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Linux
F1模型评估
Linux A start job is running for /etc/rc.d/rc.local compatibility
rc.local自启动设置后系统无法启动问题解决
F1
查看提示Astartjobisrunningfor/etc/rc.d/rc.localcompatibility(*s/nolimit)开机界面按e进入以下界面在
Walker_zyp
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2024-01-31 11:51
linux
kylin
PyCharm常用快捷键和设置
Ctrl+Space基本的代码完成(类、方法、属性)Ctrl+Alt+Space快速导入任意类Ctrl+Shift+Enter语句完成Ctrl+P参数信息(在方法中调用参数)Ctrl+Q快速查看文档
F1
等不到天亮等时光灬
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2024-01-31 11:11
python
pycharm
嵌入式入门——中断 笔记
模拟功能(专门用于模拟信号输入或输出,如:ADC和DAC)3.输出配置4.复用功能配置二.设置EXTI与IO的映射关系stm32f1中断控制器支持19个外部中断/事件请求2.(1)AFIO(复用功能IO)【
f1
CXDNW
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2024-01-31 07:41
单片机
嵌入式硬件
笔记
stm32
搜索引擎评价指标及指标间的关系
目录二分类模型的评价指标准确率(Accuracy,ACC)精确率(Precision,P)——预测为正的样本召回率(Recall,R)——正样本注意事项P和R的关系——成反比F值
F1
值F值和
F1
值的关系
水母哟 ( ̄^ ̄)ゞ
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2024-01-31 07:03
搜索引擎
第4章 python深度学习——(波斯美女)
我们将把所有这些概念——
模型评估
、数据预处理、特征工程、解决过
weixin_42963026
·
2024-01-31 05:25
python
深度学习
美女
蓝桥杯练习系统心得
1.问题描述Fibonacci数列的递推公式为:Fn=Fn-1+Fn-2,其中
F1
=F2=1。当n比较大时,Fn也非常大,现在我们想知道,Fn除以10007的余数是多少。输入格式输入包含一个整数n。
King来写代码
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2024-01-31 02:15
心得
蓝桥杯
工地日记(四〇〇)
11月6日上午现场
F1
大厅F1-5、1-6区作业情况汇总:一、钢筋加工棚16人二、1-6-6.8段承台地梁,柱钢筋绑扎18人,放线3人,支模架备料4人,叉车1台三、1-5-11梁钢筋绑扎20人,木工15
另一号
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2024-01-30 16:58
《统计学习方法:李航》笔记 从原理到实现(基于python)-- 第1章 统计学习方法概论
章统计学习方法概论1.1统计学习1.统计学习的特点2.统计学习的对象3.统计学习的目的4.统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4
模型评估
与模型选择
北方骑马的萝卜
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2024-01-30 14:24
机器学习笔记
学习方法
笔记
python
机器学习
【PSO】粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)理论分析与matlab性能仿真,使用CEC2017测试
目录一、PSO粒子群优化理论简介二、使用matlab实现PSO优化算法三、测试CEC2017中
F1
~F5,F11~F15
Simuworld
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2024-01-30 04:41
matlab
pso
粒子群优化
CEC2017
基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型
按照公式模型生成单一信号2.2制作数据集第一步,定义制作数第二步,制作数据集与分类标签3基于FFT+CNN-BiGRU-Attention的扰动信号识别模型3.1网络定义模型3.2设置参数,训练模型3.3
模型评估
代码
建模先锋
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2024-01-29 12:36
电能质量扰动信号
人工智能
基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型
的麻雀优化算法实现3.3麻雀优化算法-超参数寻优过程4基于CEEMADN的SSA-Transformer-BiGRU模型预测4.1定义SSA-Transformer-BiGRU预测模型4.2设置参数,训练模型4.3
模型评估
代码
建模先锋
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2024-01-29 12:02
时间序列预测
算法
transformer
深度学习
工具cut使用
选项文件名常见选项:-c以字符为单位进行分割,截取-d:自定义分隔符,默认为制表符\t-f:与-d一起使用,指定截取哪个区域举例说明:#cut-d:-f11.txt以:冒号分割,截取第1列内容#cut-d:-
f1
,6,71
有事找叮当
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2024-01-29 11:06
【机器学习】二分类
模型评估
方法大全
一、模型搭建导入包、全局设置importnumpyasnpimportos%matplotlibinlineimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['axes.labelsize']=14plt.rcParams['xtick.labelsize']=12plt.rcParams['ytick.labelsize']=12i
模拟IC和AI的Learner
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2024-01-29 08:28
机器学习
咕泡
机器学习
分类
人工智能
CEC2022:12种算法跑CEC2022测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)
12种算法跑CEC2022测试集并且输出评价指标,自动创建文件夹并且保存为excel文件,这里以
F1
到F3为例,跑出来的实验结果如下,当然也可以改成
F1
到F12,一次性跑完所有算法、测试函数、维度并且自动保存全部评价指标和收敛曲线
树洞优码
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2024-01-29 06:39
算法
matlab
开发语言
启发式算法
人工智能
CEC2021:12种算法跑CEC2021测试集输出和自动保存评价指标(matlab代码)
种算法跑CEC2021测试集并且输出评价指标,该测试集虽然只有10个测试函数,但是添加旋转和平移后相当于50个测试函数,这里调用基础的CEC2021,程序自动创建文件夹并且保存为excel文件,这里以
F1
树洞优码
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2024-01-29 06:38
算法
matlab
开发语言
启发式算法
人工智能
一文深度解读
模型评估
方法
本文将总结机器学习最常见的
模型评估
指标。训练学习好的模型,通过客观地评估模型性能,才能更好实际运用决策。
模型评估
主要有:预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等方面。
算法进阶
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2024-01-28 20:21
ORB-SLAM中的RANSAC算法解析
选择任意一种能够根据当前采集的数据进行
模型评估
的方法。使用有放回抽样的方式抽
rookie-rookie-lu
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2024-01-28 17:27
ORB-SLAM
算法
人工智能
计算机视觉
【哲哥读唐诗】李白《将进酒》
90后语文老师,文字创作爱好者爱诗词,爱红楼,爱中国文化文学理论的爱好者,中国美学的追随者
F1
骨灰级车迷,莱科宁铁杆粉丝微信公众号:听优秀学长讲文史哲头条号:听优秀学长讲文史哲知乎:吴圣哲君不见,黄河之水天上来
吴圣哲
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2024-01-28 12:39
【正点原子STM32】STM32启动过程浅析(MAP文件、STM32启动过程、启动模式、Reset_Handler函数、__initial_sp堆栈的起始地址、堆栈)
一、MAP文件浅析MAP文件概念和作用MAP文件组成MAP文件实操二、STM32启动过程2.1、STM32启动模式(
F1
/F4/F7/H7)(也称自举模式)STM32启动模式(
F1
)STM32启动模式(
咖喱年糕
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2024-01-27 18:16
STM32
stm32
MAP文件内存占用优化
STM32启动模式也称自举模式
Reset_Handler函数
__initial_sp栈顶
STM32启动过程
启动文件
【正点原子STM32】STM32时钟系统(时钟树、时钟源、分频器和倍频系数、锁相环、STM32CubeMX时钟树、系统时钟配置步骤)
1.2、认识时钟树(
F1
)1.3、认识时钟树(F4)1.4、认识时钟树(F7)1.5、认识时钟树(H7)二、配置系统时钟2.1、系统时钟配置步骤2.2、外设时钟使能和失能2.3、sys_stm32_clock_init
咖喱年糕
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2024-01-27 18:14
STM32
stm32
嵌入式硬件
时钟
时钟树
分频器和倍频系数
锁相环
分频器
超频
系统时钟配置步骤
qwt的极坐标画雷达方向图
*W)-1/2*beta*d;
F1
=sin(z1).
mengzhi啊
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2024-01-27 14:39
qt
基于深度学习的狗狗类别检测
探索狗狗识别技术引言1.数据集介绍1.1语境1.2内容1.3致谢2.项目背景与意义3.项目实现流程3.1数据处理与准备3.2环境准备与工具安装3.3模型配置与训练3.4
模型评估
与预测3.5模型推理与部署
OverlordDuke
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2024-01-27 09:19
神经网络
深度学习
深度学习
人工智能
狗狗识别
AI
模型评估
的工业最佳实践
在工业实践中,
模型评估
是确保模型性能和可靠性的重要环节。以下是一些
模型评估
的最佳实践:划分数据集:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
SugarPPig
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2024-01-26 17:24
人工智能
人工智能
工地日记(三五六)
10月24日上午现场
F1
大厅F1-1、1-2区作业情况汇总:一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎21人三、1-2-6段L3层钢筋绑扎3人四、七号塔吊下L2层打磨修补2人,西侧L2层施工缝清理
另一号
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2024-01-26 15:37
发那科六轴机械手码垛实例笔记
配合拧紧工具,对每个工位进行拧紧如下图,刚开始程序肯定进行复位,等待位检测原位传感器,然后置位一级气缸,使吸钉管到吸钉位,打开吸真空阀,检测压力传感器是否满足,如果有就保持,下一步到码垛程序如下图,按
F1
老王工控笔记
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2024-01-26 08:05
【正点原子STM32】新建HAL库版本MDK工程
2.1、新建工程文件夹2.2、新建一个工程框架2.3、添加文件2.4、魔术棒设置2.5、添加main.c,并编写代码三、下载验证四、总结一、新建工程前的准备工作1、下载相关STM32Cube官方固件包(
F1
咖喱年糕
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2024-01-25 21:15
STM32
stm32
USE_HAL_DRIVER
STM32F103xE
新建HAL库版本MDK工程步骤
新建工程根目录文件夹
目标选项卡设置
工程文件概述
【正点原子STM32】新建寄存器版本MDK工程
2.1、新建工程文件夹2.2、新建一个工程框架2.3、添加文件2.4、魔术棒设置2.5、添加main.c,并编写代码三、下载验证四、总结一、新建工程前的准备工作1、下载相关STM32Cube官方固件包(
F1
咖喱年糕
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2024-01-25 21:14
STM32
新建工程框架步骤和文件夹结构
工程框架
选择主控型号
启动文件
AC5和AC6编译器对比
绝对路径和相对路径对比
目标选项卡设置
添加分散加载文件
【正点原子STM32】STM32基础知识(F1F4F7H7 STM32系统框架、寻址范围、存储器映射的存储器功能划分、寄存器映射)
一、STM32系统框架1.1、CortexM内核&芯片1.2、
F1
系统架构1.3、F4系统架构1.4、F7系统架构1.5、H7系统架构二、STM32的寻址范围?
咖喱年糕
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2024-01-25 21:42
STM32
F1F4F7H7
系统框架
寻址范围
存储器映射
寄存器映射
内核寄存器和外设寄存器
寄存器地址计算
结构体完成对寄存器的映射
电脑干货:推荐六个Windows电脑必备的工具
下载并打开Snipaste,按下
F1
来开始截图,再按F3,截图就在桌面置
IT技术分享社区
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2024-01-25 15:57
电脑技巧
微软技术
电脑软件
windows
2018-09-24
~]#who|cut-d''-
f1
|sort|uniqhwroot2、取出最后登录到当前系统的用户的相关信息。
墨武_e644
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2024-01-25 14:57
罗技K380搭配iPad快捷键使用
长按
F1
/F2/F33秒,开启蓝牙,在设备上连接。
Accumulagain
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2024-01-25 14:03
STM32hal库学习(
F1
)-GPIO
GPIO电气特性STM32工作电压范围:2VODR|=1BSRR=0x00000008;/*PB3=1*///ODR修改,读.改.写//BSRR修改,写所以一般建议操作BSRR寄存器GPIO配置步骤//结构体介绍typedefstruct{uint32_tPin;/*引脚号*/uint32_tMode;/*模式设置*/uint32_tPull;/*上拉下拉设置*/uint32_tSpeed;/*速
油门子z
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2024-01-25 13:15
STM32
stm32
学习
嵌入式硬件
STM32hal库学习(
F1
)-EXTI
NVIC中断资源10个内核中断,60个外部中断,16个中断优先级中断向量表定义在启动文件,发生中断,CPU会自动执行中断服务函数NVIC相关寄存器相关寄存器位数寄存器个数备注中断使能寄存器(ISER)328每个位控制一个中断中断除能寄存器(ICER)328每个位控制一个中断应用程序中断及复位控制寄存器(AIRCR)321位[10:8]控制优先级分组中断优先级寄存器(IPR)82408个位对应一个中
油门子z
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2024-01-25 13:15
STM32
stm32
学习
单片机
STM32hal库学习(
F1
)-串口UART
通信基础概念串行/并行串行并行串行并行的区别特点传输速率抗干扰能力通信距离IO资源占用成本串行通信较低较强较长较少较低并行通信较高较弱较短较多较高单工/半双工/全双工单工通信:数据只能沿一个方向传输半双工通信:数据可以沿两个方向传输,但需要分时进行全双工通信:数据可以同时进行双向传输同步/异步通信同步通信:共用同一时钟信号异步通信:没有时钟信号,通过在数据信号中加入起始位和停止位等一些同步信号波特
油门子z
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2024-01-25 13:12
STM32
stm32
学习
嵌入式硬件
酷开科技 | 酷开系统体育频道燃爆体育赛事,为偶像疯狂打CALL
无论是世界杯、欧洲杯、NBA还是
F1
等赛事,观众们都可以在酷
京创尤品
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2024-01-25 11:33
科技
瓦片地图编辑器——实现卡马克卷轴的编辑,键盘控制游戏移动和鼠标点击游戏编辑通过同一个视口实现。
AWSD进行移动鼠标左右键分别是绘制/拖动按
F1
健导出为mapv3.txtF2清空数组打印的是游戏数组easyx开发devcpp5.11easyx20220922版本#include#include#defineROW150
a1309602336
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2024-01-25 08:17
编辑器
计算机外设
游戏
工地日记(四〇二)
11月8日上午现场
F1
大厅F1-1、1-2区作业情况汇总:一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层板钢筋绑扎10人,钢筋焊接3人三、七号塔吊下L2层打磨修补2人四、1-2-1段L3层钢筋绑扎6人,木工支模
另一号
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2024-01-25 03:07
工地日记(三九六)
11月5日上午现场
F1
大厅F1-1、1-2区作业情况汇总:一、钢筋加工棚7人二、1-2-7段L2层钢筋绑扎2人,木工支模23人三、七号塔吊下L2层打磨修补2人四、七号塔吊西侧楼梯钢筋绑扎3人五、1-2-
另一号
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2024-01-24 18:16
【
F1
赛车报】Rd.10英国GP冲刺赛—维斯塔潘击败汉密尔顿
世界一级方程式锦标赛世界一级方程式锦标赛(FIAFormula1WorldChampionship,简称
F1
),是国际汽车运动联合会(FIA)举办的最高等级的年度系列场地赛车比赛,是当今世界最高水平的赛车比赛
一起爱运动
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2024-01-24 17:16
4.F1 评分机器学习模型性能的常用的评估指标
F1
评分作为机器学习领域中的一个综合性评价指标,旨在在准确率和召回率之间寻求平衡,进而提供对模型性能全面评估的手段。
Algorithm_Engineer_
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2024-01-24 17:19
机器学习
机器学习
人工智能
1414. 和为 K 的最少斐波那契数字数目
斐波那契数字定义为:
F1
=1F2=1Fn=Fn-1+Fn-2,其中n>2。数据保证对于给定的k,一定能找到可行解。
Chiduru
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2024-01-24 10:58
LSTM的多变量时间序列预测(北京PM2.5预测)
参考博客文章目录LSTM简介数据集简介数据预处理多元LSTM预测模型数据准备:定义和拟合
模型评估
模型训练多个滞后时间步LSTM简介LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊类型的循环神经网络
heibut不相信眼泪
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2024-01-24 08:31
lstm
深度学习
rnn
Day1-小辛
微信/snipaste)上下文说明(具体,一句/一段)技术性二.搭建高效的学习平台1.效率软件百度搜索-官网下载(1)浏览器chrome+插件(2)电脑文件搜索(3)快捷截图软件snipaste快捷键是
F1
小辛没有蜡笔喽
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2024-01-24 07:23
递归函数
递归递归的定义函数的递归调用:是函数嵌套调用的一种特殊形式具体是指:在调用一个函数的过程中又直接或者间接地调用到本身直接调用本身直接调用本身deff1():print('是我是我还是我')
f1
()
f1
(
I_423a
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2024-01-24 05:22
基于yolov5-master和pyqt5的森林火灾监测软件
文章目录项目背景效果演示一、实现思路①算法原理②程序流程图二、系统设计与实现三、
模型评估
与优化项目背景火灾作为威胁人类生命生产安全的隐患之一,一直是人们关注的重点。
心无旁骛~
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2024-01-24 02:43
YOLO实战笔记
深度学习之目标检测
YOLO
机器学习 | 深入理解并掌握核心概念
目录初识人工智能机器学习概述机器学习算法分类
模型评估
深度学习概述Jupyt
亦世凡华、
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2024-01-23 17:42
#
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
基础概念
经验分享
损失函数与
模型评估
指标、目标函数的区别
对于这样的简单的线性回归问题:xy_true1234我们可以假设方程为y=wx+by=wx+by=wx+b当w=1,b=-1时(即y=x-1,称为模型A)xy_truey_pred120342当w=1,b=0时(即y=x,称为模型B)xy_truey_pred121343我们可以用SSE(残差平方和)来评估模型A和B哪个输出结果更好,当然对于回归问题,也可以选取MSE(均方误差)和RMSE(均方根
今天也要加油丫
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2024-01-23 09:03
机器学习
机器学习
【百面机器学习】读书笔记(一)
本文主要内容为前两章,特征工程和
模型评估
。
Karen_Yu_
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2024-01-23 09:28
机器学习
人工智能
笔记
头疼!卷积神经网络是什么?CNN结构、训练与优化一文全解
CNN,深入分析了背景和重要性、定义与层次介绍、训练与优化,详细分析了其卷积层、激活函数、池化层、归一化层,最后列出其训练与优化的多项关键技术:训练集准备与增强、损失函数、优化器、学习率调整、正则化技巧与
模型评估
调优
AI小白龙*
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2024-01-23 04:48
cnn
人工智能
神经网络
深度学习
机器学习
vscode
机器学习实验报告- SVM算法
2.3间隔最大化三、算法公式推导3.1关键概念和方法介绍3.2支持向量机公式推导3.3基于核函数的支持向量机公式推导四、算法实现4.1数据集描述4.2代码实现五、实验讨论5.1SVM算法优缺点5.2关于
模型评估
的讨论
长安er
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2024-01-22 20:20
机器学习
机器学习
算法
支持向量机
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