MATLAB中plotconfusion函数的应用 混淆矩阵是衡量神经网络结果的一个手段，在许多相关论文中都出现过。笔者在撰写研究生期间第一篇论文，考虑使用混淆矩阵来说明神经网络对分类的敏感度。因此进行了简单的研究。主要内容来自下面的链接。https://ww2.mathworks.cn/help/deeplearning/ref/plotconfusion.html?s_tid=srchtitle 混淆矩阵介绍 在混淆矩阵图中，行对应于预测类（输出），列对应于真实类（目标）。对角线单元对应于正确分类的观测值。非对角线的单元对应错误分类的观察结果。在每个单元格中都显示了对象数量和占总对象数量的

如下所示： from keras import backend as K from keras.models import load_model models = load_model('models.hdf5') image=r'image.png' images=cv2.imread(r'image.png') image_arr = process_image(image, (224, 224, 3)) image_arr = np.expand_dims(image_arr, axis=0) layer_1 = K.function([base_model.get_input_at(

2020年3月14日 任务介绍 此次爬虫任务为“爬取新房销售信息”，获取楼盘名、地址、价格的简单信息，我选取的城市是“赣州”，尝试过安居客、房天下等几个房屋信息网站，安居客有反爬措施，由于是新手比较怂就果断避开了，从信息量来看房天下-赣州符合我的需要，且对新手比较友好，所以选择房天下为对象进行爬虫。 由于信息均为文本，选择保存为csv格式，便于后续读取和分析。 环境准备 我用的是Anaconda3的环境和PyCharm这种IDE工具，首先需要装载此次任务需要用到的函数库：Requests、bs4（BeautifulSoup4）、csv来实现以下功能： 爬取网页内容； 快速定位并获取想要的文本内

1.损失函数 损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。 损失Loss必须是标量，因为向量无法比较大小（向量本身需要通过范数等标量来比较）。 损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数。 我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。 import torch from torch.autograd import Variable import

文章目录一.了解页面信息二.爬取数据代码三.获取数据结果 一.了解页面信息 这里我们以酷狗音乐古风榜为例 由此可见我们需要我曲目和歌手的信息都在框住的class里面 二.爬取数据代码 #导入requests和BeautifulSoup库 import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.kugou.com/yy/rank/home/1-33161.html?from=rank" #获取所有网页信息 response = requests.get(url) #利用.text方法提取响应的文本信息 r=request

本文实例讲述了Python基于BeautifulSoup和requests实现的爬虫功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 爬取的目标网页：http://www.qianlima.com/zb/area_305/ 这是一个招投标网站，我们使用python脚本爬取红框中的信息，包括链接网址、链接名称、时间等三项内容。 使用到的Python库：BeautifulSoup、requests 代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'http://www.qianlima.co

ul{border:1px solid red; width:300px} li{height:40px; margin:5px; background-color:#CCCCCC} 无标题文档 1111111111 22222222222 3333333333333 44444444444 55555555555 [Ctrl+A 全选 注:如需引入外部Js需刷新才能执行]

Summary 涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），本文只提供代码，给出必要注释。 Code​ # -*-coding:utf-8-*- from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #labels表示你不同类别的代号，比如这里的demo中有13个类别 labels = ['A', 'B', 'C', 'F', 'G', 'H

逻辑好点

restful api访问k8s集群，增删改查信息。 需要预先创建访问权限的配置。 官网api文档 https://kubernetes.io/docs/reference/generated/kubernetes-api/v1.9/ 下面罗列部分api curl -u admin:admin “https://localhost:6443/api/v1” -k curl -u admin:admin “https://localhost:6443/api/v1/pods” -k curl -u admin:admin “https://localhost:6443/api/v1/namesp