alike召回

SoK: A Critical Evaluation of Efficient Website Fingerprinting Defenses

2023攻击和防御模型防御评估准确度、精确度和召回率：使用准确率来评估攻击模型在多类别封闭世界设置中的性能，但在二进制开放世界设置中使用精确率和召回率防御策略：（1）增加虚拟流量、（2）增加流量延迟、（

·2025-07-02 22:50

嵌入模型 vs 大语言模型：语义理解能力的本质区别与应用场景

嵌入模型vs大语言模型：语义理解能力的本质区别与应用场景（实战视角）一句话总结嵌入模型的“理解”是向量表示和相似性匹配，适合做召回；大语言模型的“理解”是上下文+逻辑+世界知识综合判断，适合做分析与生成

chenkangck50·2025-07-02 21:41

一封邮件读懂准确率、精准率、召回率、F1 Score

文章目录场景设定核心目标定义样本类别模拟评估结果四大核心指标详解①准确率（Accuracy）②精准率（Precision）③召回率（Recall）④F1Score如何选对指标？

fairymt·2025-07-02 01:43

Distinguishing Look-Alike Innocent and Vulnerable Code by Subtle Semantic Representation Learning an

今天分享的论文是《DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticRepresentationLearningandExplanation》原文链接：[2308.11237]DistinguishingLook-AlikeInnocentandVulnerableCodebySubtleSemanticReprese

XLYcmy·2025-07-01 09:27

模型性能评估实战：解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡

在AI项目落地过程中，模型性能评估是关键一步。想必大家都听过这样的案例：某医疗AI项目中，一个在测试集上准确率达到98%的肺癌筛查模型，实际部署后却遗漏了20%的早期癌变患者。无独有偶，某银行风控系统中，一个标榜着99.5%“高准确率”的模型，实际使用中却放过了90%的信用卡欺诈行为。这些案例都给我们敲响了警钟，模型性能评估中存在不少被忽视的致命盲区，今天就让我们一同深入探寻这其中的奥秘。第一部分

·2025-06-29 06:40

End-To-End 之于推荐-kuaishou OneRec 笔记

核心思想OneRec提出了一种统一的生成式推荐系统架构，打破了传统“召回-粗排-精排”级联式推荐流程，使用单一生成模型同时完成召回与排序任务。该系统由快手团队研发，并成功部署于短视频主场景。

ASKED_2019·2025-06-28 02:29

阿里云百炼开源面向 Java 开发者的 NL2SQL 智能体框架

阿里云云原生·2025-06-25 20:44

搜索领域搜索架构的优化策略分享

搜索领域搜索架构的优化策略深度解析：从理论到实践的全栈优化框架关键词搜索架构、索引优化、查询处理、排序算法、分布式检索、多阶段召回、深度学习排序、实时搜索、搜索偏见控制摘要本报告系统阐述搜索架构的核心优化策略

搜索引擎技术·2025-06-24 07:22

机器学习之结果评价指标

以下是一些常用的结果评价指标及其详细描述：目录一、准确率（Accuracy）：二、精确率（Precision）：三、召回率（Recall）：四、F1分数：五、ROC曲线和AUC：<

维生素￥·2025-06-24 03:27

【Elasticsearch】请求量和延迟对搜索性能的影响及关键指标分析

1.请求量对搜索性能的影响2.延迟对搜索性能的影响3.其他重要的搜索性能指标3.1吞吐量（Throughput）3.2错误率（ErrorRate）3.3召回率（Recall）3.4精确率（Precision

G皮T·2025-06-23 22:54

InfiniSynapse报错解决Error get_table_detail: Failed to execute script: getaddrinfo EAI_AGAIN infini-sql

InfiniSynapse通过第二代LLM-NativeRAG实现了企业业务的理解，精准的Schema召回保证数据的准确性。

skywalk8163·2025-06-22 13:10

探索AI人工智能领域PyTorch的模型评估指标

探索AI人工智能领域PyTorch的模型评估指标关键词：PyTorch、模型评估、准确率、召回率、F1分数、ROC曲线、混淆矩阵摘要：本文深入探讨了在PyTorch框架下进行AI模型评估的关键指标和方法

AI大模型应用之禅·2025-06-21 14:13

人工智能-准确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数

嗯，用户让我详细解释准确率、召回率和F1分数这三个概念在大模型中的应用。首先，我需要确认自己对这些概念的理解是否正确。

高效匠人·2025-06-20 21:28

【Python使用】嘿马推荐系统全知识和项目开发教程第2篇：1.4 案例--基于协同过滤的电影推荐,1.5 推荐系统评估

·2025-06-20 18:48

关于metrics.classification_report报告中指标解读

junjunzai123·2025-06-19 08:32

Datawhale 2025年2月组队学习- 推荐系统教程FunRec #Task3

第二章基于向量的召回1.item2vec未完待续……2.youtubeDnn3.经典双塔模型

dxnb22·2025-06-18 22:28

阿里云百炼开源面向 Java 开发者的 NL2SQL 智能体框架

·2025-06-17 23:24

【0样本起手做多标签分类】3——大小模型螺旋上升

这套方案用了一系列奇技yin巧的trick调整现在的经典召回方案和经典模型方案，最终做到了高密度挖掘种子样本模型可分开训练，结构可插拔实际运行时准确率高，运行成本低前面两篇文章分别描述了在工业场景下：0

崔高杰·2025-06-17 08:07

RAG 工业落地方案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）细节比对！CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道，全球冠军被算力选手夺走了

本文详细比较了四种RAG工业落地方案——Qanything、RAGFlow、FastGPT和智谱RAG，重点分析了它们在知识处理、召回模块、重排模块、大模型处理、Web服务和切词处理等方面的具体实现。

代码讲故事·2025-06-17 01:16

YOLOv3 正负样本划分详解

YOLOv3在YOLOv2的基础上引入了多尺度预测和更精细的AnchorBoxes匹配策略，使得正样本的选择更加合理，提高了模型的召回率和定位精度。

要努力啊啊啊·2025-06-16 12:54

向量检索中的 ANN（Approximate Nearest Neighbor）技术

向量检索中的ANN（ApproximateNearestNeighbor）技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法，其核心在于牺牲一定的精度（召回率）以换取比精确最近邻搜索

XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:58

CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读

目前RALM主要存在两个问题：搜索结果误导性：搜索结果依赖其召回和排序，所以不一定和问题相关，不相关的结果融合到大模型中会给大模型带来误导导致错误的答案（甚至有的时候大模型依靠内部记忆能够正确回答）；回复幻觉问题

亦万·2025-06-12 17:29

如何评估分类任务的模型性能

召回率(Recall)或真正类率(TPR):所有实际正样本中被正确预测的比例。F1分数(F1Sco

zzzyulin·2025-06-12 10:42

评价分类器性能的方法有

召回率（Recall）：召回率是在所有真实正类别样本中，模型成功预测为正类别的比例。适用于关

王摇摆·2025-06-12 10:42

多标签分类性能评估方法

在评估多标签分类模型时，我们使用的是样本平均精确率、样本平均召回率和样本平均F1分数。

只微·2025-06-12 09:39

多分类性能评估方法

它们在衡量分类器的精确度、召回率和F1分数时发挥着重要

只微·2025-06-12 09:34

可解释性医疗影像算法解析

为平衡算法性能与可解释性需求，文中提出基于多维度评估指标的优化框架（见表1），涵盖准确率、召回率、

智能计算研究中心·2025-06-09 22:43

【RAG召回】bge实现向量相似度索引

sentence-transformers是一个非常强大的Python框架，它可以将句子或段落转换成高质量、高信息密度的数字向量（称为“嵌入”或Embeddings）。它厉害的地方在于，语义上相似的句子，其向量在空间中的距离也更近。这使得我们能够超越简单的关键词匹配，去实现真正理解“意思”的搜索。例如，用户搜索“手提电脑”，我们能轻松地找出包含“笔记本电脑”的文档。下面，我们同样通过一系列代码示例

weixin_37763484·2025-06-09 00:06

【RAG召回优化】rag召回阶段方法探讨

提升检索增强生成（RAG）系统召回率：技术、权衡与实践洞察I.引言RAG效能中召回率的关键作用检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）通过整合外部知识库信息来增强大型语言模型

weixin_37763484·2025-06-09 00:36

【RAG召回】BM25算法示例

rank-bm25功能示例本篇将通过多个示例，快速展示rank-bm25库的核心功能。不使用jieba。准备工作首先，确保您已经安装了rank-bm25。pipinstallrank-bm25接下来，我们定义一个通用的中文语料库和分词函数。这里我们使用简单的单字切分作为分词方法，以避免引入第三方库。#1.定义一个中文语料库corpus=["北京是中国的首都，也是一座历史悠久的文化名城。","上海是

weixin_37763484·2025-06-09 00:36

HARDTESTS: Synthesizing High-Quality Test Cases for LLM Coding

通过结合LLM生成测试用例程序、利用人类编写的权威程序过滤测试用例，HARDTESTGEN显著提升了测试用例的精确率和召回率，尤其在高难度问题上效果更优。

UnknownBody·2025-06-08 13:20

解构与重构：PLM 系统如何从管理工具进化为创新操作系统？

当某头部车企因ECU软件与硬件模具版本失配导致10万辆智能电车召回，损失高达6亿美元时，这场危机不仅暴露了技术漏洞，更撕开了传统PLM架构的深层缺陷——它正在失去驾驭复杂系统的能力。

tuan_zhang·2025-06-06 23:58

从微信读书后台架构看RAG知识召回架构

微信读书后台架构演进之路从微信读书后台架构看RAG知识召回架构当千万级书籍遇上亿级用户笔记，如何构建高性价比的智能检索系统？微信读书用分级架构给出了答案。

思绪漂移·2025-06-06 12:15

【机器学习解惑】多分类问题的性能如何评估？

深入剖析多分类问题的性能评估方法目录多分类评估指标概述核心评估方法详解2.1准确率（Accuracy）2.2混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.3精确率（Precision）、召回率（Recall

云博士的AI课堂·2025-06-01 22:29

学习笔记：3个学习AI路上反复看到的概念：RAG，Langchain，Agent

基本思路是把私有数据进行切片，向量化后通过向量检索进行召回，再作为上下文输入到通用大模型，模型再进行分析和回答。

TaoTao Li·2025-06-01 18:35

weaviate向量库从零开始——weaviate混合搜索详解及提高性能的关键技巧

其在海量非结构化数据检索场景中，关键词搜索难以捕捉语义关联，纯向量搜索又可能遗漏精确匹配，Weaviate的混合检索技术通过融合两者优势，检索综合向量搜索的语义理解与关键词搜索的精确匹配，通过权重调节平衡两者结果，提升召回率与准确率

Timmer丿·2025-05-30 06:14

RAGFlow知识检索原理解析：混合检索架构与工程实践

一、核心架构设计RAGFlow构建了四阶段处理流水线，其检索系统采用双路召回+重排序的混合架构：Scorefinal=α⋅BM

Ven%·2025-05-23 15:56

AI时代下，知识库的召回率提升技巧

前言在之前的文章中，我们探讨了如何有效整理私有知识。作为本系列文章的第四篇，本文重点解决一个常见问题：当知识库越来越庞大时，如何让大模型更精准地找到你需要的具体内容。我们发现当文档内容越来越多时，大模型可能反而会更"笨"。即大模型可能找不到正确段落或给出错误答案。这通常不是因为知识本身有问题，而是文档的呈现方式需要优化。就像整理书架时，给书籍贴标签、分类摆放能让人更快找到目标书籍，对文档进行适当的

风清丶·2025-05-22 19:53

Springboot+deepseek 实现向量数据库优化检索

以下为具体实现方案及示例：一、检索增强1.多模态混合检索场景：结合文本、图像等多模态数据提升召回率实现：//1.文本向量检索（Milvus）ListtextVector=openAIService.vectorize

奔向理想的星辰大海·2025-05-22 10:27

10.8 LangChain三大模块深度实战：从模型交互到企业级Agent工具链全解析

LangChainCommunity项目：ModelI/O,Retrieval,AgentTooling关键词：LangChainModelI/O,检索增强生成,Agent工具链,多路召回策略,工具调用协议

少林码僧·2025-05-22 08:38

AI Agent开发第69课-彻底消除RAG知识库幻觉(3)-手撕“重排序”

要求召回率越大、越多

TGITCIC·2025-05-18 04:30

召回12：曝光过滤 & Bloom Filter

对于每个用户，记录最近1个月内曝光给他的物品（小红书只会召回最近1个月以内的笔记，因此只需要记录1个月的曝光历史）。记录更长时间曝光的物品收益不大，资源消耗很大，性价比不高。

Leonard.7·2025-05-17 12:38

通过Windows操作系统双因素认证实现工业设备安全运维：安当SLA

然而，传统密码认证机制正面临前所未有的安全挑战——某三甲医院因工程师账号泄露导致医疗影像系统被恶意篡改，某汽车工厂因产线工程师共用账号引发批量产品召回事件，这些真实案例揭示着工业控制系统安全防护的致命短板

安当加密·2025-05-15 10:46

Youtube推荐系统论文-《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》-简单总结

文章目录前言一、背景介绍二、整体架构三、召回层四、排序层前言今天要学习的是一篇关于推荐系统的经典的论文，它是由google在2016年发表的，应用场景是youtube上的视频推荐，然后这个应该是当时大厂把深度学习应用到推荐系统这个方向上的非常早期的工作

inner-01·2025-05-13 14:18

nlp实战--召回实战训练

youtobe召回--双塔模型实战使用的数据集是MovieLens1M，使用其中5个user特征'user_id','gender','age','occupation','zip'，2个item特征"

济世青天·2025-05-13 13:15

【机器学习和深度学习】分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵

分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵v1.0分类问题的评价分类问题对特定样本类别的判定情况混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）召回率（Recall）准确率

YoseZang·2025-05-10 12:21

准确率、精确率、召回率、F-Score

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（errorrate)错误率则与正确率相反，描述被分类器错分的比例，errorrate=(FP+FN)

jzwei023·2025-05-10 10:31

数据集类不平衡的处理方法

数据处理方法2.模型改进方法3.测试与评估方法4.综合策略5.示例代码6.注意事项模型评估指标1.混淆矩阵（ConfusionMatrix）2.准确率（Accuracy）3.精确率（Precision）4.召回率

梁小憨憨·2025-05-06 12:38

【Python】智能检测系统的完整代码，以灭火器检测系统为例

智能检测引擎基于YOLOv8深度学习框架训练的专业灭火器检测模型支持CPU推理，兼容多种视频格式（MP4/AVI/MOV）实时显示检测框与置信度（可手动关闭）2、专业数据看板模型验证指标展示（mAP@50、精确率、召回率等

扶云云·2025-05-05 16:57

DeepSeek破界而来：重构大规模深度检索的算力与边界

深度检索技术革命：DeepSeek万亿参数框架如何突破实时召回率瓶颈引言：当千亿参数遇见实时检索在人工智能技术飞速发展的今天，超大规模语言模型已成为推动产业智能化的核心引擎。

Want595·2025-05-05 08:01

推荐频道

alike召回

SoK: A Critical Evaluation of Efficient Website Fingerprinting Defenses

嵌入模型 vs 大语言模型：语义理解能力的本质区别与应用场景

一封邮件读懂准确率、精准率、召回率、F1 Score

Distinguishing Look-Alike Innocent and Vulnerable Code by Subtle Semantic Representation Learning an

模型性能评估实战：解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡

End-To-End 之于推荐-kuaishou OneRec 笔记

阿里云百炼开源面向 Java 开发者的 NL2SQL 智能体框架

搜索领域搜索架构的优化策略分享

机器学习之结果评价指标

【Elasticsearch】请求量和延迟对搜索性能的影响及关键指标分析

InfiniSynapse报错解决Error get_table_detail: Failed to execute script: getaddrinfo EAI_AGAIN infini-sql

探索AI人工智能领域PyTorch的模型评估指标

人工智能-准确率（Precision）、召回率（Recall） 和 F1 分数

【Python使用】嘿马推荐系统全知识和项目开发教程第2篇：1.4 案例--基于协同过滤的电影推荐,1.5 推荐系统评估

关于metrics.classification_report报告中指标解读

Datawhale 2025年2月组队学习- 推荐系统教程FunRec #Task3

阿里云百炼开源面向 Java 开发者的 NL2SQL 智能体框架

【0样本起手做多标签分类】3——大小模型螺旋上升

RAG 工业落地方案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）细节比对！CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道，全球冠军被算力选手夺走了

YOLOv3 正负样本划分详解

向量检索中的 ANN（Approximate Nearest Neighbor）技术

CON:Chain-of-Note: Enhancing Robustness in Retrieval-Augmented Language Models 论文解读

如何评估分类任务的模型性能

评价分类器性能的方法有

多标签分类性能评估方法

多分类性能评估方法

可解释性医疗影像算法解析

【RAG召回】bge实现向量相似度索引

【RAG召回优化】rag召回阶段方法探讨

【RAG召回】BM25算法示例

HARDTESTS: Synthesizing High-Quality Test Cases for LLM Coding

解构与重构：PLM 系统如何从管理工具进化为创新操作系统？

从微信读书后台架构看RAG知识召回架构

【机器学习解惑】多分类问题的性能如何评估？

学习笔记：3个学习AI路上反复看到的概念：RAG，Langchain，Agent

weaviate向量库从零开始——weaviate混合搜索详解及提高性能的关键技巧

RAGFlow知识检索原理解析：混合检索架构与工程实践

AI时代下，知识库的召回率提升技巧

Springboot+deepseek 实现向量数据库优化检索

10.8 LangChain三大模块深度实战：从模型交互到企业级Agent工具链全解析

AI Agent开发第69课-彻底消除RAG知识库幻觉(3)-手撕“重排序”

召回12：曝光过滤 & Bloom Filter

通过Windows操作系统双因素认证实现工业设备安全运维：安当SLA

Youtube推荐系统论文-《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》-简单总结

nlp实战--召回实战训练

【机器学习和深度学习】分类问题通用评价指标：精确率、召回率、准确率和混淆矩阵

准确率、精确率、召回率、F-Score

数据集类不平衡的处理方法

【Python】智能检测系统的完整代码，以灭火器检测系统为例

DeepSeek破界而来：重构大规模深度检索的算力与边界

人工智能-准确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 分数