前言在开发投诉分类功能模块时，遇到过这样一个业务场景：后端需要按层级结构返回二级分类菜单所需数据，换言之，将具有父子关系的List结果集数据转为树状结构数据来返回二级分类菜单前期准备这里简单复刻下真实场景中出现的二级分类菜单层级结构返回数据库设计建表语句如下DROPTABLEIFEXISTS`menu`;CREATETABLE`menu`(`id`bigintNOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(50)CHARACTERSETutf8mb3COLLATEutf8mb3_general_ciNULLDEFAULTNULLCOMMENT'名称',`parent_i
目录前言：数据集准备模型训练模型调用附录一：代码运行结果参考附录二：代码详解（个人简介仅供参考）前言： 使用的编译环境和工具：Anaconda、JupyterNotebook 需要安装的库：OpenCV（打开AnacondaPrompt终端，输入命令：condainstallopencv）数据集准备文件结构CATandDOG（总文件夹）data（数据集文件夹）XXX.ipynb（代码文件）train（训练集文件夹）test（测试集文件夹）cat（猫的图片）dog（狗的图片）模型训练以下是模型训练代码：#导入必要的库importcv2importnumpyasnpim
随着技术的发展，开发的复杂度也越来越高，传统开发方式将一个系统做成了整块应用，经常出现的情况就是一个小小的改动或者一个小功能的增加可能会引起整体逻辑的修改，造成牵一发而动全身。通过组件化开发，可以有效实现单独开发，单独维护，而且他们之间可以随意的进行组合。大大提升开发效率低，降低维护成本。组件化对于任何一个业务场景复杂的前端应用以及经过多次迭代之后的产品来说都是必经之路。组件化要做的不仅仅是表面上看到的模块拆分解耦，其背后还有很多工作来支撑组件化的进行，例如结合业务特性的模块拆分策略、模块间的交互方式和构建系统等等。本文给大家介绍的一款组件是：自定义精美商品分类列表组件侧边栏商品分类组件cat
了解如何使用TensorFlow和Azure机器学习VisualStudioCode扩展训练图像分类模型来识别手写数字。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、环境准备Azure订阅。如果没有订阅，注册之后即可试用Azure机器学习免费版或付费版。如果使用的是免费订阅，则仅支持CPU群集。安装VisualStudioCode，一种轻量型跨平台代码编辑器。Azure机器学习工作室VisualStudioCode扩展。有
BGP属性分类及路由优先级选择一、常见BGP属性类型1、公认必遵属性（所有BGP路由器必须遵守的原则）2、公认可遵属性（所有路由器都能识别但不一定遵守）3、可选传递属性（不是所有BGP路由器都能识别，但是所有BGP都能传递）4、可选非传递属性（不是所有路由器都能识别，不能识别的BGP路由器就丢弃它）二、详细介绍1.Origin属性（公认必遵）2.AS_Path属性（公认必遵）3.Next_Hop属性（公认必遵）4.Local_Pref属性（公认可遵）5.团体属性（可选传递）6.MED属性（可选非传递）7.Originator_ID属性和Cluster_List属性（可选非传递）三、BGP选择路
个人论文精读笔记，主要是翻译+心得，欢迎旁观，如果有兴趣可以在评论区留言，我们一起探讨。Paper:https://arxiv.org/pdf/2209.06585v2.pdfCode:https://github.com/openvinotoolkit/deep-object-reid/tree/multilabel文章目录一、论文翻译＋理解0.摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1模型架构3.2Transformer多标签分类头3.3图注意力多标签分支（GAT）3.4角边缘二值分类（AAM，结合了ASL和度量学习的一种loss）3.5训练策略的细节4.实验5.结论二、代码复现0.写在前面1
【涨薪技术】0到1学会性能测试——分类及应用领域上一次推文我们分享了性能测试相关的专业术语，今天我们来看下性能测试的分类及应用领域!后续文章都会系统分享干货，带大家从0到1学会性能测试~性能测试划分01、负载测试负载测试是指服务器最大负载能力；02、压力测试压力测试是指在一定压力情况下，服务器持续运行的能力，当前压力不是服务器所能承受的最大压力；03、并发测试并发测试强调每个用户是同一时刻提交请求，因为我们正常做性能测试并不代表一定是并发测试；04、可靠性测试可靠性测试是指长时间运行服务器的处理能力;05、配置测试配置测试有以下几种理解方式：一是：当前配置服务器可以达到的最大处理能力二是：为
大家好，我是带我去滑雪！ 本期为大家介绍决策树算法，它一种基学习器，广泛应用于集成学习，用于大幅度提高模型的预测准确率。决策树在分区域时，会考虑特征向量对响应变量的影响，且每次仅使用一个分裂变量，这使得决策树很容易应用于高维空间，且不受噪声变量的影响。这是因为如果特征向量包含噪声变量（对响应变量无作用的变量），那么该特征向量将不会被选为分裂变量，故不影响决策树的建模。在某种意义上，决策树的分区预测更具智慧，可视为自适应邻近法。如果将决策树用于分类问题，则称为分类决策树，如果将决策树用于回归问题，则称为回归决策树。下面介绍两个python案例，练习实操。目录1、分类决策树案例（1）导入
文章目录0简介1背景意义2数据集3数据探索4数据增广(数据集补充)5垃圾图像分类5.1迁移学习5.1.1什么是迁移学习？5.1.2为什么要迁移学习？5.2模型选择5.3训练环境5.3.1硬件配置5.3.2软件配置5.4训练过程5.5模型分类效果(PC端)6构建垃圾分类小程序6.1小程序功能6.2分类测试6.3垃圾分类小提示6.4答题模块7关键代码8最后0简介🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习卷积神经网络垃圾分类系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1背景意
这次练习中，我们将使用葡萄酒质量数据集。该数据集包含葡萄酒的各种化学性质，如酸度、糖分、PH值和酒精含量等，还包括两列分别表示葡萄酒的质量（3-9，越高越好）和酒的颜色（红或者白）。数据保存在Wine_Quality_Data.csv文件中。第一步：导入数据并检查特征的类型使用所有特征预测color(white或者red)，但是颜色特征需要编码成整数#读入数据importpandasaspddata=pd.read_csv("Wine_Quality_Data.csv")datafixed_acidityvolatile_aciditycitric_acidresidual_sugarchlo
