auc三维图

Houdini在游戏方面的地位是否会被Blender动摇?

首先我们需要的是分清Houdini和Blender两款软件的区别，Houdini是一款三维图像软件，多被应用重大影视项目的渲染制作等方面；Blender则是作为绘画辅助工具提供从建模、动画、材质、渲染、
BJ_bafangonline·2023-04-18 03:34

概念学习

名词解释OpenGLOpenGL（全写OpenGraphicsLibrary）是个定义了一个跨编程语言、跨平台的编程接口的规格，它用于三维图象（二维的亦可）。
曾大耗子·2023-04-18 03:31

普罗旺斯泉水小镇，在青山绿水环抱中，享受心灵平静

文/流浪阿紫以泉水著称的沃克吕兹泉水小镇（FontainedeVaucluse）是个值得一游的小镇，这个小镇不大，居民也不多，但是这里拥有法国最大的天然泉水，世界排名第5位。
流浪阿紫·2023-04-18 02:09

记录一下支付宝小程序的坑

如果前面打开过小程序，触发了onlauch事件，从卡包跳转的时候，只是进入这个页面，不会触发onlaunch事件了。（其实这个没问题）主要是开发过程中，我们要去找个页面就开始通过扫码打开。
AAA前端·2023-04-18 01:41

推荐系统之评估方法和评价指标PR、ROC、AUC

简介推荐系统的评估相关的知识比重在整个推荐系统的知识框架中占比不大，但是其重要程度不言而喻，因为采用的评价指标直接影响到了推荐系统的优化方向是否正确。评价指标主要用于评价推荐系统各方面的性能，按照应用场景可以分为离线评估和线上测试。其中离线评估的主要方法包括Holdout检验、交叉检验、留一验证、自助法等，评价指标主要包括用户满意度、预测准确度、召回率、覆盖率、多样性、新颖性、流行度、均方根误差、
HaloZhang·2023-04-17 19:57

模型评价指标（CTR）

最近项目在做点击率预估（CTR）建模，建模过程中一直使用AUC作为评估指标。
zstu_翊·2023-04-17 11:50

【kernel exploit】CVE-2022-2639 openvswitch模块kmalloc-0x10000堆溢出利用（pipe_buffer任意文件写技术）

测试版本：Linux-5.17.4exploit及测试环境下载地址—https://github.com/bsauce/kernel-exploit-factory编译选项：CONFIG_OPENVSWITCH
bsauce·2023-04-17 09:18

【kernel exploit】CVE-2022-25636 nftables OOB 写堆指针漏洞利用

Ubuntu21.10内核版本5.13.0-30中测试，成功率40%，由于用到msg_msg对象，所以只能用5.14以前的内核版本进行测试）exploit及测试环境下载地址—https://github.com/bsauce
bsauce·2023-04-17 09:18

【Exploit trick】利用poll_list对象构造kmalloc-32任意释放 (corCTF 2022-CoRJail)

源码文件下载：https://github.com/bsauce/CTF漏洞分析：kmalloc-4096中的off-by-one漏洞，溢出写入一个NULL字节。
bsauce·2023-04-17 09:48

【bsauce读论文】PSPRAY-基于时序侧信道的Linux内核堆利用技术

会议：USENIXSecurity’23作者：来自SeoulNationalUniversity的YoochanLee、ByoungyoungLee等人。主要内容：由于Linux内核的堆分配器SLUB开启的freelist随机化保护，所以堆相关的内核漏洞利用成功率较低（平均为56.1%）。本文提出PSPRAY，采用基于时序侧信道的利用技术来提高OOB/UAF/DF漏洞的利用成功率，成功率从56.1
bsauce·2023-04-17 09:15

母亲节餐单

主菜提前准备意式青酱pestosauce罗勒叶100g松仁50g榛子10g腰果10g海盐10g蒜两片柠檬皮屑少量干酪屑70g蒜去皮，冷水入锅，沸腾即捞出，再把罗勒叶放入沸水3-5秒捞出沥干在石臼里放入海盐
Rock_6f0f·2023-04-17 04:59

图元和片元_OpenGL 术语了解

当这个术语作为动词使用时，指的是计算机创建三维图像时所经历的过程。它也作为名词使用，指的仅仅是最终的图像作品。
是小谷吗·2023-04-17 03:34

pytorch进阶学习（七）：神经网络模型验证过程中混淆矩阵、召回率、精准率、ROC曲线等指标的绘制与代码

_哔哩哔哩_bilibili混淆矩阵的概念_GIS_JH的博客-CSDN博客机器学习中的混淆矩阵，准确率，精确率，召回率，F1，ROC/AUC，AP/MAP_混淆矩阵准确率预测精度召回率_胤风的博客-CSDN
好喜欢吃红柚子·2023-04-16 20:55

【最全的】分类算法的性能度量指标

Accuracy）、错误率（ErrorRate）、精准率（Precision）和召回率（Recall）、F1Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC
Yolanda Yan 9·2023-04-16 10:15

分类算法性能度量指标

ConfuseMatrix)、准确率(Accuracy)、精准率(Precision)和召回率(Recall)、F1-Score、ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)、AUC
独影月下酌酒·2023-04-16 10:44

开源免费跨平台opengl opencv webgl gtk blender, opengl贴图程序

三维图形的这是opengl的强项，大型3D游戏都会把它作为首选。图像处理，是opencv的锁定的目标，大多都是C的api，也有少部分是C++的，工业图像表现，图像识别，都会考虑opencv的。
weixin_33726313·2023-04-16 08:31

Python实现分类器性能度量（混淆矩阵，正确率，准确率，召回率，ROC，AUC）

1.混淆矩阵对于二分类问题，可将样例根据其真实类别与分类器预测类别的组合划分为:真正例（truepositive）：将一个正例正确判断为正例假正例（falsepositive）：将一个反例错误判断为正例真反例（truenegative）：将一个反例正确判断为反例假反例（falsenegative）：将一个正例错误判断为反例令TP、FP、TN、FN分别表示对应的样例数，这四个指标构成了分类结果的混淆
小飞鱼_bigdata·2023-04-16 07:55

Nodejs接收图片base64格式保存为文件

base64的形式为“data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAABQAAAAUCAYAAACNiR0。。。。”
彬彬彬boboc·2023-04-16 02:55

revit浏览器 android,revit浏览器

功能介绍【CAD图纸多种格式的兼容】支持AutoCAD所有版本的DWG二维、三维图纸【强大的Revit浏览器功能】多种旋转模式(动态旋转、自有旋转、约束旋转)、平移、缩放、剖切(zx轴切面、zy轴切面、
Demeyi-邓子·2023-04-15 22:18

uniapp h5 调用腾讯地图TMap

第一种：在App.vue文件的onLauch里加入(全局引用)onLaunch:function(){/*动态引入script腾讯地图*///上一篇的TMap引入用此方法即可constscript=document.createElement
maoge_666·2023-04-15 22:30

2019-10-27 GRE READING

6Cateringestablishmentandrestaurantcateringestablishment（餐饮服务公司）；做题思路上通过题目提供的结果来归因推理出E选项；-7Bicycle-8Glaucoma
Will_5356·2023-04-15 20:06

GPU——“图形处理器”

3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。显示芯片通常是显示卡上最大的芯片（也是引脚最多的）。
脉清心爱·2023-04-15 20:19

纹理相关知识整理

原文地址：http://www.cnblogs.com/helinsen/archive/2012/08/01/2618539.html纹理是增强计算机生成的三维图像的真实感的有力工具。
puppet_master·2023-04-15 14:34

Direct3d纹理

纹理纹理是增强计算机生成的三维图像的真实感的有力工具。Microsoft?Direct3D?支持广泛的纹理特性，并使开发人员可以很方便地使用高级纹理技术。本节讲述如何使用纹理。
panzhijiepanzhiyang·2023-04-15 14:02

Joey-晓得-19.4.26

SmashedCucumber拍黄瓜pāihuángguā拍actuallymeansbeat,smackorclap.Sesameoil,mincedgarlic,cookingwine,soysauceandvinegarliftcucumbertounimaginableheightsinthisclassiccolddish.Bestpairedwithacold
晓楠得一录·2023-04-15 12:51

用户贷款违约预测-Top1方案-单模0.9414

采用AUC作为评价指标。相关字段以及解释如下。数据集质量比较高，无缺失值。由于数据都已标准化和匿名化处理，因此较难分析异常值。
Kilig*·2023-04-15 10:08

plotly for R

ggplot2的+详细教程参见(https://plotly.com/r/)基本命令基本绘图命令：plot_ly(data,x,y,z,type,mode...)x:x轴数据y:y轴数据z:z轴数据(三维图形
nnlrl·2023-04-15 05:12

什么是 三维渲染内核？

一、引言随着计算机图形学的发展，三维图形已经成为电子游戏、动画电影和可视化、数字孪生等领域的关键技术。为了将三维模型转换成二维图像，我们需要依赖一个称为三维渲染内核的工具。
图观引擎·2023-04-15 02:12

Matlab三维图

#绘制步骤格点矩阵基本操作输入的是矩阵，则绘制好多条曲线。meshgrid将向量转变为矩阵得到格网矩阵XY是同维矩阵Hot的着色方案surf着色函数三维曲线图：plot3三维网线图：mesh、meshgrid三维曲面：surf透视镂空裁切（重要）透视sphere可以直接绘制球体镂空空的区域设置为非数0～2pi之间生产100个数字find命令A=123456789针对以上数组，提取4一维的是A（2）
Charity_st·2023-04-15 00:49

绘制ROC曲线及P-R曲线

ROC曲线下方的面积叫做AUC(曲线下面积)，其值越大模型性能越好。P-R曲线（精确率-召回率曲线）以召回率(Recall)为X轴，精确率(Precision)为y轴，直观反映二者的关系。两种
九灵猴君·2023-04-14 10:38

PLSM2

经过查看了一些网上的评论和对比文章决定使用三维图形渲染引
d04421024·2023-04-14 08:00

模型排序能力与用户相关性

在推荐场景下，模型auc大于0.5，其排序能力一定高于随机吗？模型离线评估auc大于0.5，上线后发现与随机推荐没差别？排序的商品结果与用户没有相关性？
shudaxu·2023-04-14 00:49

模型稳定性指标—PSI

之前阐述了模型本身的评价指标：混淆矩阵、F1值、KS曲线、count_table和ROC曲线AUC面积，本文介绍模型稳定性指标PSI。
阿黎逸阳·2023-04-13 05:54

不是超级英雄的平凡人，却温暖着大码微拍与你

9月8日，加拿大红鹿市，EGAuctions汽车拍卖会场人声鼎沸。这个一向是金钱喧嚣和流动的地方，那天下午
H华仔·2023-04-13 00:42

二分类模型评价指标-Scala实现

本文主要使用Scala计算二分类模型的评价指标，包括以下内容：precision、recall、F1ScoreaccuracyAUCKS对上述指标计算方法进行封装，方便调用。
维格堂406小队·2023-04-12 20:54

spark mllib源码分析之二分类逻辑回归的评价指标

在逻辑回归分类中，我们评价分类器好坏的主要指标有精准率（precision），召回率（recall），F-measure，AUC等，其中最常用的是AUC，它可以综合评价分类器性能，其他的指标主要偏重一些方面
snaillup·2023-04-12 20:19

spark scala 训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score

sparkscala训练xgboost模型，输出测试集AUC、precison、recall、f1-score使用的数据集链接：训练集https://alink-release.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
Hanlos·2023-04-12 20:16

Spark - AUC、Accuracy、Precision、Recall、F1-Score 理论与实战

一.引言推荐场景下需要使用上述指标评估离、在线模型效果，下面对各个指标做简单说明并通过spark程序全部搞定。二.指标含义1.TP、TN、FP、FN搜广推场景下最常见的就是Ctr2分类场景，对于真实值real和预测值pre分别有0和1两种可能，从而最终2x2产生4种可能性：-TP真正率对的预测对，即1预测为1，在图中体现为观察与预测均为Spring-FP假正率错的预测对，即0预测为1，在图中体现为
BIT_666·2023-04-12 20:42

A New Surrogate Loss andEmpirical Studies on Medical Image Classification（待补充）

摘要深度AUC最大化（DAM）是一种通过最大化数据集上模型的AUC分数来学习深度神经网络的新范式。
Nice25·2023-04-12 18:49

OpenGL ES 初探 - 了解OpenGL ES和GLKit

一、什么是OpenGLESOpenGLES(OpenGLforEmbeddedSystems)是OpenGL三维图形API的子集，针对手机、PDA和游戏主机等嵌入式设备而设计。
Sheisone·2023-04-12 13:36

JAVA三维可视化组件：Matplot 3D for JAVA(V3.0) 一个纯JAVA开发的科学数据可视化组件包 类似 Python 的matplotlib（含示例代码）

目录概述组件下载及项目地址效果展示和示例代码概述Matplot3DforJAVA（V3.0）是一个基于JAVASE1.8环境开发的三维图形图表组件。
tanling8334·2023-04-12 12:35

用Python在三维图上标注特定点的坐标

importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfig=plt.figure()ax=plt.axes(projection="3d")x=y=np.arange(start=-1,stop=1,step=0.05)X,Y=np.meshgrid(x,y)Z=(X-Y)*(X+Y)ax.plot_surface(X,Y,Z,alpha=0.8,cstri
muamuamuam·2023-04-12 08:43

python lightgbm中使用“early_stopping_rounds”和“verbose_eval”出现 UserWarning

参数后出现UserWarning示例代码如下：importlightgbmcv_results=lightgbm.cv(params,lgb_train,seed=1,nfold=5,metrics='auc
Buccellati_·2023-04-12 04:58

大家知道吗NuLink融资400万美元用于开发隐私保护技术

投资方包括BMWCapital,BrotherhoodInvestment、ChainLayer、ChateauCrypto、CoincuVentures、C
77920f849a64·2023-04-12 02:09

高中奥数 2021-10-16

、相切的圆为,记为圆的半径,是的内切圆半径.类似地定义、.证明.证明设、、为圆、圆、圆的圆心.记、为点在、上的投影,则的内心为的中点.设、为在、上的投影,有.同理,,.令,,.只需证当时,有,即.由Cauchy-Schwartz
天目春辉·2023-04-12 02:05

[每日一题]面试官问：for in和for of 的区别和原理？

关注「松宝写代码」，精选好文，每日一题时间永远是自己的每分每秒也都是为自己的将来铺垫和增值作者：saucxs｜songEagle一、前言2020.12.23日刚立的flag，每日一题，题目类型不限制，可以是
saucxs·2023-04-12 00:07

Lesson6---Matplotlib数据可视化

绘图基础数据可视化数据分析阶段：理解和洞察数据之间的关系；算法调试阶段：发现问题，优化算法；项目总结阶段：展示项目成果Matplotlib：绘制图标的第三方库，可以快速方便地生成高质量的图标直方图柱形图散点图气泡图折线图三维图
YoLo-8·2023-04-11 11:28

机器学习分类问题指标理解——准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-Score、ROC曲线、P-R曲线、AUC面积

一个例子在分类(classification)问题的模型评估中，常用的评测指标有以下7个：准确率(accuracy)精确率(precision)召回率(recall)F1-ScoreROC曲线P-R曲线AUC
MichaelLee826·2023-04-11 09:24

多标签评价指标AUC计算

importtorchimportnumpyasnpfromsklearn.metricsimportroc_auc_scoredefmulti_label_auc(y_true,y_pred):"""
进阶媛小吴·2023-04-11 05:09

文献阅读（49）—— 基于Transformer青光眼预测

青光眼预测先验知识/知识拓展文章结构文章方法1.文章核心网络结构2.Timepositionalencoding3.时间敏感性自注意力机制4.Time-SensitiveMSA5.ConditionalGlaucomaForecastNetwork6
柚子味的羊·2023-04-10 23:33
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