◆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

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返回本章节 返回作业目录 需求说明: 某城市的出租车计费规则如下: 在 7:00 - 23:00 之间,3km 以内收取起步价 10 元,超过 3km 每 km 收取 2 元. 如果不在这个时间段,在 2km以内收取起步价 15元,超过 2km 每 km 收取 5 元. 实现思路: 通过Scanner获取用户输入的时间以及行驶的里程. 通过时间,判断计费是使用白天计费规则,还是晚上计费规则. 确定计费规则后,计算里程价格. 实现代码: import java.util.Scanner; publ

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

kappa计算结果为-1~1,通常kappa是落在 0~1 间,可分为五组来表示不同级别的一致性: 0.0~0.20 极低的一致性(slight) 0.21~0.40 一般的一致性(fair) 0.41~0.60  中等的一致性(moderate) 0.61~0.80  高度的一致性(substantial) 0.81~1 几乎完全一致(almost perfect) 计算公式: po是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数. 假设每一类的真实样本个数分别为a1,a2,...,aC,预测出来的

<script type="text/javascript"> <!---计算折扣后的总价格---> function outtotalprice(i) { document.getElementsByName("items[#index#].TotaPricel")[i].value = document.getElementsByName("items[#index#].qty")[i].value * documen

centos7: iptables保存(配置完nginx的web规则后) 以本地虚拟机为例: 添加规则:入站规则 iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT 现在我的nginx和web都是这台机器:192.168.175.128,需要对192.168.175.128设置规则 iptables -A INPUT -p tcp -s 192.168.175.128 -j ACCEPT #必须要加入,不然本地无法访问虚拟机网站 保存iptables #c

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上. 出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和

1 题目描述 输入两个单调递增的链表,输出两个链表合成后的链表,当然我们需要合成后的链表满足单调不减规则. 2 思路与方法 迭代法:两个链表中较小的头结点作为合并后头结点,之后依次合并两个链表中较小的结点,以此类推,最终合并剩余结点: ListNode* out_list =s->Merge(l1,l4): 递归法:两个链表中较小的头结点作为合并后头结点,递归:(不推荐递归) 3 C++核心代码 3.1 迭代实现 /* struct ListNode { int val; struct List

Flink是目前流计算的隐形王者,在国际国内有有庞大的拥趸. Nebula是国产图数据库的后起之秀,在DBEngines中排名也逐年上升. 将两者进行结合,可以产生很多应用场景:比如实时计算服务链路调用关系并将结果存到Nebula中.实时计算业务访问风控情况并将结果存到Nebula中.实时计算预警发生情况并将结果存到Nebula中等. 将Flink计算完毕后的结果,Sink到Nebula,Nebula官方提供了一个Flink Connector,但是很不易用. 笔者根据项目实际应用情况,写了一个

目录 1.背景 2.需求 3.实现方案 1.通过Fact判断 2.通过全局变量判断 3.通过halt方法 4.实现上述需求 4.1 drl 文件编写 4.2 运行结果 5.完整代码 1.背景 在我们开发的过程中,可能一个场景需要写多个规则,但是某些规则和别的规则又是互斥的关系.即某个规则成立时,不管其余的规则是否成立,其余的规则都不在执行.那么这种场景该如何处理呢? 2.需求 假设我们有三个规则 rule-01.rule-02和rule-03,当rule-02执行后,那么rule-03必须终止执

搜索排序结果的控制 Lucnen作为搜索引擎中,应用最为广泛和成功的开源框架,它对搜索结果的排序,有一套十分完整的机制来控制:但我们控制搜索结果排序的目的永远只有一个,那就是信息过滤,让用户快速,准确的找到其想要的结果,丰富用户体验. 以前看过一个牛人的博客,总结了4个地方,可对Lucene检索结果的排序进行控制,现在已经记不住.我自己简单整理了下面几个,若有疏漏,欢迎补充: 1.    通过Lucene自有的查询表达式:Lucene提供相当丰富的表达式解析,要细讲就多了去了:这里只强调下,我在

转载:https://blog.csdn.net/wo541075754/article/details/74943236 3.2.1 什么是KIE KIE(Knowledge Is Everything),知识就是一切的简称.JBoss一系列项目的总称,在<Drools使用概述>章节已经介绍了KIE包含的大部分项目.它们之间有一定的关联,通用一些API.比如涉及到构建(building).部署(deploying)和加载(loading)等方面都会以KIE作为前缀来表示这些是通用的API. 

日历 日历可以单独应用于规则中,也可以和timer结合使用在规则中使用.通过属性calendars来定义日历.如果是多个日历,则不同日历之间用逗号进行分割. 在Drools中,日历的概念只是将日历属性所选择的时间映射成布尔值,设置为规则的属性,控制规则的触发.Drools可以通过计算当期日期和时间来决定是否允许规则的触发. 此示例首先需要引入quarts框架: <dependency> <groupId>org.opensymphony.quartz</groupId>

转载至:https://blog.csdn.net/wo541075754/article/details/75511887 activation-group 该属性将若干个规则划分成一个组,统一命名.在执行的时候,具有相同activation-group 属性的规则中只要有一个被执行,其它的规则都不再执行.可以用类似salience之类属性来实现规则的执行优先级.该属性以前也被称为异或(Xor)组,但技术上并不是这样实现的,当提到此概念,知道是该属性即可. 实例代码: package com.

转载:https://blog.csdn.net/wo541075754/article/details/75332720 agenda-group 规则的调用与执行是通过StatelessKieSession或KieSession来实现的,一般的顺序是创建一个StatelessKieSession或KieSession,将各种经过编译的规则添加到session当中,然后将规则当中可能用到的Global对象和Fact对象插入到Session当中,最后调用fireAllRules 方法来触发.执行

使用Solr搭建搜索引擎很容易,但是如何制定合理的打分规则(boost)做排序却是一个很头痛的事情.Solr本身的排序打分规则是继承自Lucene的文本相关度的打分即boost,这一套算法对于通用的提供全文检索的服务来讲,已经够用了,但是对于一些专门领域的搜索来讲,文本相关度的打分是不合适的. 如何来定制适合自身业务的排序打分规则(boost)呢?经过这段时间的思考与实践,想到了如下三个方法 1.定制Lucene的boost算法,加入自己希望的业务规则: 2.使用Solr的edismax实现的方

转载至:https://blog.csdn.net/wo541075754/article/details/75150267 一个标准的规则文件的格式为已“.drl”结尾的文本文件,因此可以通过记事本工具进行编辑.规则放置于规则文件当中,一个规则文件可以放置多条规则.在规则文件当中也可以存放用户自定义的函数.数据对象及自定义查询等相关在规则当中可能会用到的一些对象. 4.1 规则文件 从架构角度来讲,一般将同一业务的规则放置在同一规则文件,也可以根据不同类型处理操作放置在不同规则文件当中.不建议

二叉排序树的中序遍历就是按照关键字的从小到大顺序输出(先序和后序可没有这个顺序) 一.以序列 6 8 5 7 9 3构建二叉排序树: 二叉排序树就是中序遍历之后是有序的: 构造二叉排序树步骤如下: 插入法构造: 2. 以此类推 将要插入的结点先跟根结点比较, 比根结点大进入右子树 反之进入 左子树: 在跟进入的 左子树(右子树)的结点比较 方法同上: 直到没有结点了  在插入:  你给的排序最后的二叉排序树如下: 中序遍历结果是  :  3 4 5 6 7 8 9 : 先序遍历结果是 : 6 4

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *