【Django】网上蛋糕项目商城-商品分类

概念 上一文中,我们实现了首页的数据展示,本文讲解商品分类的商品展示,实现分页显示功能。 点击商品分类中的各种分类,向服务器发送请求,获取数据库中对应该分类的所有商品并以分页的形式返回显示。 商品分类步骤实现 当点击商品分类中的某一项分类时,head.html头部页面中触发超链接点击事件,向服务器发送商品分类id 在urls.py文件中定义获取该请求的地址 path('goods_list/',vie...

机器学习分类自动调参算法(含python示例:后台私我拿数据集哦)

ame(x_pca, columns = ['pc1', 'pc2', 'pc3', 'pc4'])df_out['type'] = df['type'] 到这里数据预处理基本完成,下面要开始正式的分类了。 第五步:划分数据集 先把特征和标签用两个矩阵分别开,然后在整体中取30%的数据为测试集,70%的数据为训练集。 features = ['pc1','pc2','pc3','pc4']labe...

AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理

AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理 目录 AGI 之 【Hugging Face】 的【文本分类】的[数据集][文本转换成词元]的简单整理 一、简单介绍 二、文本分类 三、数据集 1、Hugging Face Datasets 库 2、如果我的数据集不在Hub上那该怎么办? 3、从Datasets到DataFrame 4、查看类分布 4、这...

【PYG】Cora数据集分类任务计算损失,cross_entropy为什么不能直接替换成mse_loss

non-singleton dimension 1 将 cross_entropy 换成 mse_loss 会报错的原因是,这两个损失函数的输入和输出形状要求不同。cross_entropy 是一个分类损失函数,它期望输入是未归一化的logits(形状为 [batch_size, num_classes]),而标签是整数类别(形状为 [batch_size])。mse_loss 是一个回归损失函数,...

机器学习原理之 -- 随机森林分类:由来及原理详解

        随机森林分类器是机器学习中一种强大且灵活的集成学习方法。它通过构建多棵决策树并结合其结果来提高分类精度和稳定性。本文将详细介绍随机森林分类器的由来、基本原理、构建过程及其优缺点。 二、随机森林的由来         随机森林(Random Forest)由Leo Breiman和Adele Cutler在2001年提出。其基础源自于Bagging(Bootstrap Aggregati...

全网最简单的Java设计模式【一】设计模式的定义、分类及七大设计原则

引言 Java设计模式从入门到精通-设计模式的定义、设计模式分类及七大设计原则 设计模式简介 在软件开发中,设计模式是解决常见设计问题的最佳实践。它们为开发者提供了一种通用的解决方案,使得代码更加灵活、可复用和可维护。在Java编程语言中,设计模式的应用尤为广泛。接下来,我们将深入探讨设计模式的各个方面。 1. 什么是设计模式 设计模式(Design Pattern)是经过验证的最佳实践,用于解决在...

第100+11步 ChatGPT学习:R实现Logistic分类

基于R 4.2.2版本演示 一、写在前面 有不少大佬问做机器学习分类能不能用R语言,不想学Python咯。 答曰:可!用GPT或者Kimi转一下就得了呗。 加上最近也没啥内容写了,就帮各位搬运一下吧。 二、R代码实现Logistic分类 (1)导入数据 我习惯用RStudio自带的导入功能: (2)建立LR模型 # Load necessary librarieslibrary(caret)lib...

高阶图神经网络 (HOGNN) 的概念、分类和比较

         图神经网络(GNNs)是一类强大的深度学习(DL)模型,用于对相互连接的图数据集进行分类和回归。它们已被用于研究人类互动、分析蛋白质结构、设计化合物、发现药物、识别入侵机器、模拟单词之间的关系、寻找有效的交通路线等。许多成功的GNN模型已被提出,例如图卷积网络(GCN)、图注意力网络(GAT)、图同构网络(GIN)和消息传递神经网络(MPNN)。这些模型都是基于“普通图”数据模型,其...

基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述        基于线性核函数的SVM数据分类算法matlab仿真,通过程序产生随机的二维数据,然后通过SVM对数据进行分类,SVM通过编程实现,不使用MATLAB自带的工具箱函数。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 (完整程序运行后无水印) 3.核心程...

嵌入式中间件_2.嵌入式中间件的分类

1.中间件的分类          中间件的范围十分广泛,针对不同的应用需求涌现出了多种各具特色的中间件产品。因此,在不同的角度或不同的层次上,对中间件的分类也会有所不同。         根据IDC在1998年对中间件进行的分类,把中间件分为终端仿真/屏幕转换中间件、数据访问中间件、远程过程调用中间件、消息中间件、交易中间件和对象中间件六大类。但是,如今所保留下来的只有消息中间件和交易中间件,其他的...
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