衡量一个机器学习算法的好坏需要一个标准来衡量，对于不同场景中的不同任务就需要决定不同的指标来度量。根据没有免费午餐这个归纳偏好，我们可以知道，没有一种模型是完美适用于任何场景。所以选取一个合适的性能指标和选取一个切合的机器学习算法均是很重要的事情。所以本文对此加以
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Bootstrap 实例</title> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <link rel=&quo
B 题目大意 给你两张扫雷图A和B，你最多对B修改\(\lfloor \frac{MN}{2} \rfloor\)次，问是否能让B中的数字之和等于A。 解题思路 扫雷图中的数字等价于相邻的非雷格子与空白格子的对数，相当于一张黑白色的图，很明显，黑白颜色是相对的，即是交换颜色，相邻的黑白颜色的对数也不会改变(
准确率(Accuracy)、精确率(Precision)和召回率(Recall)的区别 准确率(Accuracy) ＝ (TP + TN) / 总样本 ＝(40 + 10)/100 = 50%。 定义是: 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。True/Total 精确率(Precision) ＝ TP / (TP + FP) = 40/60 = 66.67%。它表示：预测为
题目大意 给定两个正整数 \(n,k\)，你需要选出 \(3∼n\) 中 \(k\) 个不同的正整数 \(a_i\)。 在二维平面上有一个圆，求至少需要在圆上钦定多少个点，使得对于你选出的任意一个 \(a_i\)，都存在 \(a_i\) 个钦定的点能构成一个正 \(a_i\) 边形。 \(k+2\le n\le 10^6\) 题目解析 首先我们发
std::tuple 作为可以存放任意个数，任意类型的元祖被我个人经常使用。记得以前看侯捷谈到这个数据结构的时候，被他的实现所惊奇，太巧妙地设计。我自己在使用std::tuple的时候也随着C++版本的更新尝试新的写法，对于元组中元素的获取，我一直觉得很有意思： 比如我有这么一个源文件： #inc
laravel 数据库储存的时间字段 created_at updated_at deleted_at(datetime,timestamp) tp create_time(int) 查询数据一条为first（）
（原创）本文讨论机器学习的评估指标 1.混淆矩阵混淆矩阵包括4个基本指标量，反映预测正负样本的情况。他们是 TP,TN,FP,FN第一个字母，表示预测的正确与否，正确为T true，错误为F false第二个字母，表示预测的结果，预测为正样本为P，预测为负样本为N所以:TP：预测正确，预测正，实际正TN：预测正确，预测负，
src/router/index 应用场景： 当我去访问某些购物网站时，未登录情况下，点击我的个人中心等，首先让用户去登陆，在登陆的时候query传参到路由地址栏，在登陆后做判断直接去我的个人中心等 router.beforeEach((to, from, next) => { // to：获取到要跳转的路由信息 //
参考：https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9431807.html 在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。
基础知识 15 张精美动图全面讲解 CORS CORS Error 一定程度上会让前端开发很头疼，但是遵循它的相关规定后，它可以让我们在浏览器中进行安全的跨域请求。 进阶知识 如何精确统计页面停留时长 页面停留时间（Time on Page）简称 Tp，是网站分析中很常见的一个指标，用于反映用户在某些页面上停
详细流程不展示了 直接展示 最后下载的 //主要流程 //主要流程 //主要流程 //主要流程 //把文件转成文件流的形式 ob_start(); $xlsData = ob_get_contents(); ob_end_clean(); $data = [ 'file' => "data:application/vnd.ms
导读 安装系统时lvm标准卷和精简卷不同，lvm标准卷没有精简池（thin pool），精简卷是可以创建大于可用磁盘的逻辑卷。使用精简卷，你可以管理可用空间的存储池（称为精简池），可以在应用程序需要时将其分配给任意数量的设备。精简池可以在需要时进行动态扩展，以节省成本。 创建LV时，将分配标准
目录计算几何最基础的东西向量凸包例题 计算几何 最基础的东西 向量 高一的东西，不过多解释，可以理解为以 \((x,y)\) 表示一个有方向的线段 向量加减直接是 \(x,y\) 与另一个向量的 \(x,y\) 直接相加减，乘法有三种，与一个数相乘，直接 \(x,y\) 扩大为数字倍，向量间乘法都是得到一个数，分为
期望的模型： 速度快，内存小，精度高 Detection 评价指标 精度指标： MAP 平均准确度均值 速度指标： 速度评价指标必须在同一个硬件上进行。 FPS ： frames per second 帧率 每秒处理的图片数量或处理每张图片所需的时间（同一硬件下比较） 影响因素：模型参数量 ，激活函数，损失函数FLOPS： float
试题编号： 201812-2 试题名称： 小明放学 时间限制： 1.0s 内存限制： 512.0MB 主要的时间缩短的想法就是判断到一个灯的时候，之前进行的总时长有没有超到红绿黄时间的总和，将sum时长mod一下红绿黄的时间总和 = tp，以tp为新时间去判断到这个路口时遇到的是什么灯，这样可以减去中间无用
1、区别：列表的长度大小不固定，可以进行增删改等操作；元组的长度固定，不能进行增删改等操作 2、列表相关命令： list = [] -增加 list.append('a') #在列表尾部新增元素 list.insert(0,'b') #指定列表的索引位置插入元素 -查询 list[0] #查询索引为0的元素 list[1:3]
文章目录 前言一、accuracy二、precision三、recall四、f1-score总结 前言 我们知道机器学习分为回归问题和分类问题；同时，评价指标在模型训练和评价中占据着举足轻重的地位；本文主要介绍分类问题常见的四个评价指标，accuracy，precision， recall 和f1-score。在明确以上四个评
第一步，composer下载一个纯净的tp6， >composer create-project topthink/think tp tp是将要自动创建的目录。 第二步，在根目录创建模型目录， >php think build demo 运行结果， 如果报错， 需要安装扩展， >composer require topthink/think-multi-app 再创建模块。
摘要： 数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。 引言： 在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后，需要对模型的效果做评价。 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measu
解决了什么问题？ 快速ci cd ; 团队协作效率更高，更快的集成，更快的交付；走gitops模式； 主流的CICD过程： teamcity的架构： 安装方式 docker的方式安装快速 安装server端 mkdir -p /data/teamcity_server/datadir /data/teamcity/logs docker run -it --name teamcity-server \ -
解决了什么问题？ 快速ci cd ; 团队协作效率更高，更快的集成，更快的交付；走gitops模式； 主流的CICD过程： teamcity的架构： 安装方式 docker的方式安装快速 安装server端 mkdir -p /data/teamcity_server/datadir /data/teamcity/logs docker run -it --name teamcity-serv
float内部结构 首先在文件Include/floatobject.h中，找到了float实例对象的结构体： typedef struct { PyObject_HEAD double ob_fval; } PyFloatObject; 除了定长对象的共用头部，只有一个字段ob_fval，这个字段就是用来存储浮点对象的浮点值的。 在回顾一下float类型对象的结构
我购买了TP-LINK双频5G无线网卡WDN5200，需要在Linux系统上为其安装驱动rtl8821cu。下载源码完成编译后，驱动模块8821cu.ko默认的安装位置为： /lib/modules/4.19.0-12-amd64/kernel/drivers/net/wireless/8821cu.ko 当然，最好还是将其放在如下的目录中： /lib/modules/4.19.0-12-am
拥塞控制状态处理 /* open状态： open状态是常态， 这种状态下tcp 发送放通过优化后的快速路径来接收处理ack，当一个ack到达时， 发送方根据拥塞窗口是小于还是大于 满启动阈值， 按照慢启动或者拥塞避免来增大拥塞窗口 disorder 状态： 当发送方收到 DACK 或者SACK的时候， 将变为disord
