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leetcode刷题/每日一题 1137. 第 N 个泰波那契数

1137.第N个泰波那契数题意:泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。
公仔面i·2022-08-29 07:44

【Python】【难度：简单】Leetcode 1137. 第 N 个泰波那契数

泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。
给阿姨倒杯卡布基诺·2022-08-29 07:37

Leetcode 1137. 第 N 个泰波那契数

题目描述泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。
无名小卒一枚·2022-08-29 07:07

【Leetcode】1137. 第 N 个泰波那契数

第N个泰波那契数泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。
陆北_·2022-08-29 07:04

一、第N个泰波那契数（Weekly Contest 147）

题目描述：泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。
wenbaoxie·2022-08-29 07:01

1137.第N个泰波那契数(java)

1137.第N个泰波那契数题目思路代码LeetCode笔记汇总题目泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数
乄黎卿·2022-08-29 07:24

【leetcode】1137.第N个泰波那契数

泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数Tn的值。
Alexling0·2022-08-29 07:09

LeetCode 1137. 第 N 个泰波那契数 C/C++/Python

1137.第N个泰波那契数C语言版C++版Python版题目描述泰波那契序列Tn定义如下：T0=0,T1=1,T2=1,且在n>=0的条件下Tn+3=Tn+Tn+1+Tn+2给你整数n，请返回第n个泰波那契数
Mindtechnist·2022-08-29 07:08

模型评价指标(1)--混淆矩阵Confsion Matrix

目录前言混淆矩阵ConfusionMatrix基本概念TP、FP、FN、TN关系：公式及意义混淆矩阵的pytorch实现头文件定义混淆矩阵类使用ConfusionMatrix进行分类模型的指标评价最终实现前言相信自己
weibuweibu123·2022-08-24 07:15

分类模型的评价指标--混淆矩阵，ROC曲线，AUC及sklearn.metrics.roc_curve参数说明

truenegatives(TN):实际为负预测为负。fal
耳东鹏·2022-08-24 07:02

numpy 分类模型评估 混淆矩阵

先来看最基础的二分类模型的混淆矩阵PredictionPositiveNegativeTargetTrue真阳性-TP假阴性-FNFalse假阳性-FP真阴性-TN根据这个矩阵，可以计算得到分类模型的几个指标
荷碧·TongZJ·2022-08-24 07:56

【CCF会议期刊推荐】中国计算机协会(CCF)推荐计算领域高质量科技期刊分级目录（T3类）

序号期刊名称CN号语言主办单位1中兴通讯技术（英文）ZTECommunications34-1294/TN英文时代出版传媒股份有限公司、深圳航天广宇工业有限公司2信息网络安全31-1859/TN中文公安部第三研究所
Allenpandas·2022-08-22 19:17

【CCF会议期刊推荐】中国计算机协会(CCF)推荐计算领域高质量科技期刊分级目录（T2类）

计算机科学与探索11-5602/TP中文华北计算技术研究所3中国图象图形学报11-3758/TB中文中国科学院空天信息创新研究院、中国图象图形学学会、北京应用物理与计算数学研究所4信息安全学报10-1380/TN
Allenpandas·2022-08-22 19:16

Android系统编译aosp

ie=utf-8&f=8&rsv_bp=1&tn=baidu&wd=AO
chezabo6116·2022-08-17 09:08

PID原理及python简单实现与调参

水位目标：T当前水位：Tn加水量：U误差：errorerror=T-Tn比例控制系数：kpU=kp∗errorU=k_p*errorU=kp∗errorinitial:T=1;Tn=0.2,error=
Scc_hy·2022-08-16 07:00

C语言中常见的两个比较字符串是否相等的函数strcmp和strncmp

;设这两个字符串为str1，str2，若str1==str2，则返回零；若str1>str2，则返回正数；若str1intstrncmp(constchar*s1,constchar*s2,size_tn
肖爱Kun·2022-08-14 16:38

跨模态检索评价指标，pr曲线，map

跨模态检索评价指标精确率，准确率，召回率，混淆矩阵以二分类算法为基础TN：算法预测为负例（N），实际上也是负例（N）的个数，即算法预测对了（True）；FP：算法预测为正例（P），实际上是负例（N）的个数
Wei-yuxin·2022-08-08 07:28

【深度学习】——模型评估指标MAP计算&实例计算

目录一、知识储备1、IOU——交集面积与并集面积之比2、混淆矩阵（TP、FP、FN、TN）问题1：上面的TP等具体是如何计算得到的？
有情怀的机械男·2022-08-08 07:18

爬虫（利用正则表达式爬取百度新闻（淘宝））

ie=utf-8&medium=0&rtt=1&bsst=1&rsv_dl=news_t_sk&cl=2&wd=%E6%B7%98%E5%AE%9D%E7%BD%91&tn=news&rsv_bp=1&
qq_42839893·2022-08-01 09:05

欧奈尔的RPS曲线的编制方法(陶博士原创)

RPS定义：股票当天收盘价先对于N(20,50,120,250等)日前收盘价的涨幅T,然后对所有股票涨幅T1、T2...Tn进行归一化排序，排序强度大于90%的股票的值定义为大于90。
·2022-07-18 13:11

牛客网机器学习刷题错题集合1

一、有关机器学习分类算法的Precision和Recall，以下定义中正确的是（假定tp=truepositive正,tn=truenegative负,fp=falsepositive,fn=falsenegative
Clark-dj·2022-07-17 07:39

详解C语言的mem系列函数

目录1.memchr2.memcmp4.memmove5.memset总结1.memchrmemchr的函数声明:void*memchr(constvoid*str,intc,size_tn);作用:memchr
·2022-07-13 11:44

Python实现计算AUC的示例代码

，如下图：要理解这张图的含义，得先理解下面这个表：表中列代表预测分类，行代表实际分类：实际1，预测1：真正类（tp）实际1，预测0：假负类（fn）实际0，预测1：假正类（fp）实际0，预测0：真负类（tn
·2022-07-12 13:42

机器学习二分类模型评价指标:准确率\召回率\特异度等

TN=真阴性：预测结果为N，且与实际一致。FN=假阴性：预测结果为N，但与实际不一致。分类模型的经验误
weixin_33806300·2022-07-04 07:58

机器学习评价指标（1）——灵敏度（sensitivity）/查准率/召回率（Recall）/和特异度（Specificity）

这种情况下，特异度最高；特异度（TNR）：truenegativerate，描述识别出的负例占所有负例的比例计算公式为：TNR=TN/(FP+TN)。
Robin_Pi·2022-07-04 07:43

bp神经网络matlab实例,BP神经网络matlab实例(简单而经典)

p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始数据归一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin
勃撕麻·2022-07-01 23:58

GET和POST二者比较有什么区别？

ie=utf8&oe=utf8&tn=98010089_dg&ch=11&wd=XXPOST：登录账号密码不会显示在地址栏2、可提交的数据量不同（GET提交的数据量有限，而POST无限制）例如：GE
小邝小邝·2022-06-29 22:13

1.1-运用JMeter实现基本的接口请求

tn=baiduimage&ipn=r&ct=201326592&cl=2&lm=-1&st=-1&fr=&sf=1&fmq=1526269427171_R&pv=&ic=0&nc=1&z
蓝桉ʕ·͡ˑ·ཻʔ·2022-06-29 15:06

深度学习中AP、mAP、recall、IoU、NMS的评价指标介绍

代表将真实正样本划分为正样本的概率伪阳率：代表将真实负样本划分为正样本的概率精确率：precision=TP/(TP+FP)召回率：recall=TP/(TP+FN)准确率：accuracy=(TP+TN
浅蓝的风·2022-06-28 07:57

深度学习网络评价指标——IoU、Precision、Recall，mIoU、mPA、Accuracy和f-score的定义，区别和联系

AccuracyF-Score评价对象IoU、Precision、Recall是针对所有图片内的某一类来说的;mIoU、mPA、Accuracy是针对所有类别来计算的；分类器预测结果实际中分类器的预测结果可以分为四种，TP，TN
Winky Yang·2022-06-28 07:57

如何用keras/tf/pytorch实现TP/TN/FP/FN和accuracy/sensiivity/precision/specificity/f1-score等评价指标（python）

0.Metricsintroduction点击进入1.Kerasversiondefcal_base(y_true,y_pred):y_pred_positive=K.round(K.clip(y_pred,0,1))y_pred_negative=1-y_pred_positivey_positive=K.round(K.clip(y_true,0,1))y_negative=1-y_posit
Jack_0601·2022-06-28 07:56

TP，FP，TN，FN，FAR，FRR，HTER等常见实验指标理解

目录一、TP，TN，FP，FN二、FAR，FRR三、Recall，Precision，Accuracy四、ROC，TPR，FPR，AUC五、HTER，EER六、APCER，NPCER（BPCER），ACER
MaZhe丶·2022-06-28 07:24

机器学习中TP，TN，FP，FN，Acc，Pre，Sen, Rec的含义

1、TP，TN，FP，FN的理解定义第一个字母T/F代表预测的结果是否和实际情况相符：即如果真实情况为正样本（P），预测为正样本（P），则为T；如果真实情况为负样本（N），预测为负样本（N），则为T；如果真实情况为
汤宪宇·2022-06-28 07:47

计算深度学习评价指标Precision、Recall、F1

1.什么是TP、TN、FP、FNTP（Truepositives）:正样本被正确识别为正样本。TN（Truenegatives）:负
qq_41979891·2022-06-28 07:39

基础概念——TP、FP、TN、FN、IOU、PR、AP、Interpolated AP、AUC、mAP

TP、FP、TN、FN都是站在预测的立场看的：TP：预测为正是正确的FP：预测为正是错误的TN：预测为负是正确的FN：预测为负是错误的准确率(accuracy),精确率(Precision)和召回率(Recall
金小虾·2022-06-28 07:15

查漏补缺(2) TP/FP/TN/FN、accuracy/precision/recall、IOU、mAP

文章目录0.前言1.TP/FP/TN/FN与accuracy/precision/recall1.1.TP/FP/TN/FN1.2.accuracy/precision/recall2.IOU3.mAP3.1
清欢守护者·2022-06-28 07:42

一文讲清楚目标检测中mAP、AP、precison、recall、accuracy、TP、FP、FN、TN

TP、FP、FN、TN分类中TP、FP、FN、TN含义目标检测中TP、FP、FN、TN的含义precision、recall、accuracyprecisionrecallaccuracy抽样范围一个疑问
虎大猫猫·2022-06-28 07:39

TP TN FP FN IOU

TN:truenegative,正确的阴性，说明预测是阴性，而且预测对了，那么实际也是负例。FP:falsepositive,假阳性，说明预测是阳性，预测错了，所以实际是负例。F
cxm1995·2022-06-28 07:06

目标检测指标TP、FP、TN、FN和Precision、Recall

目标检测指标TP、FP、TN、FN，Precision、Recall1.IOU计算在了解Precision(精确度)、Recall（召回率之前我们需要先了解一下IOU(IntersectionoverUnion
TODAY'S·2022-06-28 07:31

【目标检测】评判指标：TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、mAP。

Precision）、灵敏度（Sensitivity）（就是召回率Recall）、特异度（Specificity）二级指标：mAP目录一、混淆矩阵二、二级指标三、三级指标mAP一、混淆矩阵先理解一下，TP、TN
望天边星宿·2022-06-28 07:59

【生动理解】深度学习中常用的各项评价指标含义TP、FP、TN、FN、Recall、IoU、Accuracy

无论是对于图像领域的分类、分割问题，亦或点云领域的物体分类、场景分割，在评价一个模型的好坏时，经常涉及TP、FP、TN、FN、Recall、IoU、Accuracy。。。
Gisleung·2022-06-28 07:20

des和aes相比较有哪些特点_DES和AES算法的比较，各自优缺点有哪些？

【作者单位】：中国地质大学信息工程学院湖北武汉430074【关键词】：密码算法;数据加密;DES;AES【分类号】：TN918.1【DOI】：CNKI:ISSN:1672-7800
weixin_39847728·2022-06-26 13:35

【老生谈算法】matlab实现图像阈值分割算法——图像阈值分割

imread('cat.bmp');f=rgb2gray(f);f=im2double(f);T=0.5*(min(f(:))+max(f(:)));done=false;while~doneg=f>=T;Tn
阿里matlab建模师·2022-06-25 07:41

C++详细分析lambda表达式的本质

words.end(),[](conststring&s1,conststring&s2){returns1.size()=sz;});classSizecomp{public:Sizecomp(size_tn
·2022-06-24 12:36

机器学习中 TP FP TN FN的概念

TP(TruePositive):预测为1，真实值也为1→真阳性FP(FalsePositive):预测为1，真实值为0→假阳性TN(TrueNegative):预测为0，真实值
先生胡·2022-06-23 22:00

Caputo 分数阶导数的 H2N2 插值逼近 (附Matlab程序)

插值逼近H2N2插值逼近格式推导分数阶微分方程数值算例数值算例迭代格式启动层(两层格式)三层格式数值结果源代码参考文献H2N2插值逼近格式推导本文介绍H2N2插值逼近方法,考虑0CDtγf(t)∣t=tn
图灵猫·2022-06-22 07:01

随机过程——马尔科夫链

P(X(tn+1)≤xn+1∣X(t1)=x1,...,X(tn)=xn)=P(X(tn+1)≤xn+1∣X(tn)=xn)P(X(t_{n+1})≤x_{n+1}|X(t_1)=x_1,...,X(t_n
Jokic_Rn·2022-06-20 07:08

模型评估指标

测试五、模型验证方法六、超参数调优七、过拟合和欠拟合一、P-R曲线准确率是指分类正确的样本个数占总样本个数的比例，即Accuracy=TP+TNTP+FN+FP+TNAccuracy=\frac{TP+TN
葫芦娃啊啊啊啊·2022-06-16 01:03

yolo,mAP, 召回率（Recall），精确率（Precision），(TP,TN,FP,FN)，交除并（Intersection-over-Union（IoU））

mAP平均精度(mAP)是一个度量标准，用于评估对象检测模型，如FastR-CNN,YOLO,MaskR-CNN等。mAPformulaisbasedonthefollowingsubmetrics（mAP公式基于以下子度量）:ConfusionMatrix,IntersectionoverUnion(IoU),Recall,Precision1.confusionmatrixTP(TruePos
晨同学0327·2022-06-12 07:46

关于分类任务的常见指标一文就够了（P、R、F1、ROC、AUROC、AP）

(TP正类判定为正类,)falsepositives(FP负类判定为正类)未被检索到(NotRetrieved)（判为N）falsenegatives(FN正类判定为负类)truenegatives(TN
qq_42212890·2022-06-08 07:47
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