(三十九)自定义模型

pytorch学习笔记(三十九):Fine-Tuning 文章目录微调1. 热狗识别2. 获取数据集3. 定义和初始化模型4. 微调模型 微调 假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子,为每种椅子拍摄1,000张不同角度的图像,然后在收集到的图像数据集上训练一个分类模型。这个椅子数据集虽然可能比Fashion-MNIST数据集要庞大,但样本数仍然不及ImageNet数据集中样本数的十分之一。这可能会导致适用于ImageNet数据集的复杂模型在这个椅子数据集上过拟合。同时,因为数据量有限,最终训练得到 阅读详情

自定义模型

实例分析

需求分析

在文件中以行的形式存储了考试成绩信息(ID, Name,Score)

开发GUI程序显示文件中的信息,并能计算平均成绩,查找最好成绩与最差成绩,可刷新显示的内容和删除内容

 

系统架构

工程中常用数据应用架构为4层结构:

数据层、数据表示层、数据组织层、数据显示层

 

4层架构设计的好处:

4层架构间耦合性低,非常易于扩展和维护

系统核心类图

 

系统架构图

 

类设计

DataSource类

1、  设置数据源并读取数据

2、  对数据进行解析后生成数据对象

 

ScoreInfo类

1、  封装数据源中的一组完整数据

2、  提供返回具体数据值的接口函数

 

ScoreInfoModel类

1、  使用标准模型类QStandardItemModel作为成员

2、  以ScoreInfo类对象为最小单位进行数据组织

 

数据交互流程图

 

界面设计


 

 

上下文菜单

1、  定义QMenu对象

2、  连接QMenu对象中的QAction对象到槽函数

3、  定义事件过滤器,并处理ContexMenu事件

4、  在当前鼠标位置打开菜单对象

 

 

 

//ScoreInfo.h

 

#ifndef SCOREINFO_H
#define SCOREINFO_H
 
#include <QObject>
/*类DataSource(数组层)与类ScoreInfoModel(数据组织层)依赖于类ScoreInfo,应该最先实现类ScoreInfo
class ScoreInfo : public QObject      
{
   Q_OBJECT
 
   QString m_id;
   QString m_name;
   int m_score;
public:
   explicit ScoreInfo(QObject* parent = 0);
   explicit ScoreInfo(QString id, QString name, int score, QObject* parent= 0);
   ScoreInfo(const ScoreInfo& obj);    
   ScoreInfo& operator= (const ScoreInfo& obj);
   QString id();
   QString name();
   int score();
   
};
 
#endif // SCOREINFO_H
 


 

//ScoreInfo.cpp

 

#include "ScoreInfo.h"
 
ScoreInfo::ScoreInfo(QObject* parent) :QObject(parent)
{
   m_id = "NULL";
   m_name = "NULL";
   m_score = -1;           
}
 
ScoreInfo::ScoreInfo(QString id, QStringname, int score, QObject* parent)
{
   m_id = id;
   m_name = name;
   m_score = score;
}
 
ScoreInfo::ScoreInfo
大数据Doris(三十九):Duplicate 模型中的 ROLLUP 底层的数据存储,是按照各自建表语句中,AGGREGATE KEY、UNIQ KEY 和 DUPLICATE KEY 中指定的列进行排序存储的。这对于使用其他不能命中前缀索引的列作为条件进行的查询来说,效率上可能无法满足需求。Doris 这类 MPP 架构的 OLAP 数据库,通常都是通过提高并发,来处理大量数据的。可以看到,ROLLUP 和 Base 表的列完全一样,只是将 user_id 和 age 的顺序调换了。而前缀索引,即在排序的基础上,实现的一种根据给定前缀列,快速查询数据的索引方式。 阅读详情

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早起的虫儿灬
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