layui 做标题分类

layui弹出层基础参数

一.type-层类型类型:Number 默认为0(信息框); 1(页面层),可以在页面添加HTML内容 2(iframe层) 3(加载层)加载时显示的弹出框 4(tips层) 需要绑定ID就不展示了二.title标题参数类型:String, Array, Boolean String :即标题的文本 Array: 即CSS样式,如color:yellow Boolean:不展示标题时可设置为flase 三.content内容参数类型: String, Dom, Array String

使用CNN做文本分类——将图像2维卷积换成1维

使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tfle

《机器学习系统设计》之应用scikit-learn做文本分类（上）

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理.到特征project,再到模型选择,把机器学习解决这个问题的过程一一呈现. 书中设计的源码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文本的匹配.本文主要解说文本预处理部分内容.涉及切分文本.数据清洗.计算TF-IDF值等内容. 相

使用 layUI做一些简单的表单验证

使用 layUI做一些简单的表单验证 <form method="post" class="layui-form" > <input name="username" placeholder="用户名" type="text" lay-verify="required" class="layui-input" > <hr class=&qu

.net mvc + layui做图片上传（二）—— 使用流上传和下载图片

摘要:上篇文章写到一种上传图片的方法,其中提到那种方法的局限性,就是上传的文件只能保存在本项目目录下,在其他目录中访问不到该文件.这与浏览器的安全性机制有关,浏览器不允许用户用任意的路径访问服务器上的资源,因为这可能造成服务器上其他位置的信息被泄露.浏览器只允许用户用相对路径直接访问本项目路径下的资源.那么,如果A项目要访问B项目上传的文件资源,这就产生问题了.所以这就需要另外一种方法来解决这个问题,那就是通过流(Stream)的形式上传和下载文件资源.这种方法因为不是通过路径直接访问文件,而

.net mvc + layui做图片上传（一）

图片上传和展示是互联网应用中比较常见的一个功能,最近做的一个门户网站项目就有多个需要上传图片的功能模块.关于这部分内容,本来功能不复杂,但后面做起来却还是出现了一些波折.因为缺乏经验,对几种图片上传的方法以及使用范围和优缺点都不太了解,导致在做相关功能时也确实走了一些弯路. 起初我用的是SaveAs(...)的这种方法来保存图片的(本片博客要记录的也是这种方法),因为这种方法比起另一种方法要简单很多.当我用这种方法把后台的所有的图片上传模块都做完后,准备将数据绑定到门户网站前台页面时,却开始发生

用keras的cnn做人脸分类

keras介绍 Keras是一个简约,高度模块化的神经网络库.采用Python / Theano开发. 使用Keras如果你需要一个深度学习库: 可以很容易和快速实现原型(通过总模块化,极简主义,和可扩展性) 同时支持卷积网络(vision)和复发性的网络(序列数据).以及两者的组合. 无缝地运行在CPU和GPU上. keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比

应用scikit-learn做文本分类

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类说明: scipy官网上有参考,但是看

应用scikit-learn做文本分类（转）

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类说明: scipy官网上有参考,但是看

1.使用RNN做MNIST分类

第一次用LSTM,从简单做起吧~~ 注意事项: batch_first=True 意味着输入的格式为(batch_size,time_step,input_size),False 意味着输入的格式为(time_step,batch_size,input_size) 取r_out[:,-1,:],即取时间步最后一步的结果,相当于LSTM把一张图片全部扫描完后的返回的状态向量(此时的维度变为(64,64),前面的64是batch_size,后面的64是隐藏层的神经元个数) import torch

新人--使用layui做的表格，复杂表头，固定列，操作单元格数据计算，点击查询重载表格,可以选择部分或者全部导出

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"/> <title>总合计</title> <meta content="width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, user-scalable=no" name="viewp

感知器做二分类的原理及python实现

本文目录: 1. 感知器 2. 感知器的训练法则 3. 梯度下降和delta法则 4. python实现 1. 感知器[1] 人工神经网络以感知器(perceptron)为基础.感知器以一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,然后如果结果大于某个阈值,就输出1,否则输出-1(或0).更精确地,如果输入为$x_1$到$x_n$,那么感知器计算的输出为: 其中,$w_i$是实数常量,叫做权值,用来决定输入$x_i$对感知器输出的贡献率.因为仅以一个阈值来决定输出,我们有时也把这种感知器叫做硬

使用layui 做后台管理界面，在Tab中的链接点击后添加一个新TAB的解决方法

给链接或按钮添加 onclick="self.parent.addTab('百度','http://www.baidu.com','icon-add')" 如: <a href="javascript:void(0)" title="google" onclick="self.parent.addTab('百度','http://www.baidu.com','icon-add')">打开新TAB</a&

tensorflow1.0 构建lstm做图片分类

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #this is data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) lr = 0.001 train_iters = 10000 batch_size = 128 display_step = 10 n_inputs = 28 n_steps

tensorflow1.0 构建神经网络做图片分类

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weight = tf.Variable(tf.random_norma

keras 的svm做分类

SVC继承了父类BaseSVC SVC类主要方法: ★__init__() 主要参数: C: float参数默认值为1.0 错误项的惩罚系数.C越大,即对分错样本的惩罚程度越大,因此在训练样本中准确率越高,但是泛化能力降低,也就是对测试数据的分类准确率降低.相反,减小C的话,容许训练样本中有一些误分类错误样本,泛化能力强.对于训练样本带有噪声的情况,一般采用后者,把训练样本集中错误分类的样本作为噪声. kernel: str参数默认为‘rbf’ 算法中采用的核函数类型,可选参数有: ‘lin

用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)

当下最热神经网络为CNN,2017年10月,深度学习之父Hinton发表<胶囊间的动态路由>(Capsule Networks),最近谷歌正式开源了Hinton胶囊理论代码,提出的胶囊神经网络.本文不涉及原理,只是站在巨人的肩膀人,尝试把胶囊网络应用与分类问题. 原理和代码的参考文献是:https://blog.csdn.net/weixin_40920290/article/details/82951826 其中,本文采用的数据集和以2019年3月CNN做电能质量分类的一样,可以去那个博文中

Layui框架+PHP打造个人简易版网盘系统

网盘系统大家应该都会注册过致命的一些网盘~如百度云.百科介绍:网盘,又称网络U盘.网络硬盘,是由互联网公司推出的在线存储服务,服务器机房为用户划分一定的磁盘空间,为用户免费或收费提供文件的存储.访问.备份.共享等文件管理等功能,并且拥有高级的世界各地的容灾备份. 我也一直在用网盘..但是有一个特别让人无语的是你不开他家的会员,就给你限速.那下载速度简直跟乌龟似得~~ 周末在家无聊突发奇想~自己用Layui这款前端框架配合PHP做了一个简易版的网盘.后续也有想法继续去更新完善它,大家有什么想

【github repo自荐】码农周刊一周精选分类

以下内容节选自我的github码农周刊整理repo,欢迎大家star. 写在最前面的话作为最初的一批码农周刊的订阅者,不能说经历了其成长,但是确实见证了他的壮大.码农周刊确实从开始第一期的基本上都是精选的满满的干货,至少从我收到的每一期的一周精选看真是如此.但是随着时间的累计,一周精选的总量变得很大,到我写这些话的时候是280期.我就想,可不可以做个分类,让这些有心人分类的有用的资源更加有效率的被运用. 我要做什么对于这个repo,我想做的主要其实就是以下两点: 获取码农周刊第一期到当前最新

自己动手做聊天机器人二十九-重磅：近1GB的三千万聊天语料供出

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SVM原理以及Tensorflow 实现SVM分类(附代码)

1.1. SVM介绍 1.2. 工作原理 1.2.1. 几何间隔和函数间隔 1.2.2. 最大化间隔 - 1.2.2.0.0.1. $L( {x}^*)$对$ {x}^*$求导为0 - 1.2.2.0.0.2. $\alpha_{_i} g_{_i}( {x}^*)=0$,对于所有的$i=1,.....,n$ 1.3. 软间隔 1.4. SMO算法 1.5. 核函数 1.6. 实例 1.1. SVM介绍 SVM(Support Vector Machines)--支持向量机是在所有知

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