2016-08-08 The data and labels of the attribute prediction benchmark are released without encription (password). If Dropbox are not accessable, please download the dataset using Google Drive or Baidu Drive
2022-01-31 18:09:13
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Medical Entity Recognition and Attribute Extraction for Chinese EMR Dataset
medicalentityrecognitionandattributeextractionforChineseEMR_datasets_test_datasets.7z
medicalentityrecognitionandattributeextractionforChineseEMR_datasets_training_datasets.7z
medicalentityrecognitionandattributeextractionforChineseEMR_datasets_unlabeled_datasets.7z
2021-11-17 15:05:53
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问题解决：AttributeError: module ‘paddle.fluid’ has no attribute ‘EndStepEvent’问题描述解决思路问题解决
问题描述
在使用paddle.fluid导入EndStepEvent过程中
global step
if isinstance(event, fluid.EndStepEvent):
if event.step == 0:
plot_cost.append('Train Cost', step, event.metrics[0])
plot
2021-11-11 00:36:44
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不喜欢NHibernate传统的*.hbm.xml来对数据库进行映射的朋友有福了，可以使用NHibernate.Mapping.Attribute.dll来实现自动映射。
减少不小的工作量。
2021-10-18 17:28:12
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行人属性识别
基于VesPA，WPAL的一些行人属性识别方法。 PA-100K和RAP进行培训。
2021-10-09 16:41:45
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行人属性识别纸张列表[ ]
人物属性识别纸质清单
从2014年到2020年在PETA和RAP数据集上的性能比较。我们发现，在两个大型基准数据集上，基线方法CNN-SVM的性能远胜于最近基于深度学习的PAR方法。 有趣的是，我们还可以发现，当前基于深度学习的方法的准确性是可比的，并且与几年前提出的深度PAR算法相比，当前方法（在2020年）没有显着改善。 那么，如果基于深度学习的PAR算法达到瓶颈，那么下一步该怎么办？
笔记：
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[ ] [] []
如果您发现此调查对您的研究有用，请考虑引用以下文章：
@article{wang2019parsurvey,
title={Pedestrian attribute re
2021-10-09 16:33:07
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TensorFlow2.1.0报错解决：AttributeError: ‘Sequential’ object has no attribute ‘_get_distribution_strategy
本机环境：
cudatoolkit = 10.1.243
cudnn = 7.6.5
tensorflow-gpu = 2.1.0
keras-gpu = 2.3.1
今天在以TensorFlow2.1.0为后端的Keras中使用TensorBoard时报错，发现原因是keras和tf.keras混用导致的。报错与解决方案如下：
导致报错语句：
summary = TensorBoard(log_dir="cnn_lstm_logs/",histogram_freq=1)
报错：
---> 54 summary = TensorBoard(log_dir="cnn_lstm_log
2021-10-04 11:36:27
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编译大型的程序时，可能某一段代码固定之后不再改变（比如BSP），而应用部分经常修改。在这种情况下，如果使用在线升级或是Bootloader的方式升级程序时，你就觉得每次升级的代码有一部分是重复的(BSP)，如果把这部分代码固定在一个区里面，升级的时候只选择APP区的代码升级，这样提高效率，也节省时间。
2021-09-17 17:06:50
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