一.RP R(recall)表示召回率.查全率,指查询返回结果中相关文档占所有相关文档的比例:P(precision)表示准确率.精度,指查询返回结果中相关文档占所有查询结果文档的比例: 则 PR 曲线呈现出负相关的下降趋势: 一般来说,recall 和 precision 反映了模型性能的两个方面,单一依靠某个指标并不能较为全面的评价一个模型的性能. 此时引入 F-Score/F-measure 作为综合指标,平衡 recall 和 precision 的影响,较为全面的评价一个模型. 其中,

Go里的map用于存放key/value对,在其它地方常称为hash.dictionary.关联数组,这几种称呼都是对同一种数据结构的不同称呼,它们都用于将key经过hash函数处理,然后映射到value,实现一一对应的关系. map的内部结构 一个简单的map结构示意图: 在向map中存储元素的时候,会将每个key经过hash运算,根据运算得到的hash值选择合适的hash bucket(hash桶),让后将各个key/value存放到选定的hash bucket中.如果一来,整个map将根据

map映照容器的数据元素是由一个键值和一个映照数据组成的,键值和映照数据之间具有一一对应的关系.map与set集合容器一样,不允许插入的元素的键值重复. /*关于C++STL中map映照容器的学习,看别人的代码一百遍,不如自己动手写一遍.*/ #include <map> #include <string> #include <iostream> using namespace std; struct myComp{ bool operator () (const in

Go语言  映射(map) 1. 什么是 map2. 创建 map3. 访问 map4. nil map和空map5. map中元素的返回值6. len()和delete()7. 测试map中元素是否存在8. 迭代遍历 map9. 获取map中所有的key10. 传递map给函数 1. 什么是 map Map 是一种无序的键值对的集合.Map 最重要的一点是通过 key 来快速检索数据,key 类似于索引,指向数据的值 Map 是无序的,我们无法决定它的返回顺序,这是因为 Map 是使用 has

这是一个基于微调卷积神经网络的图像检索的代码实现,这里我就基于代码做一个实现思路的个人解读,如果有不对的地方或者不够详细的地方,欢迎大家指出. 代码的GitHub地址:filipradenovic/cnnimageretrieval-pytorch (Commit c340540) 相关论文地址: Fine-tuning CNN Image Retrieval with No Human Annotation,  Radenović F., Tolias G., Chum O., TPAMI 2

Biggest Number http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=30851#problem/F 解题思路:DFS(检索)+BFS(探路)=强剪枝 一看就知道是搜索题,只是,要是DFS裸搜,真的会超时.时间,非常紧! 做该题的时候,要无时无刻不忘剪枝,抓住一切剪枝的机会,剪吧! (1)用flag记录当前检索的值与当前已经检索到的最大值的关系,一但有机会,就要剪掉那些检索到的值会比当前最大值要小的“残枝败叶”. (2)每次DF

主要内容 C++17标准发布,string_view是标准新增的内容.这篇文章主要分析string_view的适用范围.注意事项,并分析string_view带来的性能提升,最后从gcc 8.2的libstdc++库源码级别分析性能提升的原因. 背景知识:静态字符串的处理 所谓静态字符串,就是编译时已经固定的字符串,他们存储在二进制文件的静态存储区,而且程序只能读取,不能改动. 一个例子: //指针指向静态字符串 const char* str_ptr = "this is a static s

hello world // Define a function. printNumber(num aNumber) { print('The number is $aNumber.'); // Print to console. } // This is where the app starts executing. main() { var number = 42; // Declare and initialize a variable. printNumber(number); // C

表达式语言(EL) 表达式语言是一种在JSP页面中使用的数据访问语言,通过它可以很方便地在JSP页面中访问应用程序数据. 使用EL访问数据 表达式语言的使用形式:              ${expression} 表达式语言以$开头,后面是一对大括号,括号历史合法的EL表达式. 属性与集合元素访问运算符 属性访问运算符用来访问对象的成员,集合访问运算符用来检索Map.List或数组对象的元素. 1.       点号(.)运算符 点号运算符用来访问Map对象一个间的值或bean对象的属性值.

Dart语法学习 目录 参考资料 语言特性 关键字 变量与常量 数据类型 运算符 operators 控制流程语句 异常 Exceptions 函数 Function 类 Class 类-方法 类-抽象类 类-隐式接口 类-扩展一个类(重写) 库和可见性 异步支持 参考资料 [官方文档] [极客学院] [author:AWeiLoveAndroid] [author:soojade] [author:优腾爱乐] 语言特性 Dart所有的东西都是对象, 即使是数字numbers.函数functio

前言 Flutter使用Dart语言开发, Dart是面向对象编程语言, 由Google2011年推出, 目前最新版本是2.4.0. 工欲善其事,必先利其器. 为了更好的开发Flutter应用, 我们先来熟悉一下Dart的基本语法 Hello, world! 学习任何一门编程语言时, 基本上都是输出一个Hello, world! 本文档采用的编辑器是Android Studio(因为本人是做Android开发的)进行开发 新建dart_demo.dart文件, Dart程序是从main()函数开

语言特性 Dart所有的东西都是对象, 即使是数字numbers.函数function.null也都是对象,所有的对象都继承自Object类. Dart动态类型语言, 尽量给变量定义一个类型,会更安全,没有显示定义类型的变量在 debug 模式下会类型会是 dynamic(动态的). Dart 在 running 之前解析你的所有代码,指定数据类型和编译时的常量,可以提高运行速度. Dart中的类和接口是统一的,类即接口,你可以继承一个类,也可以实现一个类(接口),自然也包含了良好的面向对象和并

IR的评价指标-MAP,NDCG和MRR   MAP(Mean Average Precision): 单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有5个相关网页.某系统对于主题1检索出4个相关网页,其rank分别

原文地址:http://blog.csdn.net/pkueecser/article/details/8229166 在信息检索.分类体系中,有一系列的指标,搞清楚这些指标对于评价检索和分类性能非常重要,因此最近根据网友的博客做了一个汇总. 准确率.召回率.F1 信息检索.分类.识别.翻译等领域两个最基本指标是召回率(Recall Rate)和准确率(Precision Rate),召回率也叫查全率,准确率也叫查准率,概念公式: 召回率(Recall)      =  系统检索到的相关文件 /

转自:http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0. 例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,

http://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页,主题2有

转自: https://www.cnblogs.com/eyeszjwang/articles/2368087.html MAP(Mean Average Precision):单个主题的平均准确率是每篇相关文档检索出后的准确率的平均值.主集合的平均准确率(MAP)是每个主题的平均准确率的平均值.MAP 是反映系统在全部相关文档上性能的单值指标.系统检索出来的相关文档越靠前(rank 越高),MAP就可能越高.如果系统没有返回相关文档,则准确率默认为0.例如:假设有两个主题,主题1有4个相关网页

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

效果图 实现方法 地图采用微信小程序提供的map组件: 周边的数据坐标点通过高德地图提供的API接口,获取定位位置的周边或者指定位置周边的数据. WXML <view class="map_container"> <view class="map-tab-bar"> <view class="map-tab-li {{item.id == status ? 'active' : ''}}" bindtap="

首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有100个样本,5个正样本,95个负样本.假设分布为1,1,1,1,1,0,0,.......(即前5个人为恶性,后95个为良性). 假设我们的系统预测如下1,0,0,1,1,1,0.......,可以看到我们把第二个第三