iSlide中,有一个“图示库”功能,主要功能是同时排列多块文字或多张图片.单击插图库,会弹出一个新的对话框.从中,可以选择权限.分类.数量数据和样式,也可以直接搜索.   下面就举一个例子:我要开一个班队会,有六位同学唱歌,怎么排列好看呢?这就要用到“图示库”功能了. 首先打开图示库对话框,在“数量”中选择“6”, 并且在“权限”中选择“免费”,然后选择心仪的样式,输入文字. 如果不喜欢上面的图示怎么修改呢? 这就要用到iSlide中另一个工具——“图标库”.单击“图标库“,会弹出一个对话框,

代理 代理顾名思义:代为处理.不是对目标对象的直接操作,而是通过代理对目标对象进行包装,此时可以在目标对象的基础上添加额外的操作以满足业务需求.图示 分类:动态代理.静态代理. 代理三要素:共同接口.真实对象.代理对象 引入代理的原因: 在某些情况下,一个客户不想或者不能直接引用另一个对象,而代理对象可以在客户端和目标对象之间起到中介的作用[解耦]. 静态代理 public interface Action { public void doSomething(); } public class

做幻灯展示是我们日常工作中不可缺少的一部分,有的人喜欢用代码如Latex, markdown+pandoc+revealjs 或 bookdown.这些都是自动化做幻灯的好工具.我也都有过体会,确实简洁快速.但个人感觉自动化工具更适合结构固定的幻灯如分析报告,不太适合做复杂些的幻灯,尤其是需要拼凑图或文字时. iSlide是一个好用的制作PPT的插件,海量模板(需要买会员).一键排版.色彩搭配.选图.导出成图等功能很nice~  图片像素惊人. 官网:https://www.islide.cc/

来源: http://www.uml.org.cn/oobject/200901041.asp 近些天学习设计.由于没有具体项目,原有项目也没有什么设计的概念,只是看相关的书籍,所以着实有些抓狂.然最抓狂的是对于UML那些表示法的生疏,虽然看过N+1遍相关的表示,但由于之前看过的设计图稿和自己画的东东本来就不多,因此出来类图,对象图等及其基本的图示可以很清楚的知道谁是怎么表示的外,其他的都只是有些模糊的概念.而有些东西是死记不来的,因此要找个地方记录下.接下来将把UML的一些常用不常用的通用图示

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说

谈到工作中的难题,PPT 这个不起眼的软件,绝对算一个.不同于 Word.Excel,PPT 既要传递信息,还要讲求设计.这很容易使大部分人感觉素材不够,设计不专业或者效率不高.以往为了解决 PPT 的这些问题,要么花钱买模板,自己再改半天:要么就得自己时时刻刻存储素材,费时费力.更悲剧的是,最后做完效果还不一定好. 好在现在有了更好的办法,借助 PPT 插件——iSlide 可以又快又好的制作 PPT 了. iSlide 不仅仅是一款高效工具,它同时含有 PPT 设计规范(一键统一.智能参考线

iSlide中有一个“智能图表”功能,用于制作漂亮.明了的图表.单击“智能图表”,会弹出一个对话框.从中,可以选择权限.分类和数量级,也可以直接搜索. 实战: 我想做一个全班不同年级近视人数的统计报,怎么做清楚又美观呢? 第一步,选择合适的图标样式.然后调整圆环长度,输入内容.最后调查人数,输入,并调整大小,就完成了.  

Lineage逻辑回归分类算法 线性回归和逻辑回归参考文章: http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/05/1971867.html 1.概述 Lineage逻辑回归是一种简单而又效果不错的分类算法 什么是回归:比如说我们有两类数据,各有50十个点组成,当我门把这些点画出来,会有一条线区分这两组数据,我们拟合出这个曲线(因为很有可能

需求: 利用一个手写数字“先验数据”集,使用knn算法来实现对手写数字的自动识别: 先验数据(训练数据)集: ♦数据维度比较大,样本数比较多. ♦ 数据集包括数字0-9的手写体. ♦每个数字大约有200个样本. ♦每个样本保持在一个txt文件中. ♦手写体图像本身的大小是32x32的二值图,转换到txt文件保存后,内容也是32x32个数字,0或者1,如下: 数据集压缩包解压后有两个目录:(将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/) ♦目录trainingDigits

KNN分类算法(先验数据中就有类别之分,未知的数据会被归类为之前类别中的某一类!) 1.KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1.数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程: 2.选取适合模型的数据样本. 这两个事都不是简单的事.算法反而是比较简单的事. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度. 2.算法图示 ◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类

郝萌主倾心贡献,尊重作者的劳动成果,请勿转载. 假设文章对您有所帮助,欢迎给作者捐赠,支持郝萌主,捐赠数额任意,重在心意^_^ 我要捐赠: 点击捐赠 Cocos2d-X源代码下载:点我传送 游戏官方下载:http://dwz.cn/RwTjl 游戏视频预览:http://dwz.cn/RzHHd 游戏开发博客:http://dwz.cn/RzJzI 游戏源代码传送:http://dwz.cn/Nret1 例如以下图示[美团和大众点评]: 实现分类控件功能的思路: 1.实现collection v

http://www.uml.org/ 第一种说法: UML - Unified Modeling Language UML 共定义了9种图,包括4种结构图和5种形为图: //4种结构图: 类图 对象图 构件图 实施图 //5种行为图: 用况图 顺序图 协作图 状态图 活动图 文章: 深入剖析建模工具UML中有哪些UML图-http://developer.51cto.com/art/201007/209441.htm UML图-http://baike.baidu.com/view/19389

实验简介 本次课程学习了Mahout 的 Bayes 分类算法. 一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名 shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: XfceTerminal: Linux 命令行终端,打开后会进入 Bash 环境,可以使用 Linux 命令: Firefox:浏览器,可以用在需要前端界面的课程里,只需要打开环境里写的 HTML/JS 页面即可: GVim:非常好用的编辑器,最简单的用

UFLDL深度学习笔记 (四)用于分类的深度网络 1. 主要思路 本文要讨论的"UFLDL 建立分类用深度网络"基本原理基于前2节的softmax回归和 无监督特征学习,区别在于使用更"深"的神经网络,也即网络中包含更多的隐藏层,我们知道前一篇"无监督特征学习"只有一层隐藏层.原文深度网络概览不仅给出了深度网络优势的一种解释,还总结了几点训练深度网络的困难之处,并解释了逐层贪婪训练方法的过程.关于深度网络优势的表述非常好,贴在这里. ​ 使用深度

韦恩图 Venn Diagram Venn Diagram,也称韦恩图.维恩图.文氏图,用于显示元素集合重叠区域的图示.   韦图绘制工具 常用R语言的VennDiagram包绘制,输出PDF格式方便修改.此外还有非常多的在线工具,使用方便.详见“轻松绘制各种Venn图”   韦恩图在扩增子中用途 展示各样品和组间共有.各组特有的OTU:由于此类结果缺少统计支持,假阳性率高,近年来使用越来越少. 展示各组间差异OTU共有或特有情况:较常用. 展示差异OTU所属的Taxonomy归类后的共有或特有

Time: 2019年10月27日 Author:Veagau 在看讲Repitle的论文[On First-Order Meta-Learning Algorithm]时,实验环节对N-Way K-Shot分类问题的SetUp进行的描述引起了我的二度思考,以前对这个问题的理解感觉没摸透,以此为契机,重新思考得出了一种理解. 所谓N-Way K-Shot 分类问题就是指用少量样本构建分类任务的.主要应用于少样本学习(Few-Shot Learning)领域,样本数据不足的情况,后来逐渐延伸到元学

一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制

1,概述 目前有效的文本分类方法都是建立在具有大量的标签数据下的有监督学习,例如常见的textcnn,textrnn等,但是在很多场景下的文本分类是无法提供这么多训练数据的,比如对话场景下的意图识别,这个时候如果我们还以传统的深度学习模型+softmax的形式来分类的话,是极容易陷入过拟合的状态.因此就有很多人研究在少量样本下如何建模.one-shot learning,few-shot learning,甚至是zero-shot learning都是旨在解决这类的问题. 本篇博客将会介绍下几种

https://www.islide.cc/features iSlide 主要功能模块   一键优化 将PPT中不规则的字体,段落,色彩,参考线布局,风格样式等一键化全局统一设置,构建专业和规范. 详情 设计排版 高效智能化实现PPT页面设计中的图形布局和复制排列工作,多种参数化设置满足个性化设计需求. 详情 主题库(NEW) 主题包含专属的字体,色彩,效果规则,封面,封底,版式,可帮助你快速简便建立专业PPT文档. 详情 色彩库 更多专业的色彩组合搭配方案,可按色系检索选择,一键化替换,实现

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80499031 略有改动,仅供个人学习使用 简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具.通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确? 一句话概括版本: ROC是一条线,如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性,那么越靠近左上角的ROC