cail2019_track2 中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享 欢迎大家使用 （修改了一下readme，之前那一版感觉写的太水了。） 这次比赛和前两名差距很大，但是也在此给大家分享一下我所用的方案。 主要的trick包括领域预训练、focal loss、阈值移动、规则匹配以及模型优化、调参。 没有使用模型融合。 效果对比 由于是第一次参赛，很多比赛细节没有做记录，效果对比的分数是我从凭印象在上传历史记录里边找的，可能分数不一致，但是大概就在那个范围，还请见谅。 Model 详情 线上评分 BERT 使用bert_base做多标签分类 69.553 BERT+RCNN+ATT 在BERT后增加RCNN层，并把最大池化换成Attention 70.143 BERT+RCNN+ATT 增加阈值移动 70.809 BERT+RCNN+ATT 增加focal loss 71.1

QT使用事件过滤器实现label控件的单击和右击操作，对其它控件只需要改个名字即可

这个是一个用来显示文字的控件， 可以通过正则表达式让你想要的文字变成可以点击的文字并且显示和原来文字不同的颜色，这是一个自定义的控件，功能不错，可以下载看看。

噪声标签生成和重新标记 在给定噪声率的情况下为数据集生成噪声标签，并使用重新标记算法对这些噪声标签进行重新标记 f1.test.py为all_tickets.csv数据集生成嘈杂的标签，使用“ body”作为特征，使用“ urgency”和“ ticket_type”作为预测标签。 我们假设'紧急'标签可能有一些嘈杂的标签，所以我们在'紧急'上添加了噪音。我们将48000数据拆分为火车数据集，将左侧的数据拆分为测试数据。在为'紧急'生成嘈杂标签's'之后，我们将' body。，'ticket_type'和's'到train_data.csv。在category.py中，我们生成重新标记的标签'relabel'并将其写入relabel.csv文件。除了门票数据集之外，我们还测试了其他数据集。 资料集 文件 结果文件夹 all_tickets.csv test.py 票 情绪训练 tes

本文实例为大家分享了python实现KFC点餐收银系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 这个kfc收银系统我实现了的以下功能： 1.正常餐品结算和找零。 2.基本套餐结算和找零。 3.使用优惠劵购买餐品结算和找零。 4.可在一定时间段参与店内活动 5.模拟打印小票的功能（写到文件中）。 工程文件： 肯德基.py文件实现各功能、kfctip.txt文件用于打印小票、picture文件里存放界面所需的图片、其他四个文件为各界面布局。 主界面： 正常餐品点餐界面： 套餐点餐界面： 活动套餐点餐界面： 当点击第二个活动套餐时： 加入订单点击返回后主界面会生成订单信息： 点击结算：

data_object_label

Python 将所有.json导出的标注文件夹中的img.png, label.png复制到相应的img和label文件夹中

Python 将labelme产生的label（红色区域）转化为二值图

QFileDialog常用来打开保存文件或打开文件对话框，允许用户选择本地文件或者文件夹 常用方法 QFileDialog.getOpenFileName() #获取一个打开文件的文件名 QFileDialog.getOpenFileNames() #获取多个打开文件的文件名 QFileDialog.getExistingDirectory() #获取打开文件夹的文件名 QFileDialog.getOpenFileUrl() #获取一个打开文件的统一资源定位符 QFileDialog.getOpenFileUrls() #获取多个打开文件的统一资源定位符 QFile

可旋转Label 控件源代码，文字可任意角度旋转，也可作成环形文字。