RFID的分类 按功能分为： 三、物联网的关键技术---RFID 只读(Read-only memory, ROM)： 单次写入多次读取(One time programming, OTP)： 多次读写(EEPROM)： 按有无电源供应分为： Passive Tag （被动标签） Active Tag （主动标签） 按使用频率分为： 低频标签（Low Frequency）：100~500kHZ（134.2KHZ） 高频标签（High Frequency）：10~15MHZ （13.56MHZ为主） 超高频标签（Ultra High Frequency/Microwave）：850~950至2.4Ghz

本文提出一种基于核SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)的分类方法来处理支持向量机(SVM)在非平衡数据集上的分类问题.其核心思想是首先在特征空间中采用核SMOTE方法对少数类样本进行上采样,然后通过输入空间和特征空间的距离关系寻找所合成样本在输入空间的原像,最后再采用SVM对其进行训练.实验表明,核SMOTE方法所合成的样本质量高于SMOTE算法,从而有效提高SVM在非平衡数据集上的分类效果.

Phishing_Website_Detection：该项目基于使用随机森林分类公式检测网络钓鱼欺诈性网站。 使用Python编程语言和Django框架实现

基于决策树的垃圾邮件分类器的设计与实现1

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

颜色分类leetcode 康乃馨 Merriam-Webster 将康乃馨定义为： : 旧大陆粉红色（石竹属）的许多经常栽培的通常是重瓣的变种或亚种中的任何一种，有多种颜色变化 我们将康乃馨定义为管理 Visual Studio 编辑器语法高亮颜色的最佳工具。 如何安装 如何使用 分类网格 分类网格将列出编辑器的所有可配置分类。 从网格中，您可以单击前景色和背景色以根据自己的喜好进行自定义。 搜索分类 由于分类列表可能很大且难以导航，因此我们提供了一个搜索框，可让您快速导航到要自定义的分类。 跟随光标 如果您不知道要更新的分类的名称，请不要担心。 我们有一个“跟随光标”选项，它将显示光标处的分类以及编辑器选择中的所有分类。 辅助功能 对比 康乃馨希望通过让您的颜色选择的对比度始终可见来帮助您使代码易于阅读。 在分类网格中，您将看到对比度以及对比度是否满足 WCAG 2.0 要求。 如何移除 在 VS 中卸载扩展

21个深度学习开源数据集分类汇总.docx

基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码 数据： 从 THUCNews 中随机抽取20万条新闻标题，一共有10个类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐，每类2万条标题数据。数据集按如下划分： 训练集：18万条新闻标题，每个类别的标题数为18000 验证集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000 测试集：1万条新闻标题，每个类别的标题数为1000

案例系列：美国人口普查_预测收入超过50K_TabTransformer二分类 本示例演示了如何使用进行结构化数据分类，TabTransformer是一种用于监督和半监督学习的深度表格数据建模架构。TabTransformer基于自注意力的Transformer构建而成。Transformer层将分类特征的嵌入转换为强大的上下文嵌入，以实现更高的预测准确性。在这里，我们定义数据集的元数据，这些元数据对于读取和解析数据为输入特征以及根据其类型对输入特征进行编码非常有用。# 数值特征的名称列表"age", # 年龄"education_num", # 受教育年限。