- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
68330发布于 2020-01-10 - 来自专栏科技云报道
AI自动化标注崛起，数据标注员要失业了？
因此，全球各大AI巨头和大型独角兽，都在进行数据标注自动化的探索。 目前在自动驾驶领域，已经有车企开始采用AI进行自动化标注。 重人力转向重技术 尽管AI自动化标注技术在快速发展，但第三方数据标注服务商并没那么乐观。 河南一家众包平台的项目经理认为，自动化标注还不能取代60%以上的标注需求，只能作为辅助标注工具处理单一或特定数据，提升人效。 数据标注公司已做好了随时裁员的准备，同时向做自动化标注工具的方向发展。
1K10编辑于 2024-01-29 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
56310编辑于 2022-11-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.3K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
75410发布于 2020-09-16 label-studio进行半自动化目标检测标注
参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/user_guides/label_studio.html，这里进行简要概述：
57400编辑于 2025-07-20- 来自专栏AI SPPECH
110_微调数据集标注：众包与自动化
本文将深入探讨LLM微调数据集标注的完整流程，重点介绍众包策略设计、自动化标注工具实现、数据质量控制机制等核心内容。 自动化辅助：利用自动化工具进行预标注或后处理，减少人工标注工作量。 分层标注策略：将数据分为不同层次，重要或复杂数据由专家标注，常规数据由众包完成。 自动化标注技术 自动化标注技术是提升标注效率、降低成本的关键手段。通过结合规则引擎、机器学习和大模型技术，自动化标注可以实现部分或全部标注工作的自动化处理，大幅减少人工干预。 8.1 标注技术发展趋势 8.1.1 大模型驱动的自动化标注 端到端标注系统 未来的标注系统将深度集成大模型能力，实现从数据采集到标注完成的全流程自动化 2025年趋势显示，领先的标注平台正在开发具有自主学习能力的端到端系统 多方安全计算协议将用于跨组织的联合标注项目 这些技术将成为处理医疗、金融等敏感数据标注的标准配置 合规性自动化验证 标注系统将内置自动化的合规性检查功能，确保标注过程符合GDPR、CCPA等法规要求
76111编辑于 2025-11-16 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。
19510编辑于 2024-11-28 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.1K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏全栈程序员必看
labelme图像标注_ai标注工具
然而如果是做语义分割的任务时，就不能只是标注框里，需要用另外一种工具labelme进行标注，本文对该工具的安装使用方法进行介绍。 点击open dir，选择标注文件所在的文件夹，然后开始标注。 注意标注的时候，假如你要标注的对象为人和狗，在画掩码过程中，一幅图像中如果有多个person、dog，命名规则为person1、person2…… dog1、dog2……。 因为labelme生成的标签为一个label.png文件，这个文件只有一通道，在你标注时同一标签mask会被给予一个标签位，而mask要求不同的实例要放在不同的层中。 （如果是做语义分割，则没必要如此区分） 标注完成后，会生成一个json文件 3 文件转换 标注完成后，我们得到原图和对应的 json 文件，需要转化成 colormap 标注图，在 labelme 项目中
1.8K20编辑于 2022-10-01 - 来自专栏集智书童
自动化数据引擎 AIDE | 自动识别问题、自动标注改进模型，不在依赖大量人工数据标注！
因此，开发一个全面的自动化数据引擎可以降低自动驾驶行业的进入门槛。 设计自动化数据引擎可能具有挑战性，但视觉-语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）的存在为这些难题开辟了新的途径。 传统的数据引擎可以分为发现问题、策划和标注数据、模型训练和评估等步骤，所有这些步骤都可以从自动化中受益。 在本文中，作者提出了一个自动改进数据引擎（称为AIDE），它利用VLMs和LLMs来自动化数据引擎。具体来说，作者使用VLMs来识别问题， Query 相关数据，自动标注数据，并与LLMs一起验证。 与依赖大量人工标注和干预的传统数据引擎相比，AIDE通过利用预训练的视觉语言模型（VLMs）和大型语言模型（LLMs）来自动化这一过程。 评估 由于作者的AI辅助开发环境（AIDE）为自动驾驶视觉（AV）系统自动化了整个数据策展、模型训练和验证过程，作者对于作者的引擎如何在图像搜索和标注的成本与新目标检测性能之间取得平衡感兴趣。
1.6K10编辑于 2024-04-18 - 来自专栏python与大数据分析
图像标注版本3-多标注框+标注标签
这个图像标注版本在前面多标注框基础上，增加了标注标签的选择，同时修正了一下之前绘制最后一个标注框的显示问题，现在看起来更像一个标注软件了。 参照labelImg的样式定义了一个自定义Dialog窗口，在这个窗口中加载了标注标签列表文件，同时这个标签是要必须选择的，或者取消。 对多标注框的代码重新做了优化，一个是关于正在绘制的标注框的显示问题，如果标签取消，则不予绘制，如果选择了标签才绘制出来 一、通过qt designer设计一个标签选择的自定义Dialog窗口 # - bboxlist中（bboxlist相对于2.0版本有所调整） 在绘制事件中，修正了对实时标注框的单独绘制 from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QApplication 3.0版本') # 加载重定义的label self.lbl = MyLabel(self) # 构造QPixmap，加载待标注图片 img
80420编辑于 2023-09-03 - 来自专栏大数据与知识图谱
词性标注
—— 迈克尔·法拉第 词性标注简介 词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程，即把每个词标注其为名词、动词、形容词等。 使用机器学习（machine learning）方法实现词性标注，常用的词性标注算法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional random 词性标注规范 词性标注将一个个词标注成名词、动词、形容词、副词等，需要用字母标记，如“n”，“v”，“a”，“d”。 北大标准/中科院标准 词性编码 词性名称 注解 ag 形语素 形容词性语素。 (非北大标准，CSW分词中定义) 基于jieba的词性标注 前面说过jieba的分词功能，这块主要涉及jieba的词性标注功能。 类似其分词流程，jieba的词性标注也是结合规则和统计的方式，其在词性标注过程中，词典匹配和HMM（隐马尔科夫模型）共同作用。
1.9K10编辑于 2022-05-31 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.6K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
35330发布于 2021-03-11 - 来自专栏全栈程序员必看
词性标注
4.10 词性标注 词性用来描写叙述一个词在上下文中的作用。比如描写叙述一个概念的词叫做名词，在下文引用这个名词的词叫做代词。有的词性常常会出现一些新的词，比如名词，这种词性叫做开放式词性。 由于存在一个词相应多个词性的现象，所以给词准确地标注词性并非非常easy。比方：”改革”在”中国開始对计划经济体制进行改革”这句话中是一个动词，在”医药卫生改革中的经济问题”中是一个名词。 把这个问题抽象出来就是已知单词序列 ，给每一个单词标注上词性 。 不同的语言有不同的词性标注集。比方英文有反身代词，比如myself，而中文则没有反身代词。 比如《PFR人民日报标注语料库》中把”形容词”编码成a；名词编码成n；动词编码成v等。 词性标注有小标注集和大标注集。比如小标注集把代词都归为一类，大标注集能够把代词进一步分成三类。 人称代词：你 我 他 它 你们 我们 他们 疑问代词：哪里 什么 怎么 指示代词：这里 那里 这些 那些 採用小标注集比較easy实现，可是太小的标注集可能会导致类型区分度不够。
91420编辑于 2021-12-23 - 来自专栏python与大数据分析
图像标注版本2-多标注框
在网上能看到的图像标注版本多是图像标注版本1的代码，但图像标注不仅只保存一个标注框，通常都是多个标注框，而且要把这些标注框信息记录下来，当然代码也是在网上找到的，做了一些改动。 多标注的秘诀就在于增加一个bboxList列表，记录每次释放鼠标时的起始结束位置以及其他信息，在绘制事件中，将过往的bboxList存储的点位信息重新绘制出来。 self.x1 = 0 self.y1 = 0 self.rect = QRect() self.flag = False # 增加一个存储标注框坐标的列表 initUI(self): self.resize(960, 540) self.move(100, 50) self.setWindowTitle('Label标注框 2.0版本') # 加载重定义的label self.lbl = MyLabel(self) # 构造QPixmap，加载待标注图片 img
53130编辑于 2023-09-04 - 来自专栏python与大数据分析
图像标注版本1-基本标注框
由于某种需要，本人需要开发一款数据标注工具，也尝试过阅读Labelme和LabelImg代码，但无奈水平有限放弃了，最后决定借鉴其标注界面和思想。 此外图像标注，之前试过simpleGUI，但交互性有点弱，决定用pyqt5重构一下，图像标注主要包括图像文件夹的选择，图像的预览，图像标注框选，图像标注Label选择，图像标注结果存储，甚至图像的放大缩小 第二个版本，最常见到的图像标注，多个标注框显示在图片上 第三个版本，实现了标注Label的选择，并且将结果保存下来 第四个版本，实现了基于当前位置双击后，被标注框的高亮显示和删除 第五个版本，对标注框结果进行各种类型的保存 这个图将以后作为标注的基准图片。 鼠标点击及按下意味着初始坐标 鼠标移动记录标注的动作，可以画也可以不画 鼠标释放记录标注框的终点 图像绘制事件中，主要交换了一下标注框的坐标，网上很多是错的，导致标注结果不对。
88120编辑于 2023-09-04 - 来自专栏无原型不设计
摹客iDoc标注：自动标注一键生成，手动标注自由补充
为什么标注需要「自动+手动」？ 手动标注到自动标注，在设计界是有一个演化的过程的。 以前呢，设计师都是老老实实地手动做标注，密密麻麻，细细碎碎......自动标注的出现，可以说是把设计师从不堪重负的状态下解放了出来。 那有了自动标注就OK了吗？NO！ 其一，标注可能缺失。 5、区域标注 可以标注任意区域的尺寸信息，在准确标注了图标的占位大小后，就不会因为尺寸不匹配而出现图标被拉伸的情况了。 ? 此外，定稿模式中还支持自定义标注的线段类型、线宽、文字颜色、透明度，又快又简单。 开发模式：自动标注+手动标注完美呈现 开发工程师可按需自由查看标注信息，手动标注可选择开启或关闭。 4、在开发模式查看标注「自动+手动」，获取标注信息 自动标注在上传设计稿后自动生成，手动标注在定稿模式中生成，两者在开发模式下都可以直接查看。
1.4K20发布于 2019-06-14
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号