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输入数据描摹：轴承缺陷数据，缺陷有十类，行使滑动窗口举行数据采样，一个样本大小为1024，每一类缺陷有1000个样本，总共10000个样本，输入数据方式为10000x1024，至关于1024个变量，标签付与one-hot编码，参数调解：ga妹妹a：责罚参数（自己调参），kernel：核函数（自己遴选）sigma：核函数宽度（自己调参）

:snail:有用的脚本:backhand_index_pointing_right:把平时有用的手动操作编写脚本，这样可以便捷的使用。
:sparkles:有自己用的好的脚本，或者平时常用但没有写成脚本的功能，欢迎提供（）和分享（）！:sparkling_heart:PS：本仓库的脚本（如Java相关）在阿里等公司（如随身云，见说明）的线上生产环境部署使用。
如果您的公司有部署使用，欢迎使用通过通知，方便互相交流反馈〜:heart_with_arrow::Japanese_symbol_for_beginner:快速下载＆使用source<(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/oldratlee/useful-scripts/release-2.x/test-cases/self-installer.sh)更多下载＆使用方式，参见。
:books:使用文档:hot_beverage:用于快速排查Java的CPU功能问题（topus值过高），自动中断运行的Java中消耗CPU多的线

要解决的是一个医学图像的二分类问题，有AK和SK两种病症，根据一定量数据，进行训练，对图像进行预测。
给定图片数据的格式：解决思路整体上采用迁移学习来训练神经网络，使用InceptionV3结构，框架采用keras.具体思路：读取图片数据，保存成.npy格式，方便后续加载标签采用one-hot方式，由于标签隐藏在文件夹命名中，所以需要自行添加标签，并保存到.npy文件中，方便后续加载将数据分为训练集、验证集、测试集使用keras建立InceptionV3基本模型，不包括顶层，使用预训练权重，在基本模型的基础上自定义几层神经网络，得到最后的模型，对模型进行训练优化模型，调整超参数，提高准确率在测试集上对模型进行评估，使用精确率、召回率对单张图片进行预测，并输出每种类别的概率如何加载实际数据，如何保存成npy文件，如何打乱数据，如何划分数据，如何进行交叉验证如何使用keras进行迁移学习keras中数据增强、回调函数的使用，回调函数涉及：学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化如何使用sklearn计算准确率，精确率，召回率，F1_

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。