一.前言 表征分类精度的指标有很多,其中最常用的就是利用混淆矩阵.总体分类精度以及Kappa系数. 其中混淆矩阵能够很清楚的看到每个地物正确分类的个数以及被错分的类别和个数.但是,混淆矩阵并不能一眼就看出类别分类精度的好坏,为此从混淆矩阵衍生出来各种分类精度指标,其中总体分类精度(OA)和卡帕系数(Kappa)应用最为广泛. 总体分类精度(OA):指被正确分类的类别像元数与总的类别个数的比值:OA值虽然能很好的表征分类精度,但是对类别像元个数极度不平衡的多类地物来说,其值收到像元数据较多类别的影

本题要求编写程序,计算序列部分和 4∗(1−1/3+1/5−1/7+...) ,直到最后一项的绝对值小于给定精度eps. 输入格式: 输入在一行中给出一个正实数eps. 输出格式: 在一行中按照"Pi = pi"的格式输出部分和的值pi,精确到小数点后四位.题目保证输入数据和计算结果均不超过双精度范围. 输入样例1: 0.0001 结尾无空行 输出样例1: Pi = 3.1418 结尾无空行 输入样例2: 0.2 结尾无空行 输出样例2: Pi = 2.8952 结尾无空行 answe

BigDecimal 小数计算丢失精度问题 在计算机中,所有文件都是以二进制存储的,数字运算也是使用二进制进行计算的,因为计算机中不存在小数点,所以我们通常说的浮点数如float.double都是计算机使用二进制模拟出来的,但我们在计算机中运行以下代码获得的结果并不是正确的. double a = 0.1; double b = 0.3; System.out.println(b-a); // 结果为0.19999999999999998 为什么呢? 我们先来看十进制小数如何转化为二进制数的 二

Java13核心类 没有特殊说明,我的所有学习笔记都是从廖老师那里摘抄过来的,侵删 引言 兜兜转转到了大四,学过了C,C++,C#,Java,Python,学一门丢一门,到了最后还是要把Java捡起来.所以奉劝大家,面向对象还是要掌握一门,虽然Python好写舒服,但是毕竟不能完全面向对象,也没有那么多的应用场景,所以,奉劝看到本文的各位,还是提前学好C#或者Java. 字符串和编码 String 在Java中,String是一个引用类型,它本身也是一个class.但是,Java编译器对Stri

字符串和编码 字符串在String内部是通过一个char[]数组表示的,因此,可以按下面的写法: String s2 = new String(new char[] {'H', 'e', 'l', 'l', 'o', '!'}); Java字符串的一个重要特点就是字符串不可变.这种不可变性是通过内部的private final char[]字段,以及没有任何修改char[]的方法实现的. Java编译器在编译期,会自动把所有相同的字符串当作一个对象放入常量池. 两个字符串比较,必须总是使用equ

基本数据类型 浮点数存在误差 浮点数有一个需要特别注意的点就是浮点数是有误差的,比如以下这段代码你觉得输出的什么结果: public class Demo { public static void main(String[] args) { System.out.println(0.1+0.2 == 0.3);//输出false } } 这段代码输出值是false,之所以是这个结果那是因为浮点数是存在误差的,也就yi是说0.1在计算机中存储时不是精确的0.1,而有可能是0.1000000001,

当我们说起某个人很nice的时候,通常指的是那个人心地善良,很好说话,很容易相处.(相反,aggressive的人很可能是不nice的,因为老想抢夺别人的东西,尤其是在资源有限的情况下,恨不得一个蛋糕吃掉90%以上.所以我们要远离那些为了自己的利益而不顾一切的人.) 言归正传,还是先看看"nice"是怎么定义的,在book <Linux Kernel Development> (3rd Edition) Page#44中, The Linux kernel implemen

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7091315.html 前言 最近打算把翻译质量的人工评测好好的做一做. 首先废话几句,介绍下我这边翻译质量的人工评测怎么做.先找一批句子,然后使用不同的引擎对其进行翻译,然后将原文和译文用下面的方式进行呈现,把这些交给专业的人士去进行打分,打完分之后,对结果进行统计,得出评测结果. 看似流程很顺利,且结果也有参考价值.然而实际操作的过程中发现如果一个用户的

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论

最近一个项目中需要在VxWorks下使用一个高精度实时时钟,要求精度为1ms,溢 出时间大于5小时.VxWorks提供系统时钟,该时钟在操作系统启动后开始计数,精度为1个tick,可以通过tickGet()获取当前计数值.因为 系统时钟默认工作频率为60Hz,则1个tick相当于16.7ms,不符号我们的精度要求.虽然可以通过sysClkRateSet(1000),把精度提高到1ms,但1kHz的系统时钟中断频率会使得CPU的开销大增.考虑到像nanoSleep()这样的应用其计时精度可以达到纳

1.1 精度与基本数据类型运算的深度解析 我们在探讨Java基本数据类型时多次提到过精度的问题,那么计算机中的精度究竟是什么样的,为什么我们有时候的计算和我们预期的不同呢?下面我们通过精度来了解: 1.1.1  什么是精度,什么是单精度和双精度 百度百科:精度是表示观测值与真值的接近程度.在计算机中精度指的是各种数据类型的位宽.如上我们在做数据类型转换时,如果精度高(数据占用存储空间大的,二进制能够表示位数多的)的数据向精度低的数据转型,那么就会面临着精度损失的危险,而精度低的数据类型向精度高的

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入.我的博客写一些自己用得到东西,并分享给大家,如果有问题欢迎留言与我讨论:) Kmeans聚类方法是(我认为)最广泛使用以及稳定.有效的聚类方法.聚类是无监督学习方法,不需要对数据本身的标签有任何了解.如果你不是很理解kmeans算法本身,建议随便找一本数据挖掘/机器学习的书来看一看,或者看下baidu[1]的内容基本就能理解. Kmea

​数据下载链接:数据下载链接 引言 全国土地利用数据产品是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源,经过影像融合.几何校正.图像增强与拼接等处理后,通过人机交互目视解译的方法,将全国土地利用类型划分为6个一级类,25个二级类以及部分三级分类的土地利用数据产品. 正文 数据简介 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动,对于土地利用变化的分析是希望通过长时间序列在相同空间范围内对于特定类型或特定区域的土地使用情况变化进行分析,从而判断该区域或该类型土地变化的规律,进而分

progress对外输出精度只有小数点后两位(这点可以运行上节程序进行验证),即精确到0.01秒. 我们使用模板技术仿造一个progress_timer编写一个新类:new_progress_timer,以实现任意精度的输出. new_progress_timer同样继承自timer,只是编程了模板类.模板参数N指明了输出精度,默认值为2,与progress_timer相同. #include <boost\timer.hpp> #include <boost\progress.hpp&

原文网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_827d041701017ctm.html 问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用.为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果

问题提出:12.0f-11.9f=0.10000038,"减不尽"为什么? 来自MSDN的解释: http://msdn.microsoft.com/zh-cn/c151dt3s.aspx 为何浮点数可能丢失精度浮点十进制值通常没有完全相同的二进制表示形式. 这是 CPU 所采用的浮点数据表示形式的副作用. 为此,可能会经历一些精度丢失,并且一些浮点运算可能会产生意外的结果. 导致此行为的原因是下面之一: 十进制数的二进制表示形式可能不精确. 使用的数字之间类型不匹配(例如,混合使用浮

简介 float和double类型的使用局限: 单精度浮点型变量float可以处理6~7位有效数,双精度浮点型变量double可以处理15~16位有效数,在实际应用中,如果需要对更大或者更小的数进行运算和处理,这时候float和double就如能为力了. 借用<Effactive Java>这本书中的话,float和double类型的主要设计目标是为了科学计算和工程计算,他们执行二进制浮点运算,这是为了在广域数值范围上提供较为精确的快速近似计算而精心设计的.然而,它们没有提供完全精确的结果,所

在学习了linux的完全公平调度算法(CFS)后,记录下学习轨迹 这篇文章主要讲述,完全公平调度算法的工作方式,和一些调度知识 我们可以通过ps -l看到当前正在运行的进程的详细信息其中 F:表示进程旗标,标识进程所拥有的权限,当我切换到root的时候为4表示拥有root权限,为1仅有fork()权限 R:表示进程当前的状态UID:拥有该进程用户的用户ID R:当前正在运行(RUNNING) S:睡眠(SLEEP) D:不可中断 T:停止(STOP) Z:僵尸进程(ZOMBIE) PID:进程号

限制最大内存 windows 的 maxmemory-policy 策略可能会少一些 # 指定 Redis 最大内存限制,Redis 在启动时会把数据加载到内存中,达到最大内存后,Redis 会先尝试清除已到期或即将到期的 Key,移除规则可以通过 maxmemory-policy 来指定,当处理后,仍然到达最大内存,将无法再进行写入操作,但仍然可以进行读取操作 # Redis 新的 vm 机制,会把 Key 存放内存,Value 会存放在 swap 区 # maxmemory <bytes>