1.引言
在监督学习领域，人类已经取得了很大的进步，但这也意味着我们需要大量带标签的数据来训练模型，这些算法需要把这些数据扫描一遍又一遍来寻找最优模型参数。然而现实生产活动中，带标签的数据相对缺乏，海量的无标签数据没有得到充分利用，本篇博文将浅显的介绍下一种半监督方法——伪标签。
2.什么是伪标签
伪标签是将可靠的测试数据的预测结果添加到训练数据。伪标签的建立过程大概有五步：（1）利用训练数据建立模型；（2）预测未知测试数据集的标签；（3）在训练数据中加入可靠的测试数据预测值；（4）利用组合数据训练新模型或微调第一步中的模型；（5）使用新模型预测测试集数据。
3. 训练过程
本篇博文参考的是
2022-09-12 22:08:16
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演示Windows command命令示例：变量延迟扩展、命令行参数、脚本目录获取、命令执行结果解析、label
2022-08-17 21:00:51
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是用以维护ext2,ext3和ext4文件系统的工具程序集.
安装工具， 可以在linux下获得磁盘卷标。
blkid
2022-08-09 21:50:03
5.64MB
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在爬虫百度地图的期间，就为它做了一个界面，运用的是PyQt5。
得到意想不到的结果：
# -*- coding: utf-8 -*-
# Form implementation generated from reading ui file 'E:\pycharm_workspase\sprider_baidumap\src\view\provinces.ui'
#
# Created by: PyQt5 UI code generator 5.13.0
#
# WARNING! All changes made in this file will be lost!
from PyQt5
2022-08-09 15:43:45
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matlab简单图像处理代码
3D-connect-component-label-with-GPU
This
is
my
3D
parallel
algorithm,
but
it
is
not
perfect.
It
provides
a
way
for
you
to
optimize
it.
I
hope
someone
can
give
a
good
opinion
由于医学项目中需要实现3D连通域算法，matlab有自带的3D连通域算法，挺快的
但是要实现c++版本，2d连通域实现的算法思路上就是two
pass
method，
当时我为了快速实现，就直接写了一个广度搜索的3d连通域算法
于是，我想能不能实现一个并行的3D连通域算法呢，于是我google，发现了几篇很好的with
gpu的2D
CCL，但并没有3D
Parallel，发现主要思想还是two
pass
method，不过因为并行，所以需要考虑每个像素点的独立，在这里进行了处理
论文分别是：
Parallel
graph
component
labelling
with
GPUs
2022-08-08 10:27:37
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1.在百度地图申请密钥: http://lbsyun.baidu.com/ 将
[removed][removed] 中的 密钥替换成你申请的,在 vue项目的index.html引用。
2. 在build 文件下下的 webpack.base.conf.js贴入代码
externals: {
"BMap": "BMap"
},
3. map.vue代码(demo可以直接使用,demo使用了vue-clipboard2插件,请自行安装)
<t
2022-07-16 16:06:44
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