分类的渲染 基本步骤： 定义一个常量数据和后台保持一致，这样不请求后台就能展示一级分类，不至于白屏 定义接口函数 在pinia的categ
1 互斥锁lock（基于Monitor实现）定义： private static readonly object Lock = new object(); 使用： lock (Lock){ //todo} 作用：将会锁住代码块的内容，并阻止其他线程进入该代码块，直到该代码块运行完成，释放该锁。 注意：定义的锁对象应该是 私有的，静态的，只读的，引用类型的对象，这样可以防
二叉树概念 二叉树分类 二叉树遍历方式
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3. 个人中心 3.1 获取用户的基本信息 3.1.0 实现步骤 初始化 路由 模块 初始化 路由处理函数 模块 获取用户的基本信息 3.1.1 初始化路由模块 创建 /router/userinfo.js 路由模块，并初始化如下的代码结构： // 导入 express const express = require('express') // 创建路由对象
ENVI 5.4全新的图像分类框架（ENVI classification framework）提供了强大、灵活的分类方法。我们可以基于一幅图像创建并训练一个分类算法（分类器），然后将其应用于其他相似的数据分类。传统意义上，遥感图像、训练样本、分类算法都是一一对应的，而不能重复使用。利用全新分类框架，我们在训
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spu 和 sku 这里拿 iphone6s 举例，它身上有很多的属性和值， 比如 毛重: 420.00 g 产地：中国大陆 容量: 16G, 64G, 128G 颜色：银，白，玫瑰金 spu 指的是商品（iphone6s），spu 属性就是不会影响到库存和价格的属性，又叫关键属性，与商品是一对一的关系，比如 毛重: 420.00 g 产地：中国大陆 sku 指的是
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读者提问： 『阿常你好，常见的 BUG 类型有哪几种呀 ？』 阿常回答： 常见的 BUG 包含以下十种类型： 1、业务逻辑 主要的业务流程走不通或出现错误，比如新增保存不成功。 2、功能操作 一些功能按钮无法进行操作，点击按钮没反应。 3、功能优化 功能操作不方便、不
ENVI5.3 SP1中新增了云/云影自动检测工具"Calculate Cloud Mask Using Fmask Algorithm"，使用Fmask算法自动从多光谱数据中检测云区域，检测到云区域生成云+云影的掩膜文件后，可以在后续的数据处理中使用来剔除这些无效区域，而且该文件的反掩膜文件对一些处理也有用处，比如有些用户感兴
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