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Preguntas y respuestas de programación confiables

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Tag: AXIS-LABELS

Ordenando las etiquetas del eje utilizando “reorder_within”.

Estoy tratando de ordenar las etiquetas de mi eje utilizando la función “reorder within” descrita en este enlace: https://juliasilge.com/blog/reorder-within/ con un ligero cambio, estableciendo los valores para dos individuos para que sean iguales. Aquí está el código que estoy utilizando: library(tidytext) library(babynames) library(tidyverse) top_names <- babynames %>% filter(year >= 1950, . . . Read more

Imprima el código QR con el número de EPC actual de la etiqueta RFID en la impresora Printronix T4000.

Compramos una impresora Printronix RFID T4304 con las siguientes fechas: -Firmware P301189 V1.21A -Número de serie T4K431948007 Nuestro deseo es producir etiquetas RFID con un código QR que incluya el número EPC de la etiqueta. El código QR debe lucir así: -http://qr.mycompany.com/epc/E280689123456789012345 Esperábamos utilizarlo con el software Nicelabel. Sin embargo, . . . Read more

Romper la cuadrícula usando etiquetas en JavaFX

Estoy intentando diseñar una aplicación de calendario muy simplificada usando JavaFX. Actualmente, puedo mostrar eventos que duran una hora ya que se ajustan perfectamente a mi grid pane. Sin embargo, si este evento dura más de una hora, no puedo hacer que las etiquetas ocupen la mitad del siguiente grid: . . . Read more

Si mi modelo está entrenado utilizando la función sigmoide en la capa final y el método de binary_crossentropy, ¿puedo aún obtener la probabilidad de las clases en lugar de 0/1 como salida?

He entrenado un modelo CNN con una capa densa al final usando una función sigmoidea: model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid')) Además, lo he compilado utilizando la entropía cruzada binaria: model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer ='Adam', metrics=[tf.keras.metrics.Precision(),tf.keras.metrics.Recall(),'accuracy']) El puntaje f1 de la clasificación de imágenes binarias es bajo y mi modelo predice una clase sobre la otra. . . . Read more