今天在做资产管理系统的时候遇到一个分类的级联选择器,前端是用的element的组件,需要后台提供接口支持.     这个组件需要传入的数据结构大概是这样的,详细的可参考官方案例: [{ value: '1001', label: 'IT固定资产', children: [{ value: '100101', label: '服务器' }, { value: '100102', label: '笔记本' }, { value: '100103', label: '平板电脑' }, { value:

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8824876.html 之前介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的

本文的出发点: 通过阅读本文,您能了解以下知识: WCF中的Binding是什么? Binding的组 成? Binding Element 的分类? Binding描述 了那些层面的信息? 选择正确的 Binding 本文适合的读者: 本文适合WCF的初学者 WCF中的 Binding是什么? 在弄清Binding是什么之前,我们先 看一下WCF的中的Endpoint结构,一个Endpoint就类似于xml web service中的一个asmx文件,它包括三个组成部分1)Address 2)

0 作业[cn.itcast.xml.sax.Demo2]   1)在SAX解析器中,一定要知道每方法何时执行,及SAX解析器会传入的参数含义 1 理解dom解析器机制 1)dom解析和dom4j原理一致   2)Node是所有元素的父接口   3)常用的API: DocumentBuilderFactory factory = DocumentBuilderFactory.newInstance();取得DOM解析器工厂 DocumentBuilder domParser = factory.

一,为什么要引入继承? 继承是一个非常自然的概念,现实世界中的许多事物也都是具有继承性的. 例如,爸爸继承爷爷的特性,儿子又继承爸爸的特性等都属于继承的范畴.下面是一个简单的汽车分类图: 在这个分类图中建立了一种层次结构,最高层是最普遍,最一般的,每一次都比它上一层的更详细,更具体. 其中把上一层的叫做基类(或父类),紧接着基类的下一层叫做派生类(或子类). 所谓继承,就是从先辈处得到属性和特征. 类的继承就是新类从已有类得到已有的特性,新类被称为派生类,已有类被称为基类.可抽象为派生类是基类的

简介 Hash,一般翻译做"散列",也有直接音译为"哈希"的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.        散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的"空间换时间"的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙.        散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,

简介 哈稀函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG),从这个角度可以得到一个公认的结论:哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量. 一些常用的分析技术,例如泊松分布可用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate).一般来说,对任意一类的数据存在一个理论上完美的哈希函数.这个完美的哈希函数定义是没有发生任何碰撞,这意味着没有出现重复的散列值.在现实中它很难找到一个完美的哈希散列函数,而且这种完美函数的趋近变种在实际应用中的作用是相当有限的

个人理解: 继承:(意译)继续承接: A继承B,则A是派生类/子类,B为基类/父类: B有的成员变量/性质,A全部都有,而A有的B不一定有,在数学集合上可以说:B是A的子集: A继承B,可以说是A在B的基础上继续声明定义类,补全,承接,使其成员变量更多: 转载资源: 转自:https://www.cnblogs.com/qq329914874/p/5998584.html 一,为什么要引入继承? 继承是一个非常自然的概念,现实世界中的许多事物也都是具有继承性的. 例如,爸爸继承爷爷的特性,儿子又

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}

一.文章来由 好久没写原创博客了,一直处于学习新知识的阶段.来新加坡也有一个星期,搞定签证.入学等杂事之后,今天上午与导师确定了接下来的研究任务,我平时基本也是把博客当作联机版的云笔记~~如果有写的不对的地方,欢迎批评指正. 二.<一天搞懂深度学习> 300多页的PPT,台大教授写的好文章. 对应的视频地址 1.Lecture I: Introduction of Deep Learning (1)machine learning≈找函数 training和testing过程 (2)单个神经网

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练

尺寸类样式的获取 offsetHeight HTMLElement.offsetHeight 是一个只读属性,它返回该元素的像素高度,高度包含该元素的垂直内边距和边框,且是一个整数.(content+padding+border) 通常,元素的offsetHeight是一种元素CSS高度的衡量标准,包括元素的边框.内边距和元素的水平滚动条(如果存在且渲染的话),不包含:before或:after等伪类元素的高度. 对于文档的body对象,它包括代替元素的CSS高度线性总含量高.浮动元素的向下延伸

1 设计模式概述 1.1 软件设计模式的产生背景 "设计模式"最初并不是出现在软件设计中,而是被用于建筑领域的设计中. 1977年美国著名建筑大师.加利福尼亚大学伯克利分校环境结构中心主任克里斯托夫·亚历山大(Christopher Alexander)在他的著作<建筑模式语言:城镇.建筑.构造>中描述了一些常见的建筑设计问题,并提出了 253 种关于对城镇.邻里.住宅.花园和房间等进行设计的基本模式. 1990年软件工程界开始研讨设计模式的话题,后来召开了多次关于设计模式

自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三. 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域.大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务--也许因为它们更为直观:而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少.考虑到自编码器(最近GAN的前身)丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型. 生成模型非常具有挑战性.由于生成模型代表性不足,大多数人不知道典型的生成结构是什么样子的,也不知道面临何种挑战.尽管自编码器在许多方面与最常用的模型相近(例如,有一个明确的目标

UML类图的补充及软件设计原则 UML 从目标系统的不同角度出发,定义了用例图.类图.对象图.状态图.活动图.时序图.协作图.构件图.部署图等 9 种图. 1.uml补充 统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)是用来设计软件的可视化建模语言.它的特点是简单.统一.图形化.能表达软件设计中的动态与静态信息. 1.1 类图概述 类图(Class diagram)是显示了模型的静态结构,特别是模型中存在的类.类的内部结构以及它们与其他类的关系等.类图不显示暂时性的信

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/261 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n<深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末.

摘要:在整车企业中,信息系统的BOM是联系CAD.CAPP.PDM和ERP的纽带,按照用途划分产品要经过产品设计,工程设计.工艺制造设计.生产制造4个阶段,相应的在这4个过程中分别产生了名称十分相似但却内容差异很大的物料清单D-BOM.E-BOM,M-BOM.P-BOM,这是四个主要的BOM概念,企业中的BOM并不是独立存在的,需要与物料信息.工艺路线.工作中心等信息相关联,各阶段BOM数据相辅相成. 1 前言 为了提高产品的市场竞争力,越来越多的整车制造及零部件制造企业都实施了PDM(产品数据

前言 很多地方我们都需要用到多标签分类,比如一张图片,上面有只蓝猫,另一张图片上面有一只黄狗,那么我们要识别的时候,就可以采用多标签分类这一思想了.任务一是识别出这个到底是猫还是狗?(类型)任务二是识别出这是蓝还是黄?(颜色) 网上看了几篇教程,有讲的非常好的,也有出bug飞上了天的(吐槽啊喂!)这里还是主要讲讲这篇:http://chuansong.me/n/494753151240.我自己已经测试了,可行,给薛大牛一个赞!但是遗憾的是这篇文章的内容严重不足啊(连lmdb生成的命令行格式都没有