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关于Maven中的version和classifier
原文地址：https://www.coder4.com/archives/4315 今天，在引用mrunit的时候，第一次知道maven中除了version，还有更细粒度的classifier。 我们直接看个例子，要引用mrunit，在maven repo官网查询到gradle的写法为： 'org.apache.mrunit:mrunit:1.1.0' 然而，在执行gradew编译的时候，报错：ubuntu20.4下ARM64安装transformer
一、安装依赖库sudo apt install python3.8 sudo apt install python3.9python3 --version sudo apt install python3-pipsudo pip3 install --upgrade pippip3 --version pip install transformerspip install torchpip install pycosatpip install conda 二、 验证方法---->打Maven中Scope的区别
Maven的Scope区别 依赖的Scope scope定义了类包在项目使用的阶段。项目阶段包括： 编译，运行，测试和发布。 分类说明 compile 默认scope为compile，表示为当前依赖参与项目的编译、测试和运行阶段，属于强依赖。打包之时，会达到包里去。 test 该依赖仅仅参与测试相关的内容，包括测试用OpenCV56:级联分类器|Cascade Classifier
目标 在本教程中， 将学习 Haar级联对象检测的工作原理将使用基于Haar Feature的Cascade分类器了解人脸检测和眼睛检测的基础知识将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。具体地将使用以下函数： cv::CascadeClassifier::load来加载.xml分类器文件，它可以是Haar或【HCIE 论述题】QoS
题目1：总部和分部之间视频出现花屏，语音图像不同步，有哪些原因？ 带宽不足、丢包较多、网络抖动、延时较高。 题目2：部署 QoS 问在那台设备上部署 只需写出设备名即可 ) (1 分 如何部署 QoS 需要指明详细的配置参数信息。 (3 分） R1和R4分别作为总部侧和分部侧的服务提供商边缘设人脸检测实战
人脸检测实战 Harr特征可用于图像任意位置，大小可以任意改变，所以矩阵特征值是矩形模板类别、矩形位置和矩形大小这三个因素的函数。故类别、大小和位置的变化，使得很小的检测窗口含有非常多的矩形特征。 进行人脸检测流程如下： 读取图片，并转换成灰度图。 实例化人脸和眼睛检测的QOS 学习记录
一.学习qos其实看懂配置基本上就懂原理了，所以学习qos可以直接看怎么配置来学习qos是怎么工作的。 1.上面拓扑通过ospf 将三层路由打通，然后开始配置qos，首先配置qos的分流并打上DSCP值： 在AR1上面分流打标记 acl number 3000 rule 5 permit ip destination 172.16.1.批量上传 jar 包到远程 maven 仓库
工具代码思路：遍历本地maven仓库文件夹中的.jar文件，通过正则表达式匹配获取jar包的groupId、artifactId、version、文件名等信息，通过调用cmd命令实现上传 工具是用C#写的，代码： private void mavenUploads() { Task.Run(() => { try { //strinkNN-预测
现在进行第五步，对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的，剩下的去比较，书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm # 倒完包之后先别急，目的是从规则化的数据集里面华为交换机策略路由配置
配置策略路由（基于IP地址）示例 组网需求 如图13-1所示，汇聚层Switch做三层转发设备，接入层设备LSW做用户网关，接入层LSW和汇聚层Switch之间路由可达。汇聚层Switch通过两条链路连接到两个核心路由器上，一条是低速链路，网关为10.1.20.1/24；另外一条是高速链路，网关为10.1.30.1/24SO-Net中分类器(classifier)的实现过程
一、数据准备 该部分代码位于./data/modelnet_shrec_loader.py中。读取的数据为pc_np（点的坐标），surface_normal_np（法向量），som_node_np（som节点坐标）和class_id（类别）。然后对数据增强，包括旋转、微扰、尺度变换和位移。返回点的坐标、法向量、类别、som节点和每个som节点在som节【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。 总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以集成方法理论知识
Majority Vote Classifier “Soft” Voting Bagging Bootstrap Sampling Bagging Classifier Bias-Variance 分解 Boosting 改变与那里数据权重 Adaboost证明Maven-‘dependencies.dependency.(groupId:artifactId:type:classifier)‘ must be unique
Maven 报错 'dependencies.dependency.(groupId:artifactId:type:classifier)' must be unique IDEA使用mvn clean 对maven进行清理时爆出依赖错误，提示说包必须唯一。 Some problems were encountered while building the effective model for com.gzhh:HRP.Web:war:0.0.1-S机器学习-网络模型的保存于读取（pytorch环境）
例子 import torchvision from torch import nn vgg16_false = torchvision.models.vgg16(pretrained=False) vgg16_true = torchvision.models.vgg16(pretrained=True) vgg16_true.classifier.add_module('add_liner',nn.Linear(1000,10))的作用：在classifier的Sequen华为路由器配置策略路由
1.创建规则 [Switch] acl 3001 [Switch-acl-adv-3001] rule permit ip source 192.168.10.0 0.0.0.255 [Switch-acl-adv-3001] quit [Switch] acl 3002 [Switch-acl-adv-3002] rule permit ip source 192.168.20.0 0.0.0.255 [Switch-acl-adv-3002] quit 2.配置流分类 [Switch]【AllenNLP入门教程】: 1、基于Allennlp2.4版本的文本分类
前言 之前写过【AllenNLP】专栏学习allennlp 框架的一个入门中文教程，最近看的时候发现现在的版本已经从0.8升级到2.6了，升级内容见这里Upgrade guide from 1.x ➡️ 2.0，可以看到有很多内容已经不适应了，所以根据官网最近的教程写了新的中文教程。 本教程可以实现：基于movie reviewR构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）
R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier） 目录 R构建朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier） 朴素贝叶斯原理及分类器【新手基础教程】自学习分类器（self learning classifier）
自学习分类器（self learning classifier） 无需单独训练， 直接在开发板上对物体特征进行学习，然后直接使用 演示视频： youtube 或者 bilibili 1. 使用方法 在这里 下载版本 >= v0.5.0-33 的固件下载 kmodel使用 kflash_gui 下载固件和模型运行 示例脚本 然后运行启动后开始学习物体【Netty】Netty源码编译
环境准备 Jdk：1.8.0_181 Idea：2021.1.1 Community Edition（社区版） Maven：3.6.3 1、下载Netty源码 本例下载的是 netty-4.1.63.Final 2、使用Idea打开项目，进行编译 导入Idea：File --> Open --> 选择Netty项目目录 netty-4.1.63.Final 等待索引建立完成，在控制台输入fasttext介绍和实践（科室推荐）
数据抽取： 获取主诉信息（主诉是医生对病人的症状及发展情况描述）、病人性别、年龄、科室信息 fasttext官网：https://fasttext.cc/docs/en/supervised-tutorial.html fasttext介绍 FastText是Facebook研究团队创建的一个库，用于高效计算word representation和执行文本分类，可以在几H3C 三层交换基于IP限速
一、背景 目前百度爬虫爬取业务总是按照自己的性能进行抓取客户数据，从来不考虑客户端的网络承受能力，导致客户端网络带宽超出预算范围，因此在客户端方面针对百度的无限制抓取采取相应的策略。 二、解决方案： 1、单独用一个公网IP承载百度抓取业务。例：123.103.77.13 2、鸢尾花的分类（四种方法）
鸢尾花的分类 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，含有5个key，分别是DESCT，target_name（分类名称，即四个特征值的名称），target（分类，有150个数值，有（0，1，2）三种取值，分别代表三个种类），feature_names（特征名称，三个种类的名称），data（四个特征值，花萼的长、宽，花瓣的长、宽）。 iris包含150个样本Neural Network SMS Text Classifier
Neural Network SMS Text Classifier https://www.freecodecamp.org/learn/machine-learning-with-python/machine-learning-with-python-projects/neural-network-sms-text-classifier In this challenge, you need to create a machine learning model that will classifyPytorch 各种奇葩古怪的使用方法
不间断更新。。。增减layer增加layer增加layer很方便，可以使用model.add_module('layer name', layer)。删减layer删减layer很少用的到，之所以我会有这么一个需求，是因为我需要使用vgg做迁移学习,而且需要修改最后的输出。而vgg由两个部分组成：features和classifier，这两个部分都是torch