导读：要从事大数据技术相关职业，首先就要掌握几个关键概念，元数据就是掌握大数据技术本质最重要的概念，可以说具有牵一发而动全身之作用，今天我们就重点介绍一下元数据的概念、分类及作用。 一、元数据的定义 元数据（MetaData）通常被定义为：关于数据的数据（Metadata），或者描述数据的数据（data about data），对数据及信息资源的描述性信息。元数据是所有数据中最重要的数据，也是整个银行业数据和计算机软件的基础。 如体检报告 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

越是整理数据，越是觉得挺奇葩的。还记得一开始的时候，BlogBus只有分类，没有标签，后来多了标签，但分类没了，强迫把我们的分类全部变成标签。后来分类回来了，标签依然有，但分类只能选一个，标签可以好多个。这样的设计纠结了好长时间才终于确定了下来。后来当我用上WordPress以后，发现原来人家分类和标签都可以同时多个，但因为BlogBus的使用习惯，所以分类通常我只会选一个，而标签会搞一大堆。这是因为blog上的使用习惯，所以我在文件归档的时候也会用分类和标签，我的默认设置继续是分类 继续阅读

概述： 随着互联网的迅速发展，在线互动已经成为现代人们生活中不可或缺的一部分，网站成为公司、组织、个人传递信息和获取信息的首选方式。本文主要介绍网站类型分类，囊括企业官网、商业网站、资讯，重点探讨每个类型的特点和用途。 一、企业官网 企业官网主要用途是向公众展示公司、组织或个人信息、产品和服务。这种网站的目标是给访问者留下积极的第一印象，并向他们提供信息，增加公众对企业的了解和信任感。企业官网通常包括以下内容： 1、公司简介：介绍公司的历 继续阅读

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痤疮是日常生活中常见的皮肤病，往往在年轻人脸上出现。痤疮是由于脸上油脂分泌较旺引起的，不仅会严重影响到患者的外形美观，而且会对身体健康造成一定的影响。 痤疮的类型有很多，每种痤疮的症状是不一样的，接下来就给大家介绍一下痤疮的症状有哪些？ 痤疮的具体分类 1、丘疹性痤疮 这种痤疮的皮损就炎症性的小丘疹，这种小丘疹一般非常坚硬，就像小米至豌豆那么大，颜色是淡红色或者深红色的，丘疹中央会有一个黑头粉刺或者皮脂栓存在。 2、点状痤疮 继续阅读

文章目录 一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？二、径向基函数(RBF)神经网络对我们自己的excel数据进行分类---包括详细的python代码总结 一、 径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是什么？ 径向基神经网络（Radial Basis Fun 继续阅读

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

引言 ChatGPT的强大我们已经不用再去强调了，我们现在可能缺少的是对ChatGPT能做什么和怎么做的一个大致了解。下面，请让我和ChatGPT一起，为你去解读目前Awesome的143类ChatGPT的功能和分类，具体如何使用和所有的英文描述，请参见原仓库。 几个具有前景的功能 在这些功能中，我认为以下几种比较吸引人并具有前景（可以知道AI可以做什么，或者说不能做什么&#xf 继续阅读

定义 存在变量集 U = { U 0 , U 1 , . . . U n } U=\left \{ U_{0},U_{1},...U_{n} \right \} U={U0​,U1​,...Un​}，其中 U i = { A 0 , A 1 , . . . , A n , C } U_{i}=\left \{ A_{0},A_{1},...,A_{n},C \right \} Ui​={A0​,A1​,... 继续阅读

文章目录 一、背景二、方法2.1 框架总览2.1.1 Text-based classifiers from language descriptions2.1.2 Vision-based Classifiers from Image Exemplars2.1.3 Constructing Classifiers via Multi-Modal Fusion 三、效果3.1 数据集3.2 实现细节3.3 开集目标检测结果 论文：Multi-Modal Cl 继续阅读