商品类别二级联动下拉列表，简单易懂，代码基本上都注释了，懂javascript就能看懂并修改为己所用。必选+非必选

COCO/Objects365转VOC标签，并进行指定类别抽取。

该软件是一个由html5进行开发的动画特效表白软件。 情人节必备 七夕情人节男士买花送花动画场景。 一款类似动画短片的七夕情人节男士买花送花动画场景。

内容索引:.NET源码,其它类别,三层,考试　　在线考试系统，数据库采用SQL2005，界面还可以，功能上可以分为考试模块，试题管理 出题方式、试题的评阅，学习三层可以参考一下。

Delphi实现鼠标悬停时显示文字提示的功能范例，在一个图表中显示数据，teechart建立曲线图，编辑图表-〉系列-〉标记-〉-〉样式，选择标签和值。鼠标在图上移动，会适时显示数据，无三方控件，D7直接编译。代码无效部分为竖线指示，但是占用cpu过大，予以屏蔽， TempX:=StrToFloat(CurrToStr(Chart1.BottomAxis.CalcPosPoint(X-5))); X-5为3D图形的X轴偏移量。

摘要:VB源码,其它类别,随书源码　　这是《Visual Basic .NET程序设计教程》书中的全部实例源代码， SDK，的初学者来说，是相当有用的简单实例，有极大的帮助作用。

大数据-算法-针对类别不平衡和代价敏感分类问题的特征选择和分类算法.pdf

20种事故类别、5类伤害、3类不安全行为.docx，这是一份不错的文件

此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中每个类别的图像数量与类别不同。 两种最流行的解决方案是下采样和过采样。 在下采样中，每个类别的图像数量减少到所有类别中的最小图像数量。 另一方面，执行过采样时，每个类别的图像数量增加。 这两种策略对于不平衡的数据集都是有效的。 下采样的实现很简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定类的最小数量，但是，过采样需要更复杂的编码类型。 此代码不使用无法与增强数据存储关联的转换数据存储。 这意味着，到 2020 年，使用转换数据存储执行数据增强变得困难。

segmentation_models_pytorch是一款非常优秀的图像分割库，albumentations 是一款非常优秀的图像增强库，这篇文章将这两款优秀结合起来实现多类别的图像分割算法。数据集选用CamVid数据集，类别有：'sky', 'building', 'pole', 'road', 'pavement','tree', 'signsymbol', 'fence', 'car','pedestrian', 'bicyclist', 'unlabelled'等12个类别。数据量不大，下载地址：[mirrors / alexgkendall / segnet-tutorial · GitCode](https://gitcode.net/mirrors/alexgkendall/segnet-tutorial?utm_source=csdn_github_accelerator)。 通过这篇文章，你可以学习到： 1、如何在图像分割使用albumentations 增强算法？ 2、如何使用dice_loss和cross_entropy_loss？