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  • 华南理工大学 Python第5章课后小测-22022-05-14 16:32:27

    1、(单选)下面语句的输出结果是: ls = [] def func(a, b): ls.append(b) return a*b s = func("hi", 2) print(s, ls) (本题分数:3)A) hi []B) hi [2]C) hihi []D) hihi [2]您的答案:D  正确率:100%2、(单选)以下哪个函数的定义是错误的?(本题分数:3)A)

  • 华南理工大学 Python第1章课后小测2022-05-14 16:00:32

    1、(单选)计算机有两个基本特性:功能性和()性。(本题分数:5)A) 可存储B) 可计算C) 可通信D) 可编程您的答案:D  正确率:100%2、(单选)计算机硬件可以直接识别和执行的程序设计语言是()。(本题分数:5)A) 自然语言B) 机器语言C) 汇编语言D) 高级语言您的答案:B  正确率:100%3

  • 天梯赛2022-03-05 20:31:49

    今天打天梯赛选拔赛,我鸡了,回来看了看题,差不多ac6个题就可以晋级了,由于不是oi模式,我也不知道我的正确率,一个题是没开对数组,没有看题,第二个可以说是k写成j半天看出出来,就很离谱,确实能ac6个的,主要还是打比赛太少了,嗨嗨,还有一个月蓝桥开始了,我这个课也才刚开始看,我还是想早上起来看代

  • Proj FuzzViz Paper Reading: CodeCity: On-Screen or in Virtual Reality?2022-02-10 22:04:47

    Abstract 背景:Codecity: 建筑是clases or files, 街区是packages or folders,有3D甚至VR版本 本文:探讨VR是否适合CodeCity 实验:在自己的交互式web-based application中可视化codecity,能在屏幕也能在VR中。 结果:VR版本正确率不会下降,但是对应的任务能更快完成,因此 VR is at least eq

  • Python破解验证码技术,识别率高达百分之八十2021-11-24 20:02:36

    本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母)。 我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度处理,转化为灰度图像; 获取图片中像素点数量最多的像素(此为图片背景),将该像素作为阈值进行二值化处理,将灰度图像转化

  • pytorch学习笔记(10)2021-11-13 15:32:09

    增加层的缺陷:         模型想取得更高的正确率,一种显然的思路就是给模型添加更多的层。随着层数的增加,模型的准确率得到提升,然后过拟合;这时再增加更多的层,准确率会开始下降。在到达一定深度后加入更多层,模型可能产生梯度消失或爆炸问题可以通过更好的初始化权重、添加BN

  • 四则运算统计正确率2021-10-31 16:02:57

    今天完成四则运算程序,可以实现出指定题数的题目,能够统计正确率,并且能够重做错题。 如下代码: import java.util.Random;import java.util.Scanner;public class Test2 {  public static void main(String[] args) {  // TODO 自动生成的方法存根  Scanner scanner=new Scanner

  • 机器学习 | 分类性能度量指标 : ROC曲线、AUC值、正确率、召回率2021-10-25 22:34:00

    本篇博客的图源来自 zhwhong,转载仅作学习使用! 在分类任务中,人们总是喜欢基于错误率来衡量分类器任务的成功程度。错误率指的是在所有测试样例中错分的样例比例。实际上,这样的度量错误掩盖了样例如何被分错的事实。在机器学习中,有一个普遍适用的称为混淆矩阵(confusion matrix)的

  • 卷积神经网络学习2021-10-16 19:00:57

    视频学习总结   一、卷积 1.损失函数的用处:衡量预测结果与真实情况的吻合程度。 2.卷积后输出结果为每个类别的概率,根据概率高低推测应属于那个标签。 卷积的目的:提取特征;不同的卷积核关注不同的信息。 3.传统神经网络vs卷积神经网络 传统神经网络: 将图片的每个像素与神经元进行

  • 分类算法评价指标2021-10-15 22:02:25

    参考资料: PR曲线和F1-score 评价指标相关 李航. 统计学习方法[M]. 北京:清华大学出版社,2012. 准确率(Accuracy):对于给定的测试数据集,分类器正确分类的样本数与总样本数之比。 精确率(Precision):衡量是否有误判。可以看出判断的正确率。 召回率(Recall):衡量是否有遗漏。可以看出

  • 分类算法的评价指标2021-10-14 12:01:02

    一、引言 分类算法有很多,不同分类算法又用很多不同的变种。不同的分类算法有不同的特定,在不同的数据集上表现的效果也不同,我们需要根据特定的任务进行算法的选择,如何选择分类,如何评价一个分类算法的好坏,前面关于决策树的介绍,我们主要用的正确率(accuracy)来评价分类算法。 正确

  • 行测80+经验分享2021-09-29 01:04:08

    能够将时间用在正确的地方,题目一看没思绪直接跳过是个非常好的习惯。 图推就是考题型,因此刷5000题分好类的图推意义不大,先不做5000t常识和判断的图推部分。 行测想上80还是要短时间内做大量题目,频繁感知自己的弱点,进而针对性的提升。5.30起床,做完5000t之后,每天保证3套题目包

  • MAP2021-09-02 20:00:06

    MAP(Mean Average Precision),平均正确率均值    参考资料 https://www.cnblogs.com/genyuan/p/9788294.html

  • 【字符串】字符串多项式哈希 - 第2节2021-08-26 01:01:30

    昨天看群里讨论哈希使用自然溢出被卡的问题,突然想到一个问题,就是为什么需要使用双模去做字符串哈希才能有效保证正确率呢? 把n个元素放进m个桶里面,不发生冲突的概率: \[P = e^{\frac{-n(n-1)}{2m}) \]求解这个式子可以得知,要求正确率达到1e-9级别的话,m大概需要n的平方的量级。但是

  • 基于PyTorch的CIFAR-10分类2021-07-14 10:01:07

    作者:如缕清风 本文为博主原创,未经允许,请勿转载:https://www.cnblogs.com/warren2123/articles/11823690.html   一、前言         本文基于Facebook的PyTorch框架,通过对VGGNet模型实现,对CIFAR-10数据集进行分类。         CIFAR-10数据集包含60000张 32x32的彩色图片,共

  • 20210607 Logistic 回归部分理论说明2021-06-07 15:01:58

    1. 如何参数初始化?为什么不建议全 0 初始化? 2. 什么是 Logistic 回归?回归问题的目标是得到连续的值,比如明年的收入;回答 是多少;分类问题回答 是什么;分类是机器学习的一个典型问题,目标是给新数据一个分类;logistic 函数的其他角度,比如最大熵,最大熵是指处于最随机的状态;熵是指随机性;当

  • 四则运算个人工作流程,计应193,第三组,刘晨龙2021-05-29 20:01:20

    一、计划     1.随机生成10道100以内的小学生加减乘除算式,要求不出现负数     2.当提交页面后,判断结果是否正确,并且,计算出正确率和所用时间 二、需求分析     作为一名一年级小学生的家长,我希望制作一个出题软件,完成100以内的正整数的加减法题随机产生。以便减轻我的家庭负

  • 【CVPR2017,action recognition,动作识别】Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Datase2021-05-24 12:51:50

    本文只主要有两个贡献。 ImageNet表明在足够大的数据集上训练网络之后,在其他的数据集甚至其它类型的任务上直接使用pre-trained参数初始化能够取得很好的效果。本文探究了在足够大的视频数据集Kinetics上训练了之后在UCF101和HMDB51上能够得到非常好的效果,可以达到在目前最好的效

  • 如何选择程序化交易模型2021-05-18 15:03:51

    一、程序化的理解 如何认识程序化? 不管是汇市还是股市,市场价格的波动都可以分为两种,一种是大环境下的大趋势发展,另一种则是大趋势下短时间段的震荡。 而正是基于这种市场的价格变化延伸出两种不同的基础交易模型:以研究趋势为主的趋势模型和以研究震荡的震荡模型。 当然一般的程序

  • 5.10模拟赛总结2021-05-10 22:03:28

    5.10模拟赛总结 赛时历程 开场看T1,看不大懂,题目有点绕,于是跳过去看T2。 T2 的暴力非常好写的样子,于是14:10~14:45写了暴力。 顺着看T3,似乎前边的点是得打表,但是感觉不大清醒,表都不会打了。 于是转过去看T1,耐着困乏终于读懂题了。好像大概读了半个小时,读完是15:30,然后n^2模拟就

  • 【人工智能实验】SVM分类器的设计与应用2021-03-21 18:58:44

    目录 实验五SVM分类器的设计与应用 一、实验目的 二、实验原理 1、人脸识别系统的基本框架 2、利用主成分分析PCA实现特征提取 3、SVM分类器设计 三、实验结果 1、选用Sigmoid函数作为核函数,降维数选为20. 2、选用表3.2提供的核函数以及参数,进行最优降维数的确定。 四、实验总结

  • 准确率、精确率、召回率、F-Score2021-03-08 23:01:10

      TP-将正类预测为正类 FN-将正类预测为负类 FP-将负类预测位正类 TN-将负类预测位负类   1)正确率/准确率(accuracy)   正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好; 2)错误率(error rat

  • 学习通刷网课插件(可拉进度条,自动静音,自动答题,答题正确率90%以上)2020-11-29 10:59:43

    插件使用界面: 油猴插件安装:链接:https://pan.baidu.com/s/1s-ybo3kGxcTHWx2k9plDhw 提取码:1327 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 刷网课插件使用教程 下载油猴插件: 将插件解压: 点开Chrome浏览器中的扩展程序: 打开扩展程序中的开发者模式: 点击加载已解压

  • F1值2020-08-07 10:31:59

    引用自:机器之心 定义:F1值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率)   某池塘有1400条鲤鱼,300只虾,300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网,逮着了700条鲤鱼,200只虾,100只鳖。那么,这些指标分别如下: 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F1值 = 70%

  • 蓝奏云数值验证码识别,python调用虹鱼图灵识别插件,超高正确率2020-06-05 13:56:02

    识别验证码一直是本人想要做的事情,一直在接触按键精灵,了解到有一个虹鱼图灵识别插件专门做验证码和图像识别,原理就是图片处理和制作字库识别,制作字库我一直觉得很麻烦,工程量太大。不管怎样,它能用能达到我的目的,并且比机器学习,opencv是要简单点,那我就讲讲这个虹鱼图灵识别插件。 很

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