1. TP TN FP FN ​ GroundTruth 预测结果 TP(True Positives): 真的正样本 = [正样本 被正确分为 正样本] TN(True Negatives): 真的负样本 = [负样本 被正确分为 负样本] FP(False Positives): 假的正样本 = [负样本 被错误分为 正样本] FN(False Negatives):假的负样本 = [正样本 被错误分为 负样本] 2. Precision(精度)和 Recall(召回率) \(Precisi

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

原文:https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 同类参考:[转]数据库的分库分表基本思想 数据库分库分表思路   一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量.连接数.处理能力都有限.当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库.优化索引,做很多操作时性能仍下降严重.此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间. 数据库分布式核心内容无非就是数据切分(S

最近在群裡有個朋友問了個問題是這樣的 用户表有一千多万行,主键是用户ID,我做了分区.但经常查询时,其它的表根据用户ID来关联,这样跨区查询,reads非常高.有什么好的处理办法?不分区的话,索引维护要好久的时间 在查看了他提供的分區資訊後,發現只有23個分區(包含一定要有的Null分區) Null分區在這裡的定義其實很簡單,當你的資料沒有辦法放到你先前建立的分區時,就會將該資料放到所謂的Null分區(預設分區). 因此如果在探尋分區規則時沒有依照現有的資料進行分區的設計,將會很容易導致資料偏斜

package com.Summer_0420.cn; /** * @author Summer * 获取数值型数组中大于60的元素个数 * 给数值型数组中不足60分的加20分 */ public class TestMethod02 { public static void main(String[] args) { int [] a = {1,35,60,80,75,123,156,32,1}; show(a); } private static void show(int[] a) { i

ylbtech-人物-IT-任正非:任正非 任正非,祖籍浙江省浦江县,1944年10月25日出生于贵州省安顺市镇宁县.华为技术有限公司主要创始人兼总裁. 1963年就读于重庆建筑工程学院(现已并入重庆大学),毕业后就业于建筑工程单位.1974年为建设从法国引进的辽阳化纤总厂,应征入伍加入承担这项工程建设任务的基建工程兵,历任技术员.工程师.副所长(技术副团级),无军衔.任正非也因工程建设中的贡献出席了1978年的全国科学大会和1982年的中共第十二次全国代表大会.1987年,任正非集资21000

/**  * 功能:给定数量不限的硬币.币值为25分,10分.5分.1分,计算n分有几种表示法. */ public static int makeChange(int n){ return makeChange(n,25); } /** * 递归的终止条件:全然简化为1分. * @param n * @param denom * @return */ public static int makeChange(int n,int denom){ int next_denom=0; switch(

//控制器層 //分頁 public function list_january_table(){ //設置當前頁 $page = input("post.page") ? input("post.page") : 1; //設置每頁顯示條數 $size = 3; //查詢總條數 $num = Db::table("January_table")->count(); //查詢總頁數 $end = ceil($num/$size); //計算

Travel There are nn planets in the MOT galaxy, and each planet has a unique number from 1 \sim n1∼n. Each planet is connected to other planets through some transmission channels. There are mm transmission channels in the galaxy. Each transmission cha

八. 软 件 工 程 与 设 计 模 式 1 .UML 方 面 标准建模语言 UML.用例图,静态图(包括类图.对象图和包图),行为图,交互图(顺序图,合作 图),实现图. 2 .j2ee 常 用 的 设 计 模 式 ? 说 明 工 厂 模 式 . 总共23种,分为三大类:创建型,结构型,行为型 我只记得其中常用的6.7种,分别是: 创建型(工厂.工厂方法.抽象工厂.单例) 结构型(包装.适配器,组合,代理) 行为(观察者,模版,策略) 然后再针对你熟悉的模式谈谈你的理解即可. Java 中的2

一.疑问&目的 1.1 分表使用场景 (1)可扩展架构设计,比如一个ERP用5年不卡,到了10就卡了因为数据太多了,这个时候很多人都是备份然后清空数据,这个工作大并且麻烦,以前的数据很难在使用 (2) 数据量太多 ,例如每天都有 几十上百万的数据进入库,如果不分表后面查询将会非常缓慢 (3)   性能瓶颈 ,比如我插入超过1个亿很多索引会莫名失效,性能缓存,具体原因很难排查,有分表功能,我就能知道插入哪个表,这样我只对一个分表进行插入性能是成倍增长 1.2  我的目的 说到ORM很多会想到EF

2 鞍点(5分) 题目内容: 给定一个n*n矩阵A.矩阵A的鞍点是一个位置(i,j),在该位置上的元素是第i行上的最大数,第j列上的最小数.一个矩阵A也可能没有鞍点. 你的任务是找出A的鞍点. 输入格式: 输入的第1行是一个正整数n, (1<=n<=100),然后有n行,每一行有n个整数,同一行上两个整数之间有一个或多个空格. 输出格式: 对输入的矩阵,如果找到鞍点,就输出其下标.下标为两个数字,第一个数字是行号,第二个数字是列号,均从0开始计数. 如果找不到,就输出 NO 题目所给的数据保证

小组名称:Thunder 项目名称:爱阅app 组长:王航 成员:李传康.代秋彤.邹双黛.苗威.宋雨.胡佑蓉.杨梓瑞 Alpha周贡献分分配结果

参考: http://www.blogjava.net/rosen/archive/2010/05/21/321575.html 1,Java进程内存堆分代: 典型的JVM根据generation(代)来进行GC.一个java程序内存堆有下面几个代: young generation  (年轻代) tenured generation (老年代) permanent generation  (永久代, perm gen),perm gen(或称Non-Heap 非堆)是个异类,稍后会讲到.注意,

1050 String Subtraction (20 分)   Given two strings S​1​​ and S​2​​, S=S​1​​−S​2​​ is defined to be the remaining string after taking all the characters in S​2​​ from S​1​​. Your task is simply to calculate S​1​​−S​2​​ for any given strings. However,

关于由多个不同的C文件构成的工程,我采用以下方法 以为400Hz数字电源程序为例 假设工程由以下文件组成 DC_Comm.c 主要完成串口通讯部分 DC_Config.c 主要完成时钟,外设 中断初始化 DC_Control.c 主要完成电源数字化SPWM控制,以及串口接收中断的处理 DC_Memory.c 主要完成FM33256 的SPI时序的软件实现.故障记录与操作记录的写入与读取操作. DC_Timing.h 主要完成与CPLD配合的一些时序. 响应的在include 中我还用到了一些头文

最近项目中不少表的数据量越来越大,并且导致了一些数据库的性能问题.因此想借助一些分库分表的中间件,实现自动化分库分表实现.调研下来,发现Sharding-JDBC目前成熟度最高并且应用最广的Java分库分表的客户端组件.本文主要介绍一些Sharding-JDBC核心概念以及生产环境下的实战指南,旨在帮助组内成员快速了解Sharding-JDBC并且能够快速将其使用起来.Sharding-JDBC官方文档 核心概念 在使用Sharding-JDBC之前,一定是先理解清楚下面几个核心概念. 逻辑表

#include <iostream> using namespace std; int n,k; ],w[]; bool fen(int bian){ ; ;i<n;i++){ con+=(h[i]/bian)*(w[i]/bian); } if(con>=k){ return true; }else{ return false; } } int main(){ cin>>n>>k; ;i<n;i++){ cin>>h[i]>>

转载自:http://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78825493 对于现在的最好的检测系统来说,yolo_v1 的问题主要出现在两方面,也就是: (1)yolo_v1存在大量的定位错误: (2)yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低. ***科普时间***: 准确率(accuracy) :预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) 精确率(precision):这个概念是针对预测结果而言的,表示的是预测结果

Several classification metrics for ML/DM methods. 主要解释下机器学习(或数据挖掘)中的几个度量指标. 1. 关于 "TN/TP/FN/FP" 在预测过程中,经常会出现这几个名词,先是解释下字面意思: TN: True Negative (真负),被模型预测为负的样本,模型预测对了 TP: True Positive (真正),被模型预测为正的样本,模型预测对了 FN: False Negative (假负),被模型预测为负的样本,模型预测