auc三维图第72页

低速啃书计算机视觉：一种现代方法（中文版）第二版第七八章

设计和实现能模仿人类视觉获取深度的算法（立体感知算法）应用：机器人视觉导航、地图生成、航空勘测和近距照相测量目标识别的图像分割计算机图形学的三维场景重建立体视觉的两个过程：1融合两（多）台摄像机观察到的特征2重建这些特征的三维图像单个图像特征的重建易于多个

HimeAnole·2020-07-13 10:10

烈焰部分数据库表注释说明

无法修改）account_forced_permissions账户强制许可（不明白）achievement成就achievement_data成就数据areatriggersarenateams竟技队伍auctionhouse

howard lv·2020-07-13 09:37

OpenGL简介以及术语总结

OpenGLES（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，去除了许多不必要和性能较低的API接⼝

为了自由的白菜·2020-07-13 09:18

OpenGL 名词解释

OpenGL指令OpenGL与OpenCV比较OpenGL主要用于渲染显示OpenCV主要图像识别，比如人脸识别，物体识别与人工智能相结合，第三方主流框架face++（收费）OpenGLES是OpenGL三维图形

mingios·2020-07-13 08:09

ROC曲线基于R语言-（pROC包）

在绘制ROC曲线前，我们根据学习期的预测结果对样例进行排序，按照该顺序计算出横纵坐标，纵轴是“真正例率”（TRP），横轴是“假正例率”（FPR），图像与x=1,y=0的直线围成的面积为AUC

寂静前行·2020-07-13 08:36

日常茶具英文怎么说

英文来侃侃，茶具的名称茶壶teapot壶垫teapad茶船teaplate茶盅teapitcher盖置lidsaucer奉茶盘teaservingtray茶杯teacup杯托cupsaucer茶巾盘teatoweltray

饮哲·2020-07-13 05:32

2017-06-20

Foraslongashumanshaveromancedeachother,otherdhavewantedtomeddle.Whetherthoseotherswereparents,priests,friendsorbureaucrats

Eudemonia_b8cf·2020-07-13 05:17

2. Routing - 2.5 Scoping Routing Rules

2.5ScopingRoutingRulesRailsgivesyouavarietyofwaystobundletogetherrelatedroutingrulesconcisely.They’reallbasedonusageofthescopemethodanditsvariousshortcuts.get'auctions

介可能是只乌龟·2020-07-13 04:21

几种java通信（rmi,http,hessian,webservice）协议性能比较

Hessian和Burlap是caucho公司提供的开源协议，基于HTTP传输，服务端不用开防火墙端口。协议的规范公开，可以用于任意语言。H

fxly0401·2020-07-13 04:15

V-Net论文笔记

原文：《V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentation》一、这篇文章的核心思想1、提出了可以应用在三维图像

east_fence·2020-07-13 04:51

吴恩达机器学习笔记二（lecture 2）（损失函数、梯度下降）

在这个例子中使用的是平方误差函数最为损失函数，这是解决线性回归问题最常用的损失函数1、假设函数和损失函数之间的关系先考虑θ₀=0的情况：当θ₁=1时，损失函数取最小值θ₀不知道时，两个参数，对应的损失函数的图像如下：是一个三维图像

cheney康·2020-07-13 03:54

spark AUC 计算实现(Scala)

假设预测值的RDD为pred实际真实值的RDD为realVal我们计算AUC的公式为：则AUC的计算可以按如下代码实现：defaucCal(pred:RDD[(Long,Double)],realVal

bianzhicool·2020-07-13 03:53

OpenGL ES绘制3D

OpenGLES绘制3D图形OpenGLES绘制3D图形OPhone平台开发,2010-01-0510:50:16标签:openglesAPI绘制图形EGL3D程序应用程序编程接口OpenGLES是OpenGL三维图形

ainibaifenbai·2020-07-13 02:20

Vous ne serez pas ignorer les impressionnantes Sac à main Lancel

C'estpourquoil'SoldesLancelintroduitvousdevezPoppychoixquevouspouveztravaillersurdynamiquecoupléavecdesfemelleschic,PourêtreenmesuredeceluiquienraisondufaitdésirebeaucoupdedétailsavecunLancel.Avez-vou

a62398602·2020-07-13 02:42

Les sacs à main Lancel une personne achetés sur www.iigomotiv.com sont pour la plupart des reproduct...

MaiségalementdesfournituresdeluxeonttravaillésurbeaucoupplusirritantpardesindividusrichesréduireconsidérablementlarecherchedesmeilleurssacsàmainLancelPremierFlirt

a62398602·2020-07-13 02:41

双语：“中国关键词”精选

sixguidelinesforupholdingethicalintegrityandensuringcompetenceofofficials“四风问题”fourformsofmisconductwithintheParty(formalism,bureaucraticism

翻译米·2020-07-13 01:54

IT资源分享

人工智能：链接：https://pan.baidu.com/s/1Zj4DdNbt6kAUCOSpOUQdqA提取码:xf6cAndroid：链接:https://pan.baidu.com/s/1nsMRX287sApSOpRJDxi3MA

一只铁憨憨℡·2020-07-12 23:36

番茄的各种酱，不都叫Tomato Sauce！

番茄做成的酱，中文通常一概翻译成TomatoSauce，殊不知，不是所有的番茄酱都叫TomatoSauce的。

CJ一棵树·2020-07-12 22:28

用MFC实现OpenGL编程

但最近几年它成为一个非常优秀的开放式三维图形接口。实际上它是图形软件和硬件的接口，它包括有120多个图形函数，"GL"是"GRAPH

zhouhangjay·2020-07-12 20:20

【机器学习笔记】：一文让你彻底理解准确率，精准率，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

ROC/AUC作为机器学习的评估指标非常重要，也是面试中经常出现的问题（80%都会问到）。

Python数据科学·2020-07-12 19:09

机器学习中的评价指标(分类指标评Accuracy、Precision、Recall、F1-score、ROC、AUC ）（回归指标评价MSE、RMSE、MAE、MAPE、R Squared）

文章目录1.机器学习中的评价指标基础（一）分类指标评价1.Accuracy2.Precision、查准率3.Recall、查全率4.F1-score举个例子：5.ROC6.AUC（二）回归指标评价1.均方误差

五角钱的程序员·2020-07-12 18:50

以太坊源码分析(53）以太坊测试网络Clique_PoA介绍

可以通过这个网站获取etherhttps://faucet.rinkeby.io/需要有google+账号，facebook或者twitter账号才能获取，详细的获取办法参考上面的网站。

尹成·2020-07-12 18:20

Fabric 1.0源代码分析(19) Ledger #statedb（状态数据库）

可选择基于leveldb或cauchdb实现。statedb，代码分布在core/ledger/kvledger/txmgmt/statedb目录下

尹成·2020-07-12 18:20

13利用 PCA 来简化数据

人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像，该图像就给出运动场上球的位置。在这个过程中，人们已经将百万像素点的数据，降至为三维。

yiluohan0307·2020-07-12 18:13

OpenCV，在图像中，直观显示HOG特征值

HOG特征提取算法的实现过程：大概过程：HOG特征提取方法就是将一个image（你要检测的目标或者扫描窗口）：1）灰度化（将图像看做一个x,y,z（灰度）的三维图像）；2）采用Gamma校正法对输入图像进行颜色空间的标准化

Renaissance5K·2020-07-12 16:44

Matplotlib画几种三维图

本文探讨如何通过python的matplotlib.画出我们所需要的三维图。主要会使用到maplotlib的3D绘图工具Themplot3dToolkit中的各种函数。

一匹老帅·2020-07-12 14:26

一文理清楚，准确率，精度，召回率，真正率，假正率，ROC/AUC

一.混淆矩阵如上图为一个混淆矩阵，TruePositive（真正,TP）被模型预测为正的正样本；TrueNegative（真负,TN）被模型预测为负的负样本；FalsePositive（假正,FP）被模型预测为正的负样本；FalseNegative（假负,FN）被模型预测为负的正样本；相对应的，TruePositiveRate（真正率,TPR）或灵敏度（sensitivity）TPR=TP/（TP

dastu·2020-07-12 14:02

学习solidity的公开拍卖竞价

solidity-cn.readthedocs.io/zh/develop/solidity-by-example.html源代码pragmasolidity^0.4.22;contractSimpleAuction

马克思的区块链·2020-07-12 13:51

逻辑回归评价指标趣析（AUC，ROC，一致对，相等对）

萝卜·2020-07-12 13:13

用Matplotlib在PyQt5界面绘制动态曲线、柱形、二维、三维图（下）

文章目录前言循环的实现图形数据的更新曲线图的更新柱形图的更新二维图的更新三维图的更新前言上一篇介绍了如何在PyQt的界面上通过Matplotlib绘制静态的曲线图、柱形图、二维图和三维图。

Doc_Cheng·2020-07-12 12:36

机器学习之性能度量指标——决定系数R^2、PR曲线、ROC曲线、AUC值、以及准确率、查全率、召回率、f1_score

一、线性回归的决定系数（也称为判定系数，拟合优度）相关系数是R哈~~~就是决定系数的开方！正如题所说决定系数是来衡量回归的好坏，换句话说就是回归拟合的曲线它的拟合优度！也就是得分啦~~决定系数它是表征回归方程在多大程度上解释了因变量的变化，或者说方程对观测值的拟合程度如何。计算公式为：决定系数越大表拟合优度越好！Python中可直接调用score()方法来计算决定系数值。score(self,x_

大黄蜂Fighting·2020-07-12 12:44

「机器学习速成」分类，评估指标(TP、FP、TN、FN)，ROC曲线和AUC

www.toutiao.com/a6706449645901464078/2019-06-2520:49:47大家好，今天我们学习【机器学习速成】之分类，评估指标(TP、FP、TN、FN)，ROC曲线和AUC

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-12 12:34

评价指标——精确度，召回率，真阳率，假阳率，P-R曲线，ROC曲线，AUC

1.定义精确度（precision）/查准率：TP/（TP+FP）=TP/P预测为真中，实际为正样本的概率召回率（recall）/查全率：TP/（TP+FN）正样本中，被识别为真的概率假阳率（Falsepositiverate）：FPR=FP/(FP+TN)负样本中，被识别为真的概率真阳率（Truepositiverate）：TPR=TP/（TP+FN）正样本中，能被识别为真的概率准确率（accu

北落师门XY·2020-07-12 11:50

利用随机森林、GBDT、xgboost、LightGBM计算准确率和auc

利用随机森林、GBDT、xgboost、LightGBM计算准确率和auc用到的模块importpandasaspdimportlightgbmaslgbfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportlabel_binarizefromsklearn.ensembleimportRan

weixin_41710583·2020-07-12 11:59

机器学习评价指标合辑(TP/FP/FN/TN/Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)

我们训练模型时需要用到各种评价指标，网上很多人的总结要么太凌乱，甚至还有错误，总结一下各种常用的评价指标，以备使用时查阅，如有错误欢迎指出。1.分类准确率分类正确的样本占总样本个数的比例。2.TP/FP/FN/TN1）Truepositive(TP):真正例，将正类正确预测为正类数；2）Falsepositive(FP):假正例，将负类错误预测为正类数；3）Falsenegative(FN):假负

spectre7·2020-07-12 11:41

DataWhale一周算法实践3---模型评估（accuracy、precision，recall和F-measure、auc值）

文章目录1参数详解1.1accuracy1.2precision1.3recall1.4F1-measure1.5auc值&roc曲线TODO2基于本次项目对6个评分参数的理解3对于7个模型的6个参数的计算

Aunty Joey·2020-07-12 11:32

Hessian Requires POST,没有出现

如果正确写对了web.xml的话，启动服务，却没有出现HessianRequiresPOST，建议可以在浏览器输入：项目后面加上你的业务接口类的名字customerServicecom.caucho.hessian.server.HessianServlethome-classcn.itcast.crm.service.impl.CustomerServiceImplhome-apicn.itca

小白求学进阶·2020-07-12 11:56

ROC曲线和AUC

AUC则是ROC曲线以下的面积，面积越大证明分类器的效果越好。详细说明如下：针对一个二分类问题，将实例分成正类(postive)或者负类(negative)。但是实际中分类时，会出现四种情况

我是飞机·2020-07-12 10:31

英国雷纳德国际拍卖有限公司.百年传承.全球品牌.值得托付.

LeonardsInternationalAuctionsCo.,Ltd.isregisteredinUK.Thecompanyhasahigh-level,highqualityprofessionaleliteteams.Theauctionhasextensiveexperienceintheplanningandoperation.Auctionadheretophysicalrealex

御品收藏·2020-07-12 08:25

区块链教程Fabric1.0源代码分析Ledger statedb（状态数据库）-兄弟连区块链

可选择基于leveldb或cauchdb实现。statedb，代码分布在core/ledger/kvledger/txmgmt/statedb目录下，目录

weixin_33795093·2020-07-12 07:48

评估一个预测模型性能通常都有那些指标

对于离散的分类问题，我们一般看ROC曲线，以及AUC曲线，一般好的模型，ROC曲线，在一开始就直接上升到1,然后一直保持1，也就是使得AUC=1.0或者尽可能的让其接近这个值

weixin_33711647·2020-07-12 07:06

【机器学习】PRC（PR曲线）

与ROC和AUC密不可分，复习的时候觉得PRC也单独写一篇。问题源自：如何判断一个数据集正负样本是均衡的？PR和ROC在面对不平衡数据时的表现是不同的。

littlemichelle·2020-07-12 07:58

Solidity 编程实例--简单的公开拍卖

contractSimpleAuction{//拍卖的参数。//时间要么为unix绝对时间戳（自1970-01-01以来的秒数），//或

weixin_30873847·2020-07-12 07:33

python——绘制二元高斯分布的三维图像，

在对数据进行可视化的过程中，可能经常需要对数据进行三维绘图，在python中进行三维绘图其实是比较简单的，下面我们将给出一个二元高斯分布的三维图像案例，并且给出相关函数的参数。

weixin_30458043·2020-07-12 06:15

ROC与AUC曲线绘制

由于ROC曲线面积比较难求得，所以判断模型好坏一般使用AUC曲线关于AUC曲线的绘制，西瓜书上写得比较学术，不太能理解，假设有这么一个样本集：假设预测样本为20个，预测为正类的概率已经进行了排序，得分递减

weixin_30394669·2020-07-12 05:03

Web全自动化测试Python + Pytest+Selenium+ Saucelabs

全自动化测试，我们用简单易学的python语言来编写测试用例；采用Python的单元测试框架Pytest去控制和运行测试用例；采用开源的WebUi测试框架Seleniumt提供的API操作界面元素；使用Saucelabs

TesterProfessor·2020-07-12 05:40

解决在VS Code里使用python开发因路径原因无法找到引用模块的问题

.├─.vscode|├─lauch.json│└─setting.json├─contract_trader│├─…│└─myAccountKey.py└─spot_trader├─customized

vivisol·2020-07-12 04:52

Python闲谈（一）mgrid慢放

不论是利用Mayavi还是matplotlib绘制三维图表，里面都用到了numpy中的一个函数叫mgrid。本次博客我简单地讲一下mgrid是干什么用的，以及一个三维曲面是如何绘制出来的。

悠望南山2016·2020-07-12 03:27

java web 导出PDF聊天记录

主要是使用iText和flyingsaucer实现，xmlworker不知道怎么的，我本地一直导出的PDF没有内容，就暂时没有使用。

Joy白·2020-07-12 03:56

matlab 使用三个矩阵画三维图像

clear;clccloseall;loadseamount;%求data的最大最小值minX=min(x);maxX=max(x);minY=min(y);maxY=max(y);%画出一维平面[x1,y1]=meshgrid(minX:0.01:maxX,minY:0.01:maxY);%散乱点插值z1=griddata(x,y,z,x1,y1);%画平面surf(x1,y1,z1);hold

Code_headache·2020-07-12 03:07

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