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,

[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) ​ 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果.N值的选取:流量,N=12:压力:N=4:液面,N=4~12:温度,N=1~4 优点:  对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高  适用于高频振荡的系统 缺点:  

Micro Python运行在微控制器上的Python.遵守MIT协议.由剑桥大学的理论物理学家乔治·达明设计.和Arduino类似,但Micro Python更强大. Micro Python的软件特点: Python 3 语法. 完整的Python词法分析器, 解析器,编译器,虚拟机和运行时. 包含命令行接口,可离线运行. Python 字节码由内置虚拟机编译运行. 有效的内部存储算法,能带来高效的内存利用率.整数变量存储在内存堆中,而不是栈中. 使用Python decorators特性,

分享一篇 写的很好的 宏任务 微任务  同步异步的文章 文章原地址: https://juejin.im/post/59e85eebf265da430d571f89 这一次,彻底弄懂 JavaScript 执行机制 本文的目的就是要保证你彻底弄懂javascript的执行机制,如果读完本文还不懂,可以揍我. 不论你是javascript新手还是老鸟,不论是面试求职,还是日常开发工作,我们经常会遇到这样的情况:给定的几行代码,我们需要知道其输出内容和顺序.因为javascript是一门单线程语言,

前言:Event Loop即时间循环,是指浏览器或Node的一种解决javascript单线程运行时不会阻塞的一种机制,也就是我们经常使用异步的原理 Js运行机制      1.不同运行环境,js运行效果不一致      2.nodeJs基于libuv实现,参考http://docs.libuv.org/en/v1.x/design.html     3.chorme基于 宏任务微任务     宏任务,macrotask也叫tasks.一些异步任务的回调会一次进入macro task queue

一个以技术为立身根基的教育机构做出来的微信号,干货程度会有多高? 马哥Linux运维公众号运营五年,从一开始的定位就是给技术人分享加薪干货的地方.这五年里,公众号运营最重的任务就是做内容.内容并不好做,选题.调研.撰写.发布,一篇精品文章的准备周期超过半个月,而回报并不稳定. 这五年里我们看到很多账号的转型,走流量路线.做标题党.接广告,甚至刷粉丝.刷阅读量.坦白说,这种捷径比我们所选的道路更轻松,回报更快也更高.在很长时间里,这个公众号没有给我带来任何收入,去年唯一的收入来源流量主也被我主动关

大家都说gabor做人脸识别是传统方法中效果最好的,这几天就折腾实现了下,网上的python实现实在太少,github上的某个版本还误导了我好几天,后来采用将C++代码封装成dll供python调用的方式,成功解决. 图像经多尺度多方向的gabor变换后,gabor系数的数目成倍上升,所以对gabor系数必须进行降维才能送至后续的SVM分类器.测试图像使用att_faces数据集(40种类型,每种随机选5张训练,5张识别),降维方式我测试了DCT.PCA两种变换方式,说实话,dct不怎么靠谱,居

rdd = sc.parallelizeDoubles(testData); Now we’ll calculate the mean of our dataset.   1 LOGGER.info("Mean: " + rdd.mean()); There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc. Every time one of this me

rating_data_raw = sc.textFile("%s/ml-100k/u.data" % PATH) print rating_data_raw.first() num_ratings = rating_data_raw.count() print "Ratings: %d" % num_ratings # In[35]: rating_data = rating_data_raw.map(lambda line: line.split("\

1.nextTick调用方法 首先看nextTick的调用方法: https://cn.vuejs.org/v2/api/#Vue-nextTick // 修改数据 vm.msg = 'Hello' // DOM 还没有更新 Vue.nextTick(function () { // DOM 更新了 }) // 作为一个 Promise 使用 (2.1.0 起新增,详见接下来的提示) Vue.nextTick() .then(function () { // DOM 更新了 }) 即:既可以支持

在 JavaScript 中,任务被分为两种,一种宏任务(MacroTask),一种叫微任务(MicroTask). MacroTask(宏任务) script全部代码.setTimeout.setInterval.I/O.UI Rendering. MicroTask(微任务) Process.nextTick(Node独有).Promise.Object.observe(废弃).MutationObserver 具体步骤: 执行栈在执行完同步任务后,查看执行栈是否为空,如果执行栈为空,就会去

在介绍宏任务和微任务之前,先抛出一个问题.相信大家在面试的时候,会遇到这样的相似的问题: setTimeout(function(){undefined console.log('1') }); new Promise(function(resolve){undefined console.log('2'); resolve(); }).then(function(){undefined console.log('3') }); console.log('4'); 请说出控制台打印的数据,很多小

一,多分类的混淆矩阵 多分类混淆矩阵是二分类混淆矩阵的扩展 祭出代码,画线的那两行就是关键啦: 二,查看多分类的评估报告 祭出代码,使用了classicfication_report() 三,宏平均与微平均 公式是神看的,我是学弱...直接看例子,没有复杂的公式: 宏平均 微平均 宏平均和微平均的对比 如果每个class的样本数量差不多,那么宏平均和微平均没有太大差异 如果每个class的样本数量差异很大,而且你想: 更注重样本量多的class:使用宏平均 更注重样本量少的class:使用微平均

翻译 | suisui 来源 | 人工智能头条(AI_Thinker) 继续假日充电系列~本文是 Mybridge 挑选的 10 个 Python 开源项目,Github 平均star 2135,希望你能够喜欢~~ ▌Rank 1:Requests-HTML v0.9(7385 stars on Github,来自Kenneth Reitz) 该库旨在尽可能简单直观地解析 HTML,仅支持 Python 3.6. 项目地址: https://github.com/kennethreitz/req

基于结构化平均感知机的分词器Java实现 作者:hankcs 最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%.最重要的是,只训练了5个迭代:包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒.应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆.如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟. 数据在一台普通的IBM兼容机上得到: 本模块已集成到HanLP 1.6以上版本开源,文档位于项目wiki

1.javascript是单线程的 javascript是单线程的,意思是javascript在同一时间内只能做一件事情. 为什么是单线程的? 因为js的主要用途是用于用户交互和操作DOM,如果是多线程的,会引起复杂的同步问题, 比如一个线程操作某个节点的内容,另一个线程同一时间却在删除这个节点,这时候到底该执行那一条命令呢?到底以哪一个线程为准呢. 2.同步和异步 同步是阻塞模式,后一个任务必须等待前一个任务执行完后才能继续执行. 异步是非阻塞模式,当遇到异步任务无需等待其执行完,继续向下执行

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

1.管理进程状态 当程序运行为进程后,如果希望停止进程,怎么办呢? 那么此时我们可以使用linux的kill命令对进程发送关闭信号.当然除了kill.还有killall,pkill 1.使用kill -l列出当前系统所支持的信号 虽然linux支持信号很多,但是我们仅列出我们最为常用的3个信号 数字编号 信号含义 信号翻译 1 SIGHUP 通常用来重新加载配置文件 9 SIGKILL 强制杀死进程 15 SIGTERM 终止进程,默认kill使用该信号 1.我们使用kill命令杀死指定PID的

说到宏任务和微任务,我们就不得不提 Event Loop 了 JS的本质是单线: 1. 一般来说,非阻塞性的任务采取同步的方式,直接在主线程的执行栈完成. 2. 一般来说,阻塞性的任务都会采用异步来执行,异步的工作一般会交给其他线程完成,然后回调函数会放到事件队列中. 当主线程的任务执行完了(执行栈空了),JS会去询问事件队列 执行一个宏任务(先执行同步代码)-->执行所有微任务-->UI render-->执行下一个宏任务-->执行所有微任务-->UI render--&g

什么是平均负载 平均负载可以对于我们来说及熟悉又陌生,但我们问平均负载是什么,但大部分人都回答说平均负载不就是单位时间内CPU使用率吗?其实并不是这样的,如果可以的话,可以 man uptime 来了解一下平均负载的详细信息. 简单的说平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是说平均活跃进程数,它和CPU使用率并没有直接关系.这里解释一下可运行状态和不可中断这两个词. 可运行状态: 指正在使用CPU或者正在等待CPU的进程,我们使用ps命令查看处于R状态的进程