打标遗留的问题

最新推荐文章于 2025-03-29 08:50:44 发布
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电子病历训练文本打标的更正
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打标数据转换成一列的时候会出现这种字符紧紧挨着没分开的情况

基于 UI.CreateHidden 精准控制 Fiori Elements 表格 Create 按钮的显示与隐藏
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
10-04 75
SAP Fiori 应用中，Create 按钮的可见性控制采用双重机制：后端通过 InsertRestrictions 等元数据定义创建能力，前端通过 UI.CreateHidden 注解控制按钮显示。该注解支持布尔值或路径表达式，实现动态隐藏或显示按钮。在对象页中，Create 按钮仅在编辑模式下显示，需注意与页面状态配合检查。开发中应区分"可创建性"（后端能力）与"可见性"（前端控制），避免混淆。官方文档建议通过分层验证：先确认服务层插入能力，再检查UI.Crea
数仓中的维度、原子指标、派生指标、衍生指标、指标分类、缓慢变化维等的含义
penriver的博客
07-19 1万+
1 基本概念 1.1 实体 从业务角度讲，实体是为了满足分析的需要，抽象出来的概念，从业务中拆分出一个个实体，可以是现实存在的业务对象，如用户，商家，商品，也可以是现实没有的，如虚拟的业务对象，活动，会员等等 1.2 维度 维度是度量的基础，用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度，也可以称为一个实体对象。 在划分数据域、构建总线矩阵时，需要结合对业务过程的分析定义维度。 1.3 业务过程 业务过程是指企业的业务活动事件，如下单、支付、退款都是业务过程。通常业务过程是企业活动中的事件，因此业务过程
python入门到精通500小时_用 python 给数据打标签，500 万条数据怎样提高效率？
weixin_39989796的博客
12-02 164
所以说你真的就把pandas 当读取数据的工具了吗..增加了一列is_tobacco 作为你说的标记filter_query 返回含有这些词的列表 效率有一定提升其次你可以分割后用 multiprocessing 执行 这个加速起来不止一点半点import pandas as pdword = pd.read_table('test.txt', encoding = 'utf-8', n...
2019 /2020用一个词给一天打标
pcj2007的专栏
02-13 362
本来我有一个小笔记本记录了不少东西，想想还是放在网上，兴许就不是一个封闭的价值网络。 本文有99行，看这一年能否记满99个词。人生本苦短，加上忘性，也就更苦短。 标 日 词 说 1 20190213 价值网络 创造，传递，收获价值。在价值网络中看事情要清楚些。来源于《创新者的窘境》。 以前叫产业链，...
python图片文件名排序，并按照规则打上多个标签，生成txt文件
奔跑的小白
07-18 1940
import re def myc(string): p = re.compile("\d+") return int(p.findall(string)[0]) import re def mykey(string): p = re.compile("\d+") #\d 是转数字 +是多个数字 return int(p.findall(string)[1]) ...
多路径 TCP 调度的另一面
热门推荐
TCP/IP
03-29 1万+
之所以倒着发，为了保证慢路径后段一定与快路径解耦(确保后边的数据已经完全准备好)，即使 gap 算大了，仅靠快路径自身也能很快接上慢路径已经准备好的数据，而如果 gap 算小了，则影响更小，换句话说，即使抖动也是一瞬间，且快路径主导补洞。总之，总要拿个什么来交换成本，以获得收益，越复杂越不划算。，思路依然是让慢路径序列号往后错，但它仍倾向于精确拼接，企图两边正好配合，但这是不可能的，慢路径非常容易与快路径耦合，一旦被快路径赶上，Seq 在快慢路径交错传输和重传，就会引发持续性 HoL 抖动，而这个错开量。
堪比巨著：饿了么交易系统5年演化血泪史
朱小厮的博客
04-14 1905
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标”后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料来源：阿里巴巴中间件作者介绍杨凡，花名挽晴，饿了么高级架构师，2014 年...
饿了么交易系统 5 年演化史
CG国斌的博客
09-18 5399
作者介绍：杨凡，花名挽晴，饿了么高级架构师，2014 年加入饿了么，2018 年随饿了么被阿里巴巴收购一同加入阿里巴巴，4 年团队管理经验，4 年主要从事饿了么交易系统建设，也曾负责过饿了么账号、评价、IM、履约交付等系统。 2014年12月加入饿了么，当时参与后台系统的研发(Walis+Javis=>Walle)，主要面向客服和BD。 2015年5月开始接触订单系统的研发，7月负责订单研发组；度过单体应用到服务化这个阶段。 2016年初搭建订单的测试团队，订单拆分为正逆向后，主要负责正向和交付部.
Zuul2代码详解
咖啡男孩之SRE之路
04-26 2069
说明： 1 前面加星号，需要重点掌握 2 zuul2命名规则： 带sync的就是同步，同样的名称不带sync的就是异步 BaseServerStartup只为我们提供了基础的server，这是个抽象类，需要使用者自己来实现。 同理2种InboundFilter、2种OutboundFilter、1种Endpoint也都是抽象类，需要使用者自己来实现。 io.netty | b...
软件开发过程记录
clocklamp70的博客
02-20 1847
工业打标软件 2020年重点工作是学习掌握开源软件，最终开发可以在现场应用的工业打标软件。项目开发包括3部分：主机软件、驱动程序、控制板的固件。 ...
【基恩士激光打标机控件精通】：掌握ActiveX控件安装到高级应用（10大技巧全揭露）
本文旨在为初学者提供基恩士激光打标机控件的入门指南，并详细介绍ActiveX控件的基础知识及其在激光打标机中的应用。文章从ActiveX控件的介绍开始，进而深入讲解其安装、系统兼容性检查、安装步骤与验证正确性，并...
时间扭曲问题破解：解决实时时钟与定时器不同步的3种时序校准方案
时间扭曲问题的本质与系统级影响 时间扭曲并非科幻概念，而是计算机系统中真实存在的现象。由于硬件时钟源（如RTC、TSC）存在固有漂移，操作系统调度延迟、虚拟化开销及网络抖动等因素叠加，导致不同节点间时间...
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
安卓应用源码Android 闹钟源码
转子轴承系统振动分析.zip
最新发布
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
带频率稀疏学习的轴承故障诊断”.zip
12-18
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
yolov11打标重叠问题
01-07
关于YOLOv11目标检测中的标签重叠问题解决方案，在当前可获取的信息中并没有直接提及YOLOv11版本，因为截至最近更新的资料，YOLO系列最新公开版本为YOLOv8。然而，对于标签重叠这一普遍存在于多个YOLO版本的问题，可以借鉴已有方法来处理。 ### 解决方案 #### 数据增强技术的应用 通过数据增强技术可以在训练阶段减少标签之间的重叠现象。例如，采用Mosaic augmentation和Mixup techniques能够使得模型更加鲁棒地应对不同场景下的物体位置变化[^1]。 ```python import albumentations as A transform = A.Compose([ A.Mosaic(p=0.5), A.RandomSizedBBoxSafeCrop(width=416, height=416, p=0.5) ]) ``` #### 调整Anchor Boxes 调整预定义的anchor boxes尺寸有助于提高边界框分配精度，从而间接缓解因锚点设置不当造成的标签重叠情况。可以通过聚类算法分析训练集内真实边框大小分布特征，进而优化anchors配置。 ```python from sklearn.cluster import KMeans def get_anchors(boxes, k=9): # Prepare data for clustering wh = np.array([box[2:] for box in boxes]) # w,h # Apply k-means++ kmeans = KMeans(n_clusters=k).fit(wh) return sorted(kmeans.cluster_centers_, key=lambda x: x.prod()) # Assuming `all_boxes` contains all ground truth bounding boxes from your dataset optimal_anchors = get_anchors(all_boxes) print(f'Optimized anchors are {optimal_anchors}') ``` #### 使用Soft-NMS替代传统NMS 引入soft non-maximum suppression(Soft-NMS)，相比传统的non-maximum suppression(NMS)，这种方法能够在抑制过程中保留更多合理的预测结果，有效降低误判率并改善多尺度对象定位准确性。 ```python def soft_nms(dets, sigma=0.5, Nt=0.3, threshold=0.001, method=2): """ Implementation of Soft Non-Maximum Suppression. :param dets: numpy array of detections with shape (num_detections, 5), each row being [x1,y1,x2,y2,score] where score represents confidence level between 0 and 1. ... """ # Note that actual implementation details may vary depending on specific requirements or frameworks used. ```
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