- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
python机器学习
本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 图像检索评价指标:mAP@k、mAP的计算
/home/liupc
11Python/DL/ML
mAP,meanAveragePrecision,平均检索精度.是图像检索领域最最常用的评价指标。一、mAP@k、mAP1.1mAP@k很多地方喜欢用这张图来解释,确实画的很好了,不过略有瑕疵,我稍微修改了一下。这张图是求mAP@10的结果。原图主要存在的问题就是,在前10张图片中,把所有的相似的结果都返回了。这样会给读者造成这样的困扰:没检索出来的但是又相似的图片怎么办??改了之后,就清晰多了。
- 【翻译】多标签分类评价指标metrices multi-label classification
surrender2u
NLP自然语言处理
翻译日期:2020-05-15翻译来源:LohithmunakalaAug28,2020MetricsforMulti-LabelClassification原地址:https://medium.com/analytics-vidhya/metrics-for-multi-label-classification-49cc5aeba1c3删减版本正文:用于多标签分类的最常见指标如下:Precisi
- 临床试验评价指标解析
qq_34062333
临床试验统计学
一、主要疗效终点1.1生存类终点1.1.1总生存期(OS)定义:随机至全因死亡的时间统计方法:Kaplan-Meier,Cox模型优势/局限:金标准,无测量偏倚;但需大样本长随访1.1.2无进展生存期(PFS)定义:随机至疾病进展/死亡的时间统计方法:同上优势/局限:敏感、不受后续治疗影响;但评估易受主观性干扰1.1.3客观缓解率(ORR)定义:肿瘤缩小≥30%的患者比例(RECIST标准)统计方
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
㏕追忆似水年华あ
人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- DeepSeek:开启教育测评智能化新时代
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek教育测评应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek的发展历程与特点2.2工作原理与技术架构三、测评试题智能生成3.1生成原理与技术实现3.2生成试题的类型与应用场景3.3优势与面临的挑战四、学生学习评价报告4.1评价指标体系与数据来源4.2DeepSeek生成评价报告的流程与方法4.3评价报告的特点与应用价值五、教育测评系统优化5.1DeepSeek对教育测评系统的优化作用5.2实际案
- 关于结构体,排序,递推的详细讲解(从属于GESP四级)
本章内容排序算法基础结构体递推简单双指针一、排序算法基础三剑客冒泡Bubble、选择Selection、插入Insertion1.预备知识1.1排序算法评价指标指标含义影响答题的典型问法时间复杂度算法在最坏、平均或最好情况下所需比较/交换次数“写出此算法最坏复杂度”空间复杂度额外占用的内存字节数“此算法是否原地排序”稳定性等值元素排序后相对次序是否保持“选择排序稳定吗?为什么”交换/移动次数对不同
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维生素¥
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最常见的图像评价指标-PSNR和SSIM专题介绍一、PSNR原理讲解代码讲解二、SSIM原理讲解代码讲解三、总结本文将介绍讲解学术界最常见的全参考图像质量评价指标,PSNR和SSIM,可以有效的对图像算法的保真度(Fidelity)进行评估。参考资料如下,其中代码实现的部分,博主准备参考一个GitHub开源的IQA集合实现,IQA-pytorch,大家也可以尝试用pip来安装IQA-pytorch
- 计算机视觉与深度学习 | 低照度图像增强算法综述(开源链接,原理,公式,代码)
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深入解析FID:深度学习生成模型评价指标前言在生成模型的研究中,如何客观、准确地评估生成图像的质量一直是深度学习领域的重要课题。传统的指标如均方误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)在图像生成任务中往往难以捕捉人类感知上的质量差异。因此,研究者们提出了多种更贴近视觉感知的评价方法,其中FréchetInceptionDistance(FID)因其鲁棒性和广泛适用性,成为当前生成模型评估的主流指标之
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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自然语言处理之文本摘要:Transformer与文本摘要评价指标自然语言处理与文本摘要简介自然语言处理的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP技术涵盖了语音识别、语义理解、情感分析、机器翻译、文本摘要等多个方面,其目标是使计算机能够像人类一样处理语言信息,从而在各种应用场景中
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【机器学习|评价指标1】真正例(TruePositive)、假正例(FalsePositive)、真负例(TrueNegative)、假负例(FalseNegative)详解,附代码。【机器学习|评价指标1】真正例(TruePositive)、假正例(FalsePositive)、真负例(TrueNegative)、假负例(FalseNegative)详解,附代码。文章目录【机器学习|评价指标1】
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)三种算法都是优化器,用来求最佳参数的组合,使得指标达到最优,区别在于每一个算法的策略有所区别。下表是总体介绍。遗传算法策略是以适应度为评价指标(可以是一些结果方面的指标),通过选择,交叉和变异三种操作,生成子代,作为新的种群去替换旧的种群(保留适应度高的个体),循环往复,知到适应度收敛或者
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目录一、常见概念应用(Application)/系统(System)模块(Module)/组件(Component)分布式(Distributed)集群(Cluster)主(Master)/从(Slave)中间件(Middleware)容器(Docker)容器编排(K8S)评价指标(Metric)可用性(Availability)响应时长(ResponseTimeRT)吞吐(Throughput)
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超体积指标(HV,Hypervolume):算法获得的非支配解集与参照点围成的目标空间中区域的体积。HV值越大,说明算法的综合性能越好。优点:1.同时评价收敛性和多样性;2.能够以单个数字得到解与最优集合的接近程度,并在某种程度上得到目标空间上解的分布。缺点:1.计算复杂度高,尤其是高维多目标优化问题;2.参考点的选择在一定程度上决定超体积指标值的准确性。
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在目标检测任务中,评价指标是衡量模型性能的核心工具。其中,mAP(meanAveragePrecision)、AP50(AveragePrecisionatIoU=0.5)和AR50(AverageRecallatIoU=0.5)是最常用的指标。本文将从定义、计算方法和应用场景三方面展开解析。一、指标定义与核心概念AP(AveragePrecision)平均精度(AP)用于衡量模型在单类别目标上的
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sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理