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flume 1.6 版本 目前配合jdk1.7 使用 apache-flume-1.6.0-bin.tar.gz

模拟器和wireshark和winPcap和virtuabox(兼容）

资源包含2000张左右处理好的车辆样本，可直接用于训练。

具体使用方法可以看我的博客：https://blog.csdn.net/weixin_40015791/article/details/90410083 下面也会简单介绍一下：在bert开源代码中的run_classifier.py中找到 processors = { "cola": ColaProcessor, "mnli": MnliProcessor, "mrpc": MrpcProcessor, "xnli": XnliProcessor, "intentdetection":IntentDetectionProcessor, "emotion":EmotionProcessor, #新加上这一行 } 然后在该文件中增加一个class： class EmotionProcessor(DataProcessor): """Processor for the MRPC data set (GLUE version).""" def get_train_examples(self, data_dir): """See base class.""" return self._create_examples( self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "fine_tuning_train_data.tsv")), "train") #此处的名字和文件夹中的训练集的名字要保持一致 def get_dev_examples(self, data_dir): """See base class.""" return self._create_examples( self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "fine_tuning_val_data.tsv")), "dev") def get_test_examples(self, data_dir): """See base class.""" return self._create_examples( self._read_tsv(os.path.join(data_dir, "fine_tuning_test_data.tsv")), "test") def get_labels(self): """See base class.""" return ["0", "1","2","3","4","5","6"] #七分类则从0到6 def _create_examples(self, lines, set_type): """Creates examples for the training and dev sets.""" examples = [] for (i, line) in enumerate(lines): if i == 0: continue guid = "%s-%s" % (set_type, i) if set_type == "test": label = "0" text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[0]) else: label = tokenization.convert_to_unicode(line[0]) text_a = tokenization.convert_to_unicode(line[1]) examples.append( InputExample(guid=guid, text_a=text_a, text_b=None, label=label)) return examples 最后直接调用即可，运行的命令如下： python run_classifier.py \ --task_name=emotion \ --do_train=true \ --do_eval=true \ --data_dir=data \ #把数据解压到同一级的文件夹中，此处是该文件夹名字data --vocab_file=chinese_L-12_H-768_A-12/vocab.txt \ #中文数据要微调的原始bert模型 --bert_config_file=chinese_L-12_

一直开发用的版本，超级经典，在官网很难找很难下载，并且eclipse的官网相当慢，做什么也不方便，这个直接解压就能用，很纯净，做javaweb项目，特别好用，什么都有。

C# winform上传图片到服务器代码

ScrapBook for FireFox 1.5.14 ScrapBook for FireFox 1.3.7 直接用FIREFOX打开 XPI 文件即可

使用卷积神经网络训练模型，具体介绍，参看我写的这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209。

使用MNIST数据集训练手写数字识别模型——**附完整代码**和**训练好的模型文件**——直接用. 具体内容可看我的这篇文章：https://blog.csdn.net/weixin_45954454/article/details/114455209