def voc_ap(rec, prec, use_07_metric=False): """ ap = voc_ap(rec, prec, [use_07_metric]) Compute VOC AP given precision and recall. If use_07_metric is true, uses the VOC 07 11 point method (default:False). """ if use_07_metri…

php 内置函数 array_sum() 函数返回数组中所有值的总和,只能返回一维数组的总和: 计算多维数组所有值的和就要自定义函数了: function get_sum($array) { $num = 0; foreach($array as $k => $v) { if(is_array($v)) { $num += get_sum($v); } } return $num + array_sum($array); } get_sum($array);  …

原文:[Transact-SQL]计算整个表中所有值的出现的次数 一个表有3列,5行,那么一共有15个值,现在要计算整个表中所有值在表中出现的次数,不过这里表的列数是不确定的,上面的例子是3列,实际上也有可能是5列.20列,所以解决问题的步骤是这样的: 1.必须知道有多少列,然后构造动态语句,把这些列合并到一列中. 2.然后去重计算出所有的可能值. 3.最后计算每个值在表中出现了多少次. if(OBJECT_ID('dbo.wc') is not null) drop table dbo.wc…

先来了解下reduce用法 arr.reduce(callback[, initialValue]) callback执行数组中每个值的函数,包含四个参数: accumulator 累计器累计回调的返回值; 它是上一次调用回调时返回的累积值,或initialValue(见于下方). currentValue 数组中正在处理的元素. currentIndex 可选  数组中正在处理的当前元素的索引.  array      可选   调用reduce()的数组  initialValue 可选 作…

 Fast RCNN 中将与 groud truth 的 IoU 在 [0.1, 0.5) 之间标记为负例, [0, 0.1) 的 example 用于 hard negative mining. 在训练时一般输入为N=2张图片, 选择 128 个 RoI, 即每张图片 64 个 RoI. 每张图片, 按照1:3的比例来抽取的 RoI 的话, 要在负例中抽取 48 个, Fast RCNN 采用 random sampling 策略. hard negative example 首先我们看看…

写在前面:下面讨论中Kernel Size为奇数,因为这样才能方便一致的确认Kernel中心. 在Fast RCNN中,为了大大减少计算量,没有进行2k次运算前向运算,而是进行了1次运算,然后在从pool5中crop出SS图片所对应的Feature map,这里详细的介绍一下是如何实现的.在CNN中下一层Feature map大小的计算中已经提到了如何down to up来计算Feature map,其中最关键的部分就是除了最后一个的长度是K以外,前面所有的长度都是S. 下面先画一个图来描述具体…

定义和用法 array_count_values() 函数用于统计数组中所有值出现的次数. 本函数返回一个数组,其元素的键名是原数组的值,键值是该值在原数组中出现的次数. 语法 array_count_values(array) 参数 描述 array 必需.规定输入的数组. 例子 <?php $a=array("Cat","Dog","Horse","Dog"); print_r(array_count_values(…

原文:PHP 使用用户自定义的比较函数对数组中的值进行排序 usort (PHP 4, PHP 5) usort —      使用用户自定义的比较函数对数组中的值进行排序 说明       bool usort        ( array &$array       , callable $cmp_function       ) 本函数将用用户自定义的比较函数对一个数组中的值进行排序.如果要排序的数组需要用一种不寻常的标准进行排序,那么应该使用此函数. Note: 如果两个成员比较结果相同…

在程序设计中,and称为逻辑与运算,也称布尔运算:1.and是在布尔上下文中从左到右计算表达式的值:2.0.''.[].().{}.None.False在布尔上下文中为假:其它任何东西都为真:3.如果布尔上下文中的某个值为假,则返回第一个假值:4.所有值都为真,则返回最后一个真值.例如: #1.(0.''.[].().{}.None.False) and 任何数等于假 >>> 0 and 2 0 >>> '' and 3 '' >>> [] and 4…

BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果.在处理文本分类问题时,即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型,也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中(如text-CNN等).总之现在只要你的计算资源能满足,一般问题都可以用BERT来处理,此次针对公司的一个实际项目——一个多类别(61类)的文本分类问题,其就取得了很好的结果. 我们此次的任务是一个数据分布极度不平衡的多类别文本分类(有的类别下只有几个或者十几个样本,有的类别下…