2019年10月22日,由莫斯科国立大学(Moscow State University)举办的MSU世界视频编码器大赛成绩揭晓, 腾讯内部开源协同的V265编码器再创佳绩,一举拿下PSNR(峰值信噪比)/VMAF(Netflix开源的感知视频质量评估算法)两项指标第一.SSIM指标第二的出色成绩. 近些年随着视频服务领域的快速发展,点播.直播.短视频.VR等领域相继爆发,人们对于高清.超高清视频的追求越来越强烈,同时也带来了越来越大的带宽压力,如何利用利用技术降低带宽消耗的同时又能最大化的还原…

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回…

一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值. 转载 2017年09月13日 10:07:12 标签: 深度学习 892 来源01:Mean Average Precision(MAP) 来源02:一个评测指标就是MAP(Mean Average Precision)平均精度均值 来源03:MAP(Mean Average Precision) MAP可以由它的三个部分来理解:P,AP,MAP 先说P(Precision)精度,正确率.在信息检索领域用的比较…

1.mAP mAP的全称是mean Average Precision,意为平均精度均值(如果按照原来的顺利翻译就是平均均值精度).这个指标是多目标检测和多标签图像分类中长常用的评测指标,因为这类任务中的标签大多不止一个,所以不能用普通的单标签图像的分类标准,也就是mean Precision,平均精确确率这个指标.mAP是将多分类任务中的平均精度AP(Average Precision)求和再取平均. ---------------------------------------来自菜鸡的分割…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是走进二维码(QR Code)的世界专题的引言. 如今二维码可以说是深入走进大家的生活了,推送名片.扫码支付都离不开它,大家几乎每天都会和二维码打交道.虽然大家都知道二维码的各种应用,但很多人并不知道二维码的原理.做嵌入式这行的人一大特质就是喜欢研究各种技术本身,痞子衡早就对二维码技术感兴趣了.上期<嵌入式半月刊>的最后,痞子衡介绍了一个基于i.MXRT1050的扫码支付终端(QM50),这是一个二维码识别的应用.这个应用彻底激活了…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是走进二维码(QR Code)的世界专题之初体验. 接上篇 <走进二维码(QR Code)的世界(1)- 引言> 继续更文,在上一篇文章的最后,痞子衡给出了这个专题的五个阶段推进计划.第一阶段是学习标准QR Code原理,使用Python搭建一个二维码生成与识别平台(基于现有开源库).你可能会问,为什么第一阶段是基于Python,这其实是痞子衡的习惯.痞子衡每次学习新东西,总喜欢用Python,一是成熟的库多,二是代码简洁写起来快.…

摘要:本文是我在从事AIOps研发工作中做的基于MCTS的多维可加性指标的异常根因定位方案,方案基于清华大学AIOPs实验室提出的Hotspot算法,在此基础上做了适当的修改. 1        概述 1.1   研究对象 拥有多维度属性(如省份.运营商.数据中心)的可加性KPI,如页面访问量. 1.2   要解决的问题 对KPI总量(如总页面访问量)进行监控,如果监测到异常,希望快速定位到导致该异常的是哪一个或那几个维度值组合(根因集合),如(北京,移动)或者(上海,联通)或者{(北京,移动)…

暂时还没有图片等页面美化..其实网上有很多美图,这里不再粘贴了 红米k30是小米公司子品牌红米最近推出的一款性价比非常高的手机,以下进行多方面解读: 本人会尽量用不懂手机都能理解的语言来各方面讲解k30,个人意见,不喜勿喷: 配置方面: CPU: 4G版本骁龙730G, 光看数字型号的话可能没什么概念,这里详细说明一下具体的游戏体验:王者最高画质全程满帧,和平精英最高画质+60fps模式稍有波动而已,和麒麟810表现相差不大.虽然不是骁龙855plus或者A13的极致体验,但是1599的价格也让…

转自http://bookshadow.com/weblog/2014/06/10/precision-recall-f-measure/ 1,准确率和召回率是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,来评价结果的质量. 其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率: 召回率:检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率: 一般来说 precision是检索出来的条目(文档.网页)有多少是准确的: recall就是所有准确的条…

为了进行数字化IT治理,需要对一些应用进程相关指标进行采集并入库.收集到的应用指标数据最好要进行ES入仓,入到Kafka里面,并通过Kibana可视化展示. 需要进行采集的应用进程相关指标如下: ES入库的规范如下: 中文名 英文名 类型 是否必填 说明 指标名称 indexName CHAR 是 指标值 indexValue CHAR 是 支持批量 指标类别 indexType CHAR 是 安全 测试 运行 应用 环境 指标描述 indexDesc VARCHAR 是 指标说明,指标采集数据…