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 74
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
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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 1903
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 5398
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...
新型1D-LBP的高效方法，采用混合深度学习方法检测轴承失效.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。
相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用（Matlab代码实现）
12-18
相关向量机和特征选取技术在短期负荷预测中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于相关向量机（RVM）和特征选取技术在短期负荷预测中的应用，并提供了Matlab代码实现。文中重点探讨了如何利用RVM这一稀疏概率模型进行高精度的负荷预测，同时结合特征选取方法优化输入变量，提升预测性能。通过实际数据验证，展示了该方法在减少冗余信息、提高预测准确性和模型泛化能力方面的优势，适用于电力系统调度与规划中的短期负荷预测任务。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系统预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统短期负荷预测，提升预测精度与模型解释性；②为研究RVM在时间序列预测中的应用提供可复现的技术方案；③结合特征选择技术优化模型输入，增强实际工程中的实用性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解RVM原理与特征选取流程，尝试在不同数据集上复现实验结果，并可进一步对比SVM、LSSVM等其他模型的性能差异，以深化对稀疏贝叶斯学习方法的认识。
【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度（Matlab代码实现）
12-18
【顶级EI复现】【最新EI论文】低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了名为《低温环境下考虑电池寿命的微电网优化调度》的研究，该研究已被顶级EI期刊收录并提供Matlab代码实现。文章聚焦于在低温环境条件下，如何通过优化调度策略延长微电网中电池的使用寿命，同时保证系统的经济性和稳定性。研究构建了综合考虑电池老化模型、温度影响因子及微电网多源协调运行的优化模型，并采用先进的智能算法进行求解，实现了在极端
盘点.xlsm
12-18
盘点
通话助手 11.1.2 安装包
12-18
历史版本
Global Semiconductors The AI Hardware.pdf
12-18
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RK3588 ubuntu镜像
12-18
RK3588 ubuntu镜像适配ATK-DLRK3588B 开发板 移植好： 1.adb工具 2.蓝牙 蓝牙rfcomm 3.wifi 4.EM05 4G模块 5.远程桌面
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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