转自https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/80092679 1 ROC曲线的概念 受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve,简称ROC曲线),又称为 感受性曲线(sensitivity curve).得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性,它们都是对同一 信号刺激的反应,只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已.接受者操作特性曲线就是以假阳性概率(False pos

ROC 曲线:接收者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve),是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,roc 曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 对于分类器或者说分类算法,评价指标主要有precision,recall,F1 score等,以及这里要讨论的ROC和AUC.下图是一个 ROC 曲线的示例: 横坐标:Sensitivity,伪正类率(False positive rate, FPR),预测为正但实际为负的样本占所有负例样本

问题背景 使用FingerGesture 获取触碰点2D坐标, 将该2D坐标赋值给NGUI元素,发现位置出现偏差. 排查思路 1:NGUI的 (0,0,0)默认位置是在屏幕正中心.而FingerGesture(0,0,0)默认位置是在屏幕的左下角 2:NGUI采用了基于高度的缩放机制,各个分辨率被模拟成一个经过ManualHeight运算之后的结果.  FingerGesture触碰点2D坐标是符合屏幕的分辨率的. 解决之道 1:将GingerGesture触碰的坐标(基于左下角),换算成NGU

ROC曲线: roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. ROC曲线的横轴: 负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 预测为正样本但是实际为负样本的数目占所有负样本的数目的比例 ROC 纵轴: 真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 预测为正样本

Core Graphics Framework是一套基于C的API框架,使用了Quartz作为绘图引擎.它提供了低级别.轻量级.高保真度的2D渲染.该框架可以用于基于路径的 绘图.变换.颜色管理.脱屏渲染,模板.渐变.遮蔽.图像数据管理.图像的创建.遮罩以及PDF文档的创建.显示和分析. iOS支持两套图形API族:Core Graphics/QuartZ 2D 和OpenGL ES.OpenGL ES是跨平台的图形API,属于OpenGL的一个简化版本.QuartZ 2D是苹果公司开发的一套A

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. 第五课:3D空间 3D空间: 我们使用多边形和四边形创建3D物体,在这一课里,我们把三角形变为立体的金子塔形状,把四边形变为立方体. 在上节课的内容上作些扩展,我们现在开始生成真正的3D对象,而不是象前两节课中那样3D世界中的2D对象.我们给三角形增加一

3D空间: 我们使用多边形和四边形创建3D物体,在这一课里,我们把三角形变为立体的金子塔形状,把四边形变为立方体. 在上节课的内容上作些扩展,我们现在开始生成真正的3D对象,而不是象前两节课中那样3D世界中的2D对象.我们给三角形增加一个左侧面,一个右侧面,一个后侧面来生成一个金字塔(四棱锥).给正方形增加左.右.上.下及背面生成一个立方体. 我们混合金字塔上的颜色,创建一个平滑着色的对象.给立方体的每一面则来个不同的颜色. int DrawGLScene(GLvoid) // 此过程中包括所有

本文是<Programming iOS5>中Drawing一章的翻译,考虑到主题完整性,翻译版本中加入了一些书中未涉及到的内容.希望本文能够对你有所帮助. 本文由海水的味道翻译整理,转载请注明译者和出处,请勿用于商业用途! Core Graphics Framework是一套基于C的API框架,使用了Quartz作为绘图引擎.它提供了低级别.轻量级.高保真度的2D渲染.该框架可以用于基于路径的绘图.变换.颜色管理.脱屏渲染,模板.渐变.遮蔽.图像数据管理.图像的创建.遮罩以及PDF文档的创建.

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5533 Dancing Stars on Me Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 601    Accepted Submission(s): 320 Problem Description The sky was brush

本文是<Programming iOS5>中Drawing一章的翻译,考虑到主题完整性,在翻译过程中我加入了一些书中没有涉及到的内容.希望本文能够对你有所帮助. 转自:http://www.dkankan.com/archives/6837 本文由海水的味道翻译,转载请注明译者和出处,请勿用于商业用途! Core Graphics Framework是一套基于C的API框架,使用了Quartz作为绘图引擎.它提供了低级别.轻量级.高保真度的2D渲染.该框架可以用于基于路径的绘图.变换.颜色管理

本文是<Programming iOS5>中Drawing一章的翻译,考虑到主题完整性,翻译版本中加入了一些书中未涉及到的内容.希望本文能够对你有所帮助.(本文由海水的味道翻译整理,转载请注明译者和出处,请勿用于商业用途!原文)   Core Graphics Framework是一套基于C的API框架,使用了Quartz作为绘图引擎.它提供了低级别.轻量级.高保真度的2D渲染.该框架可以用于基于路径的 绘图.变换.颜色管理.脱屏渲染,模板.渐变.遮蔽.图像数据管理.图像的创建.遮罩以及PDF

坐标图,经常会在各种各样的App中使用,最常用的一种坐标图就是折线图,根据给定的点绘制出对应的坐标图是最基本的需求.由于本人的项目需要使用折线图,第一反应就是搜索已经存在的解决方案,因为这种需求应该很常见,一定存在不少方案.确实也找到不少,但是没有一个能完全满足需求的,而且一般写的好的都是库很大,包含各种各样的图表,而我这里只需要折线图这一种,也不需要其它功能,于是就决定自己写一个简单的折线图. 基本要求: 1.性能要好,能够快速绘制,改变点时能够时时绘制,有些在数据多的情况下性能实在是差,重新

转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/10043864.html 参考网址: 论文:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tf的第三方faster rcnn:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn IOU:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html faster rcnn主要包括两部分:rpn网络和r

CSS样式表的三种引入方式: 1.外部样式表——即将CSS样式写在单独的一个.css文件中: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="./css/custom.css" /> 2.内部样式表: <style type="text/css"> h1{ color: red } </style> 3.内联样式表: <h1 style=&qu

1.绘制2D图像的时需要使用GL.LoadOrtho()方法来将图形映射到平面中. 2.所有绘制相关的内容都要写在OnPostRender()方法中. 3.有关GL图像库的脚本需要绑定到Hierarchy视图中Camera上,否则无法显示绘制的图像. 4.在GL图像库的平面坐标系中,每个点的横坐标和纵坐标都应当是0与1之间的浮点数,而真实的像素坐标需要根据这个浮点数来计算 一.绘制线 别忘了添加物理材质public Material material; using UnityEngine; us

多边形 Time Limit: 1000 MS     Memory Limit: 65536 K Total Submit: 113(42 users)   Total Accepted: 51(38 users) Rating: Special Judge: No Description 一个封闭的多边形定义是被有限个线段包围.线段的相交点称作多边形的顶点,当你从多边形的一个顶点沿着线段行走时,最终你会回 到出发点. 凸多边形(convex)想必大家已经很熟悉了,下图给出了凸多边形和非凸多边

Faster R-CNN由一个推荐区域的全卷积网络和Fast R-CNN组成, Fast R-CNN使用推荐区域.整个网络的结构如下: 1.1 区域推荐网络 输入是一张图片(任意大小), 输出是目标推荐矩形框的集合,以及相应的目标打分.网络的前面使用了一个基本的卷积层集合来提取特征(ZF或VGG-16).这个基本层同时被RPN网络和Fast R-CNN使用. 在基本层之后,文中使用一个n*n的滑动窗口在最后一层特征图卷积,在每一个窗口位置,得到一个256维或512维的特征.这个特征随后被送进两个

本来准备睡觉.结果还是忍不住想把它A了.由于已经看了题解了, 题意:就是给你一些坐标.都是整数,求一些正多边形的数目,官方题讲解是地球人都知道整数坐标构不成正三角形.正五边形和正六边形的... 然而我并不知道...以后才知道. . . 所以呢这道题直接暴力就能够了,求正四边形的个数.这里推断是否是正四边形用的是四条边相等,并且两条对角线相等.并且边比对角线小,我也不知道是否这样一定是正四边形(.. .)(后来网上查了一下,这样是可行的.只是还得添加一个条件,就是长的一组边是短的的根号2倍,意思就

上周的宇宙大战射击游戏中,我们只完成了宇宙飞船发射子弹的部分.还未制作敌对方.这周制作了敌方-飞龙,飞龙随机在屏幕上方出现,如果被子弹打中,则得分,飞龙和子弹都消失. 敌方:飞龙:计分. 目的 目的:制作射击游戏的敌方-吐火的飞龙.当子弹碰到飞龙时,飞龙被消灭,同时增加分数. 实现方式 克隆依然是重要的操作. 每一只飞龙出现时,都需要先克隆一份,然后设定一定的随机方向,从屏幕上方往下移动.为了让飞龙有飞的感觉,我们切换飞龙的造型.飞龙在普通造型和吐火的造型中来回切换. 如果碰到子弹(闪电),则删

目录 语法 c++ java 动态规划 多重背包 最长不下降子序列 计算几何 向量(结构体) 平面集合基本操作 二维凸包 旋转卡壳 最大空矩形 | 扫描法 平面最近点对 | 分治 最小圆覆盖 | 随机增量法 三维向量(结构体) 三维凸包 几何杂项 数据结构 ST表 单调队列 树状数组 线段树 并查集 左偏树 珂朵莉树,老司机树 莫队 二叉搜索树 一些建议 图论 图论的一些概念 图论基础 最短路径 最小生成树 树论的一些概念 最近公共祖先 联通性相关 图上的NP-hard问题 弦图+区间图 | 最

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还