之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,

Precision又叫查准率,Recall又叫查全率.这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果. TP: 预测为1(Positive),实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative),实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive),实际为0(False-预测错了) FN: 预测为0(Negative),实际为1(False-预测错了) 总的样本个数为:TP+TN+FP+FN. Accuracy/Precision/Recall的定义 Accura

当我们在谈论一个模型好坏的时候,我们常常会听到准确率(Accuracy)这个词,我们也会听到＂如何才能使模型的Accurcy更高＂．那么是不是准确率最高的模型就一定是最好的模型? 这篇博文会向大家解释准确率并不是衡量模型好坏的唯一指标,同时我也会对其他衡量指标做出一些简单说明. 首先我们先要了解混淆矩阵(Confusion Matrix), 如下图,混淆矩阵经常被用来衡量一个分类模型在测试样本上的性能,本文提到的所有衡量标准都会用到下面混淆矩阵中出现的的四个值 真正例和真反例表示被正确预测的数据

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

网络安全向,请勿用作非法用途 CC攻击模块: <?phpecho “状态 : 正常运行中…..<br>”;echo “================================================<br>”;echo ”  <font color=blue>www.phpddos.com<br>”;echo ”  CC Flood 模块<br>”;echo ”  作者:ybhacker<br>”;echo ” 

数据来自UCI机器学习仓库中的垃圾信息数据集 数据可从http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collection下载 转成csv载入数据 import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u'simHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False import pandas as pd import numpy as

文档引用了<密码编码学与网络安全--原理和实践>里边的推导过程,如有不妥,请与我联系修改. 文档<FIPS 197>高级加密标准AES,里边有个S盒构造,涉及到了数论和有限域的一些概念,一脸懵逼,所以贱贱的研究了下,花了好久时间. 在网上找的S盒构造的详细步骤总是缺了点什么,要么步骤不详细,要么只贴了程序,难以搞清楚由几个基本概念一步一步推导出最终的S盒.最后,还是<密码编码学与网络安全--原理和实践>这本书讲得比较详细.教材果然还是经过精雕细琢过的,符合大部分人的认知

生成一个可执行的文件通常需要经过以下几个步骤: 预处理你的源代码,去掉注释,以及其他技巧性的工作就像在 C 中展开宏. 检查代码的语法看你是否遵守了这个语言的规则.如果没有,编译器会给出 警告. 把源代码转换为汇编语言 ── 和机器代码很相似, 但是在一定情况下我们仍然可以理解. [1] 把汇编语言转换为机器语言──是的,我们在说位元和字节,就是1和0. 检查你是否准确地使用了函数和全局变量类似的东西.例如,如果你调用了一个不存在的函数,编译器就会给出警告. 如果你是从多个源代码文件编译,就要学

黑客攻击你的网站,会采取各种各样的手段,其中为了降低你网站的访问速度,甚至让你的服务器瘫痪,它会不断的刷新你的网站,或者模拟很多用户同一时间大量的访问你的网站, 这就是所谓的CC攻击,这就需要我们在程序里添加一些防CC攻击的策略代码,下面就来介绍一下自己最近写的一段代码,拿来供大家分享: using System; using System.Configuration; using System.Data; using System.Web; using System.Web.Security;

之前在别的编辑器里用到代码折叠的功能很好用. 对 Emacs 不够熟悉,作为一只坚强的懒癌晚期患者,一直没开启这个功能,使用石器时代的标记法来记录每个结构的起止位置,效率可想而知. 今天可算是找着它啦!作为备忘,记录在这. ====================下文转自<那些年蛋疼的emacs代码折叠>================================= 这里说的是emacs自带的HideShow mode. 进入HideShow mode: M-x hs-minor-mode

近日在写一个统计项目中C/C++文件(后缀名:C/CPP/CC/H/HPP文件)代码行数的小程序.给定包含C/C++代码的目录,统计目录里所有C/C++文件的总代码行数.有效代码行数.注释行数.空白行数. 其中:总代码行数 =(有效代码行数+注释行数+空白行数) 每找到一个目标代码文件,就创建任务投进线程池.线程池的设计基于任务,基于任务相比基于线程的优势,请参考Scott Meyers撰写的Moderm Effective C++一书. 先给出程序运行的效果,见下图: 近5万的代码文件,118

分别找到这2句代码:   复制代码 cc(self):addComponent("components.behavior.EventProtocol"):exportMethods() cc.GameObject.extend(self):addComponent("components.behavior.EventProtocol"):exportMethods() 所以 cc(self) 就等于调用 cc.GameObject.extend(self) . --

sklearn中的classification_report函数用于显示主要分类指标的文本报告．在报告中显示每个类的精确度,召回率,F1值等信息. 主要参数: y_true:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,目标值. y_pred:1维数组,或标签指示器数组/稀疏矩阵,分类器返回的估计值. labels:array,shape = [n_labels],报表中包含的标签索引的可选列表. target_names:字符串列表,与标签匹配的可选显示名称(相同顺序). sample_weight:

进入HideShow mode: M-x hs-minor-mode(幸亏有tab键..要不这么长的命令=.=) 主要的功能: * C-c @ C-M-s 显示所有的代码 * C-c @ C-M-h 折叠所有的代码 * C-c @ C-s 显示当前代码区 * C-c @ C-h 折叠当前代码区 * C-c @ C-c 折叠/显示当前代码区

转自:http://alphamailpost.blog.163.com/blog/static/201118081201281103931932/ x264代码详细阅读第一之x264.chttp://www.usr.cc/thread-52097-1-2.htmlx264代码详细阅读第二之common.chttp://www.usr.cc/thread-52098-1-2.htmlx264代码详细阅读第三之encoder.chttp://www.usr.cc/thread-52100-1-2.

组件入口函数1: onLoad: 组件加载的时候调用, 保证了你可以获取到场景中的其他节点,以及节点关联的资源数据;2: start: 也就是第一次执行 update 之前触发;3: update(dt):组件每次刷新的时候调用,距离上一次刷新的时间(会在所有画面更新前执行);4: lateUpdate(dt) 刷新完后调用(会在所有画面更新后执行);5: onEnable: 启用这个组件的时候调用;6: onDisable: 禁用这个组件的时候调用;7: onDestroy: 组件实例销毁的时

转载请注明本文出自Cym的博客(http://blog.csdn.net/cym492224103),谢谢支持! 1.面向对象的3要素. 2.面向对象开发的6大原则. 1.单一职责原则 应该有且仅有一个原因引起类的变更. 2.里氏替换原则 仅仅要父类能出现的地方,其子类就应该能出现. 也就是用子类替换父类后.保证程序照样执行. 3.依赖倒置原则 面向接口编程. 4.接口隔离原则 接口细化,也就是接口中的方法要尽量少. 5.迪米特法则 也称为最少知识原则,其定义为:一个对象应当对其它对象有最少的了

cc.Label 1:cc.Label是显示文字的组件;2:cc.Label属性面板:  String: 文本显示的内容;  Horiznotal: 水平对齐的方式: 左 右 居中;  Vertial: 上, 下, 居中, 字与行的排版  Font Size: 字体大小;  LineHeight: 每行的高度;  OverFlow:文字排版:None: 没有任何特性; Clamp: 截断;  Shank:自动缩放到节点大小; Resize Height: 根据宽度自动折行;  Font: ttf

cc.Button 1:添加按钮的方法 (1)直接创建带Button组件的节点; (2)先创建节点,再添加组件;2:按钮组件, 按钮是游戏中最常用的组件, 点击然后响应事件;3: 按钮的过渡效果:    过渡: 普通状态, 鼠标滑动到物体上, 按下状态, 禁用状态 (1)没有过渡,只有响应事件; (2)颜色过渡, 过渡效果中使用颜色; (3)精灵过渡,使用图片过渡; (4)缩放过渡, 选项,在disable的时候是否置灰;4: 按钮禁用;5: 按钮添加响应事件 --> 节点-->组件 --&g

一.Hadoop MultipleInputs.addInputPath 读取多个路径 https://blog.csdn.net/t1dmzks/article/details/76473905 MultipleInputs.addInputPath 作用可以指定多个输入路径,每个路径都可以指定相应的map方法使用方法MultipleInputs.addInputPath(Job job, Path path, Class<? extends InputFormat> inputFormat

转载自:http://blog.csdn.net/roland_sun/article/details/42921131 大家知道,用C或者C++等高级语言编写的程序,会被编译器编译成最终的机器指令.这中间,编译器会对代码自动进行优化.但是,这种优化往往不一定非常高效. 所以,出于性能优化的目的,对非常关键的代码,任然需要直接用汇编指令编写. 并且在C和C++中,是无法直接对寄存器进行操作的,如果要实现的功能需要频繁与底层硬件打交道,也需要用汇编指令编写. GCC编译器支持直接在C或者C++代码