预置斑马识别) │ ├── Inceptionv3 │ │ └─ zebra.json //Inceptionv3配置文件(千分类-预置斑马识别) │ ├── mobilenetv1 │ │ └─ zebra.json //mobilenetv1配置文件(千分类-预置斑马识别) │ └── resnet50 │ └─ drink.json //resnet50配置文件(三分类-预置矿泉水识别) ├
入侵风险 此卡片入侵类风险总量与分类数量进行展示,包含:登录风险、异常检测、Web应用防护、蜜罐,点击可跳转进行处置。 漏洞风险 此卡片对漏洞类风险总量与分类数量进行展示,包含:系统漏洞、Web-CMS漏洞、应用漏洞,点击可跳转进行处置。 病毒风险 此卡片对病毒类风险总量与分类数量进行展示,包含:网站后门、恶意进程,点击可跳转进行处置。
多分类评估 基于分类模型的预测结果和原始结果,评价多分类算法模型的优劣,指标包括 Accuracy、F1-Score 等。 输入 最多可输入4个数据集,用户需要选择原始标签列、预测标签列。 输出 第一个输出是summary数据集,第二个输出是分类指标表,右键可以查看模型评估报告。
2、 维度分类词典 :人工标注分类需求,将抽取出的维度词或主体词与需求的分类类别进行一一对应标注,一般建议标注至少前20%,分类数据标注越多,模型训练的分类效果越好。
回调函数中对返回的json格式的body进行了解析,解析结果储存在全局的静态变量当中 * @param 参数定义见libcurl文档 * @return 返回值定义见libcurl文档 */ static size_t callback ( void * ptr , size_t size , size_t nmemb , void * stream ) { // 获取到的body存放在ptr中,先将其转换为
返回格式 EdgeResultData 中可以获取对应的分类信息、位置信息。
软模板方法:不再追求模板的直观可解释性,而是直接优化 Prompt Token Embedding,是 向量/可学习的参数( P-tuning 旨在自动化地寻找连续空间中的知识模板 、Prefix Tuning) 三、解决的任务形式 分类问题: 筛选正误/不实信息、评论情感分类、电子邮件分类 条件生成: 针对某种给定输入生成内容,包括解释、汇总、实体提取、按给定规范编写产品说明、聊天机器人等;e.g
BML 支持的标注类型如下所示: 标注类型 说明 适用任务类型 单图多标签 一张图片可定义为多个标签 图像分类 矩形框标注 图片用矩形框标注需要识别的目标位置 物体检测 单文本单标签 一个文本定义为唯一标签 文本分类 短文本匹配 两个文本标注为相似或不相似 短文本匹配 数据智能标注功能简介 智能标注即自动标注,通过该功能可以大幅降低标注成本。
子设备模拟器以系统应用的形式存在,主要包含以下分类。
返回格式 EdgeResultData 中可以获取对应的分类信息、位置信息。