机器学习ROC图解读

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图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

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两张图解读Java异常与断言

两张图解读Java异常与断言 --转载请注明出处:coder-pig 本节引言: 前天公布的"七张图解析Java多线程"大家的反响不错,嗯呢,今天再来两张吧, 关于Java异常与断言的,涉及到的东西有: ①什么是异常,为什么会出现异常,异常处理机制模型,常见异常信息总结,检验异常与非检验异常; 异常的捕获:try-catch块,finally块,多重catch块,try-catch块的嵌套; 异常的声明:throws回避异…

Agile1001社区10月份活动：一张图解读企业级产品思维

活动信息主题:一张图解读企业级产品思维地点:北京市海淀区苏州街3号大恒科技大厦南座4层时间: 2017-10-15 14:00 - 17:00 报名链接:http://www.hdb.com/party/jb1u2.html 活动大纲一张图畅游企业级产品框架蓝图: 三步搞定产品蓝图: 商业模式画布价值流图亲和图产品运营的六脉神剑: 现场案例实战: ORID回顾总结目标/收获: 了解企业级产品框架产品蓝图三步法产品运营基本逻辑受众群体: 产品总监/部门负责人产品经理运营.…

(转)Linux 系统性能分析工具图解读（一、二）

Linux 系统性能分析工具图解读(一.二) 原文:http://oilbeater.com/linux/2014/09/08/linux-performance-tools.html 最近看了 Brendan Gregg 大神著名的 Linux Performance Observability Tools,这么好的资料不好好学习一下实在是浪费了,又找到了大神的ppt 和演讲(需爬墙),于是把相关的命令和概念连预习,学习,复习走了一遍. 首先学习的是大神提出的 Basic Tool 有如下几…

scikit-learn画ROC图

1.使用sklearn库和matplotlib.pyplot库 import sklearn import matplotlib.pyplot as plt 2.准备绘图函数的传入参数1.预测的概率值数组2.预测的labels值数组 for i in range(len(y_labeles)): a = np.argmax(y_labeles[i]) y_pred.append(y_conv.eval(feed_dict={x: np.reshape(mnist.test.images[i],…

Java之24种设计模式-UML-模型图解读

Design Patterns 策略模式: 观察者模式: 经典单例模式: private static class AuthenticationHolder { private static final AuthenticationProvider authenticationProvider = new AuthenticationProvider(); } public static final AuthenticationProvider me() { return Authenticat…