JJ混淆第126页

中台和微服务有什么区别？

这种说法实际上混淆了中台与微服务的定义，要说清楚这个问题，就要先了解，什么是中台？什么是微服务？中台和微服务之间有什么样的关系？

辰哥爱学习·2022-11-28 12:36

随机森林实例（R语言实现）

可用于数据的分割（训练集，测试集），查看混淆矩阵等等pROC:衡量模型好坏3.导入数据如果用R自带的数据，以iris为例：有5个变量，

淮也·2022-11-28 09:12

机器学习笔记3：分类

目录1.数据集准备2.评价指标2.1混淆矩阵2.2精度和召回率2.3F1分数2.4精度/召回率权衡2.5绘制ROC曲线2.6曲线下面积（AUC）3.模型对比4.多类分类器5.误差分析1.数据集准备本文采用

Ruoki~·2022-11-28 07:43

支持向量机（三）二分类SVC中样本不均衡问题+SVC模型的评估指标（混淆矩阵+ROC曲线相关问题）

文章目录1二分类SVC中的样本不均衡问题：重要参数class_weight1.1SVC的参数：class_weight1.2SVC的接口fit的参数：sample_weight2SVC的模型评估指标2.1混淆矩阵

斯外戈的小白·2022-11-28 07:19

Nature Neuroscience：利用MRI研究神经解剖学

在本文中，我们概述了测量宏观和介观结构以及推断微观结构特性的方法；还描述了可能导致错误结论的关键伪影和混淆因素

思影科技·2022-11-28 04:27

RNA-seq 详细教程：实验设计（2）

测序深度和鉴定到的差异表达基因之间的关系了解如何设计RNA-seq实验，以避免批次效应1.注意事项了解RNA提取和RNA-seq文库制备实验过程中的步骤，有助于设计RNA-seq实验，但有一些特殊的注意事项需要明确：重复次数和类型避免混淆处理批次效应

冷冻工厂·2022-11-28 04:55

Lego-LOAM IMU坐标系变换的详细记录

看其它的博客，看的让我更混淆了，因此决定抛开其他人的理解，故写下这篇博客。0基础知识IMU的数据欧拉角表示的时从当前时刻的坐标系到初始坐标系的旋转关系（内旋变换），且旋转顺序为RPY(

北叶、·2022-11-28 03:19

关于商业智能BI，今天只谈这五点

之前的文章里写过很多关于商业智能BI的内容，今天选了五点读者们比较关心和混淆的主题。1、数据中台、商业智能BI、大数据之间的关系应该如何理解？

派可数据BI可视化·2022-11-27 23:31

Android应用安全开发之源码安全

我们可以采用以下方法对apk进行保护.0x01混淆保护混淆是一种用来隐藏程序意图的技术，可以增加代码阅读的难度，使攻击者难以全面掌控app内部实现逻辑，从而增

maspchen·2022-11-27 22:39

安装pyaudio（Linux）

报错信息如下：(audio2face)dreamdeck@jj:~/Documents/MJJ/code/Face/FACEGOOD-Audio2Face$pipinstallpyaudioCollectingpyaudioUsingcachedPyAudio

MOLWH·2022-11-27 22:32

Spring Boot项目抵御XSS攻击实战过程

一、什么是XSS攻击XSS意思是跨站脚本攻击，英文全称CrossSiteScripting，为了不和层叠样式表(CascadingStyleSheets,CSS)的缩写混淆，故将跨站脚本攻击缩写为XSS

·2022-11-27 18:21

python数据分析绘图

ROC-AUC曲线（分类模型）混淆矩阵混淆矩阵中所包含的信息Truenegative(TN)，称为真阴率，表明实际是负样本预测成负样本的样本数（预测是负样本，预测对了）Falsepositive(FP)

chj65·2022-11-27 17:40

数据分析-分类评价-PR与ROC曲线

metrics.confusion_matrix输出混淆矩阵（通常1类为正类

ITLiu_JH·2022-11-27 14:24

matlab混淆矩阵图

一个简单的混淆矩阵图详细代码如下%%混淆矩阵图clc;clear;closeall;%混淆矩阵的数据mydata=eye(30);mydata(20,5)=0.5;mydata(23,9)=0.3;mydata

Dr sam·2022-11-27 14:01

多分类f1分数_【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

预测是错误的负样本通常我们会做出这样的一个混淆矩阵：左边的p

June hello·2022-11-27 10:16

衡量二分类模型的统计指标（TN,TP,FN,FP,F1,准确,精确,召回,ROC,AUC）

文章目录-衡量二分类问题的统计指标分类结果混淆矩阵准确率精确率召回率F1评分推导过程ROC曲线、AUC-衡量二分类问题的统计指标分类结果二分类问题，分类结果有以下四种情况： -真阴性（TN，TrueNegative

努力推石头的西西弗斯·2022-11-27 10:15

二分类结果评价之TP、FP、TN、FN及准确率、精确率、召回率、F1得分的计算方式和python代码实现

1混淆矩阵混淆矩阵也称误差矩阵，是表示精度评价的一种标准格式，用n行n列的矩阵形式来表示。

zeeq_·2022-11-27 10:42

数理统计——二项分布、泊松分布、正态分布的特征函数的推导过程总结

特征函数特征函数是实变量的复值函数，它在一切实数都有定义，在不引起混淆的情况下，将简记为。

不撸先疯。·2022-11-27 01:43

C++ push方法与push_back方法常见方法介绍

初识STL，对于添加元素的方法以产生混淆，这里暂对两种方法作出比较分析。

·2022-11-27 00:02

YOLOV5学习笔记（一）——原理概述

目录一、目标检测概述1.1数据集介绍1.2性能指标1.2.1混淆矩阵1.2.2IOU（边界框回归）1.2.3AP&mAP1.2.4检测速度1.3YOLO发展史1.3.1算法思想1.3.2YOLOv5网络架构一

桦树无泪·2022-11-26 22:58

实验四：朴素贝叶斯分类器实验报告

一、实验目的通过本次实验熟悉朴素贝叶斯分类器的实现原理了解混淆矩阵及其相关参数的意义绘制ROC曲线,直观的了解实验结果二、实验数据说明在本次试验中我们使用了数据集wine.data和数据集说明:wine.names

是兔不是秃·2022-11-26 20:21

绕过html标签,巧妙绕过WAF的XSS技巧

本文提出了一种绕过XSS安全机制的新型方法，这种技术由三个阶段组成：确定Payload结构、探测和混淆处理。首先，我们需要针对给定的上下文环境，确定各种不同的Payload结构以达到最优的测试效果。

说话猫·2022-11-26 19:04

xss怎么绕过html编码,看我如何绕过WAF的XSS检测机制

概述本文提出了一种绕过XSS安全机制的新型方法，这种技术由三个阶段组成：确定Payload结构、探测和混淆处理。

1991xiaowu·2022-11-26 19:02

C#程序采用AOT发布，真的可以避免被反编译？

，根据这个教程，我们都知道C#程序，发布后必须进行加密混淆，不然就是相当于源码直接暴露。

编程乐趣·2022-11-26 19:41

这家公司，竟然解决了这些困扰智能驾驶测试很久的难题

近期这类事故之所以频频发生，一方面是因为有些厂商存在夸张宣传和概念混淆的问题，另一方面，也有业内很多人士认为，当前智能驾驶辅助的功能测试验证出了问题。

九章智驾·2022-11-26 17:14

python爬虫什么意思-Python为什么叫爬虫?Python与爬虫有什么关系?

我的脑袋里第一反应不是答案，而是为什么有人会问这个问题，我想大家对Python的概念有点模糊，将Python与爬虫混淆，所以今天我向大家解释一下。什么是Python?Python是什么?

编程大乐趣·2022-11-26 16:36

多方安全计算中半诚实模型下的姚式混淆电路协议

目录1多方安全计算MPC2半诚实敌手semi-honestadversary3混淆电路garbledcircuit问题的引出如

学渣渣渣渣渣·2022-11-26 13:46

报错：AttributeError: 'Model' object has no attribute 'predict_classes'

在stackoverview上搜了半天没结果…（问题出在混淆矩阵的使用中）原因很简单，两次训练时，网络结构不同。

Robin_Pi·2022-11-26 08:55

七、模型评估指标

一、混淆矩阵（ConfusionMatrix）解释：也就是个n维矩阵，n表示分类的类别数。

beyond谚语·2022-11-26 01:54

Adversarial learning for semi-supervised semantic segmentation

generator通过后向传播混淆discriminator，依此generator生成与目标样例相似的样例。这篇论文中，将generator换成一

vi_wsc·2022-11-25 22:30

数据挖掘知识点整理（期末复习版）

什么是混淆矩阵？什么是ROC曲线/AUC评价标准？什么是代价敏感学习？==第二章数据==数据属性类型什么叫做非对称属性？数据集的一般特性什么是维

一只可爱的小猴子·2022-11-25 21:36

机器学习中算法与模型的区别

对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？

视学算法·2022-11-25 21:57

LD衰减图解读（LD decay）

前者，很容易让我们产生概念混淆；后者，让这个概念变得愈加晦涩。因此从一个类似的概念入手，大家可能更容易理解LD的概念，那就是基因的共表达。基因的共表达，通常指的是两个基因的表达量呈现相关性。

hs6605015·2022-11-25 15:36

头歌平台-机器学习-5.模型评估、选择与验证

EduCoder平台：机器学习—模型评估、选择与验证第1关：为什么要有训练集与测试集第2关：欠拟合与过拟合第3关：偏差与方差第4关：验证集与交叉验证第5关：衡量回归的性能指标第6关：准确度的陷阱与混淆矩阵编程要求

Pretend ^^·2022-11-25 14:34

为什么你总是混淆null和undefined?

文章目录一.null和undefined分别是什么?二.null和undefined有何区别?前言null和undefined有什么区别呢?一、null和undefined分别是什么？null和undefined是五大基本数据类型中比较特殊的两种类型:null:赋值了但内容为空undefined:只声明,但未赋值二、null和undefined的异同点:1.两者值相等,类型不相等代码如下（示例）：

笑点低的小周周·2022-11-25 12:21

深度学习目标检测模型测试评价指标的选取及介绍

文章目录测试指标的选取一、精度评价指标1.MAP（平均准确度均值）1.1mAP定义及相关概念1.2mAP的具体计算2.准确率（Accuracy）3.混淆矩阵（ConfusionMatrix）4.精确率（

泽渊20·2022-11-25 11:57

冰山一角，再窥中国地下互联网世界

文章被人贴到知乎上，有匿名用户提出了批评，主要是两点：“1、黑客和骇客是截然不同的两种人群，混淆视听非常不专业，黑客的名声就是被这样一群不地道的写手拉低的。

躲不过这哀伤·2022-11-25 10:46

python偏最小二乘法回归分析_【数学建模】偏最小二乘回归分析（PLSR）

偏最小二乘回归集成了多元线性回归、主成分分析和典型相关分析的优点，在建模中是一个更好的选择，并且MATLAB提供了完整的实现，应用时主要的问题是：注意检验，各种检验参数：有关回归的检验以及有关多元分析的检验系数众多，容易混淆要清楚原理才能写好论文注意

weixin_39548490·2022-11-25 07:00

机器学习中衡量分类问题的性能指标

目录1.混淆矩阵2.Accuracy（正确率或者准确率）3.Precision（精确率）与Recall（召回率）3.1Precision（精确率）3.2Recall（召回率）3.3精确率与召回率的关系（

蓝色的星火·2022-11-25 06:56

机器学习中的ROC曲线和AUC指标

ROC曲线的概念及绘制关于混淆矩阵中TN,FP,FN,TP的计算可以参考我之前的文章链接:机器学习模型评估的重要指标：精确率、召回率、F1Score.ROC曲线反应了TPR和FPR之间的关系。

GwentBoy·2022-11-25 06:44

Keras卷积神经网络识别CIFAR-10图像

有一定了解参考教材《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》基于jupyternotebook基本流程（1）导入相关库（2）数据预处理（3）建立卷积模型（4）进行训练（5）评估和预测（6）显示混淆矩阵

羲洋·2022-11-25 05:00

keras卷积神经网络+CIFAR10数据集

目录模型预构建数据集加载及预处理模型建立模型编译及训练模型训练结果可视化模型评分及预测结果预测结果可视化显示混淆矩阵模型保存模型预构建数据集加载及预处理fromtensorflow.keras.datasetsimportcifar10importnumpyasnp

夺笋123·2022-11-25 05:47

（省流：换旧版本）yolov5训练数据集时P, R等数据为０的解决方案 2022.2.24

PyTorch中的startlocally选择的1.10.2中下载的cuda版本11.3的指令，如下图．训练出的模型中results.png显示的像precision，mAP之类的图表全部不是０就是nan，混淆矩阵部分也全是

迅羽的轻语·2022-11-25 05:12

机器学习之评价函数

对于评价函数需要先从混淆矩阵说起。一、混淆矩阵TP（TruePositive）：预测结果为正类，实际也是正类。（真正）FP（FalsePositive）:预测结果为正类，实际是负类。

谁偷了我的月亮·2022-11-24 23:51

机器学习的评价

在对机器学习进行评价之前，我们先来了解一个名叫混淆矩阵的东西。

怪味＆先森·2022-11-24 23:40

python 机器学习综合项目：芯片质量检测

对数据进行主成分分析，计算各维度方差比例四、数据分离，数据分离参数：random_state=1,test_size=0.4五、建立KNN模型（K=3）完成分类，可视化分类边界六、计算测试数据集对应的混淆矩阵

komoreiii·2022-11-24 21:02

cac会议投稿难度大吗_请问CAC2017会议录用的论文是不是全部送到EI检索啊，还是择优选给EI - 学术会议 - 小木虫 - 学术科研互动社区...

比如说我们这个会，我的论文就check了好几次才通过，为了防止混淆，我给每个测试版本都加了日期做标记。。。当然，这些毕竟小概率事件，就你最开始的问题，我依旧认

weixin_39822423·2022-11-24 19:49

【数据结构】唯一确定一个二叉树的方法

这就需要结合二叉树的遍历方式来进行，主要有以下两种方式：二叉树的先序遍历+中序遍历二叉树的后序遍历+中序遍历在记忆这两种方式时，为了避免混淆，可以这样记忆：由于中序遍历是二叉树特

zz.YE·2022-11-24 17:13

dice loss

Dice系数Dice系数作为损失函数的原因和混淆矩阵有着很大的关系，下图给出的是一个混淆矩阵：其中的一些关键指标如下：精确率(precision)表示的是预测为正且真实为正的占预测为正的比例召回率(recall

失之毫厘，差之千里·2022-11-24 15:50

从零构建一个图像分类项目 -- 代码

imports、创建日志、创建全局参数读取数据、构建Dataset、Dataloader创建网络模型结构设置优化器、loss函数、LR及下降变化方式mixup、训练、打印日志记录训练信息、保存模型权重验证、统计混淆矩阵

红颜如霜·2022-11-24 10:34

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