软件规模可以用多种方式进行估算，但是用功能点估算方式更准确，而自动估算让估算更快速，我们以CoCode需求分析工具为例来说明，如何提高项目估算精准度？ 一、调整功能点数 &nb
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2024-01-04 15:28:34
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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)和精确率(Precision Rate)，召回率也叫查全率，精确率也叫查准率，概念公式: &nb
文章来源：ATYUN AI平台 去年12月，谷歌发布了DeepVariant。这是一种深度学习模型，研究者训练它分析基因序列，使其准确地识别其中的差异，这种差异就是所谓的变体，它让我们每个人都作为独一无二的个体存在着。我们在最初的文章里主要关注的问题是，DeepVariant如何将识别变体（variant calling）作为图像分类问题来解决，并且得到结果能够比以前的方法更精确。今天，
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2024-01-22 11:33:44
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今天给大家介绍的是华盛顿大学蛋白质设计研究所所长，著名的蛋白质设计天才科学家David Baker课题组发表在Nature Communications上的一项工作。在这项工作中，作者提出了一个深度学习框架DeepAccNet，用于估计蛋白质模型中每个残基的准确性和残基-残基距离中的符号错误，并使用这些预测来指导Rosetta蛋白质结构优化。在Rosetta改进方案的多个阶段中，加入准
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2024-08-21 09:39:52
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# 深度学习中的召回率定义及其实现
深度学习已经成为现代人工智能研究和应用的重要驱动力。在许多机器学习任务中，尤其是分类问题中，模型的性能评估变得至关重要。召回率（Recall）是其中一个常用的评估指标，它帮助我们理解模型在识别正实例时的能力。本文将解释召回率的定义并给出相应的Python代码示例，帮助读者更好地掌握这一概念。
## 召回率的定义
召回率（Recall），也称为真正率（Tru
True Positive(TP)：实际为正，预测也为正 True Negative(TN)：实际为负，预测也为负 False Positive(FP)：实际为负，预测为正 False Negative(FN)：实际为正，预测为负在二分类问题中可以用以下的Confusion Matrix来表示:准确率（Accuracy），是预测正确的样本占全部样本的比例。精确率（Precision），也叫查准率，
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2024-04-26 18:27:10
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# 深度学习损失率定义实现教程
## 概述
在深度学习中，损失率是评估模型性能的重要指标之一。在这篇文章中，我将教你如何定义和计算深度学习模型的损失率。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[构建模型]
B --> C[定义损失函数]
C --> D[定义优化器]
D --> E[训练模型]
E --
原创
2024-06-18 06:17:29
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一、
关于拓展训练：拓展是近年颇流行的时尚休闲方式，在教练的介绍下，我才知道它的由来：拓展英文为
Outward Development
，中文译为“拓展”或“外展”，原意为一艘小船驶离平静的港湾，义无反顾地投向未知的旅程，去迎接一次次挑战，去战胜一个个困难！这种训练起源于二战期间的英国。当时大西洋商务船队屡遭德国人袭击，许多年轻海员葬身海底。人们从生还者身上
●搜索和推荐中的精度和召回(recall)分别是什么意思？解析：精度/精确率，和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准
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2024-04-21 06:57:15
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文章目录损失 Loss损失，代价和指标 Loss & Cost & Objective0-1 Loss 0-1 损失欧氏距离 Euclidean Distance最小绝对值误差 Least Absolute Error (LAE) - L1最小平方误差 Least Squares Error (LSE) - L2交叉熵 Cross EntropyGAN 生成对抗网络cGAN 条件
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2024-02-03 13:51:14
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稀疏表示动力和目的随着数据巨大的增长，维度的提高，需要从大量的数据中提取有用的信息。主要的挑战就是高效地从高维数据中获取低维结构的数据，而降维的过程也必然带来错误。有效的优化—稀疏表示（部分源于知名博主）稀疏表示最重要的思想即是，在一个足够大的训练样本空间内，对于一个类别的物体， 可以大致的由训练样本中同类的样本子空间线性表示，因此在当该物体有整个样本空间表示时，
分享嘉宾：卓靖炜 阿里巴巴编辑整理：成鑫鑫出品平台：DataFunTalk导读：目前不管是广告还是推荐业务，最底层的技术都是检索，由于候选集合非常大，可能从千万甚至亿级别取出数十个用户感兴趣的商品。在算力和时间复杂度的约束下，往往采用分阶段漏斗的算法体系。具体来说就是分成召回 ( match ) 以及排序 ( rank )。本文主要介绍阿里在match阶段的最新实践—
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2023-12-16 19:44:26
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导语：最近几年来，深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果，相比传统的推荐方法，深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法，积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法，其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改，并做了线上AB测试，与传统的协同
个性化推荐系统评价有两个重要指标，一个是召回率一个是准确率。召回率就是：召回率=提取正确信息条数/样本中信息条数。准确率就是：准确率=提取出正确信息条数/提取信息条数。召回率大小直接影响准确率，直接影响机器学习模型、深度学习模型线上效果。 模型实时计算第一步是模型上线，将spark、TensorFlow训练模型通过实时加载，使用到线上实时CTR点
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2024-01-05 22:49:19
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基于深度学习的精准农业分析利用深度学习技术处理和分析农业中的各种数据源，包括遥感影像、气象数据、土壤信息和作物生长情况，从而优化农业生产，实现资源的精确管理和农业产量的提升。
1. 精准农业的挑战
数据复杂性：精准农业依赖多源数据，包括卫星图像、无人机数据、土壤传感器和气象站等，这些数据存在多样性、时空异质性和大规模性的问题。
地理差异：农业生产区域的差异性（如气候、土壤、地形等）使得模型难以在不
本章为推荐模型复现第三章，使用torch_rechub框架进行模型搭建，主要介绍推荐系统召回模型YoutubeDNN、DSSM，包括结构讲解与代码实战，参考其他文章。推荐方向资料推荐： 1.RecHub Wiki 2. FunRec1. DSSM1.1 DSSM模型原理DSSM(Deep Structured Semantic Model)，由微软研究院提出，利用深度神经网络将
测序： 如何计算测序深度，或产出的数据量？ 10的9次方=1G 如果测序的read是pair-end的、且每条read长150bp，则，平均测序深度为=（reads数×150bp×2）/（3*10的10次方）。 即：测序得到的碱基总数/人类基因组的碱基对数=平均测序深度。 比如，我想得到30x的测序数据，那么需要的数据量是90G的数据。（此处，还不甚了
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2024-09-23 15:42:17
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深度学习的召回率是衡量模型性能的重要指标之一。在信息检索、推荐系统等领域中，召回率能够衡量模型能够找到所有相关信息的能力。召回率的计算公式为：
\[
召回率 = \frac{TP}{TP + FN}
\]
其中，TP代表True Positive，表示模型正确识别的正例数量；FN代表False Negative，表示模型未能正确识别的正例数量。
对于深度学习模型来说，提高召回率通常需要更大的
原创
2024-04-15 06:23:02
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最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作，召回率与准确率这两个概念偶尔会遇到，知道意思，但是有时候要很清晰地向同学介绍则有点转不过弯来。
召回率和准确率是数据挖掘中预测、互联网中的搜索引擎等经常涉及的两个概念和指标。召回率：Recall，又称“查全率”——还是查全率好记，也更能体现其实质意义。准确率：Precision，又称“精度”、“正确率”。
以检索为例，可以把搜索情况用下图表示： 
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2024-01-16 20:42:19
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1，准确率（Accuracy）准确率（A）是对预测结果和原结果来说的，表示预测结果中有多少样本预测是正确的。而准确率的局限性：当负样本占99%时，分类器把所有样本都预测为负样本也可以获得99%的准确率。所以，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别往往成为影响准确率的最主要因素。就是你预测的准确度：为了解决准确率局限性，可以使用更为有效的平均准确率（每个类别下的样本准确率的算术平均）作为模型
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2024-01-30 13:38:27
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