推荐算法(1)：协同过滤总结推荐算法(2)：基于内容的推荐推荐算法（3）：利用用户标签数据推荐算法（4）利用上下文信息推荐算法（5）利用社交网络数据推荐算法（6） 实例推荐算法(7)缺失的评分预测问题推荐算法（8）评测指标一、推荐系统外围构架 从用户日志经过推荐系统得到推荐列表，返回给UI界面； 用户在UI界面，反馈，生成日志，最后储存起来。界面设置： 1.展示物品 2.物品有推荐理由 3.提供按
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2023-10-20 17:21:08
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软件质量评价标准 （本文转载自软件工程专家网www.21cmm.com） 我们把影响软件质量的因素分成三组，分别反映用户在使用软件产品时的三种不同倾向或观点。这三种倾向是：产品运行、产品修改和产品转移。信息系统作为一个产品，也可以参照这三种倾向来定义。 我们可以采取以下步骤实施全面质量控制： 1．实行工程化开发 “信息系统开发方法”一词的广义理解是“探索复杂系统开发过程的秩序”；狭义理解...
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2007-12-17 11:18:00
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编程语言评价标准 编程语言需要提供足够简单和丰富的概念来表达我们要描述的世界； 并且执行的效率要足够高 Enough of the small talk, how do we go about comparing these two goliaths? In reality this can’t b
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2019-06-25 19:34:00
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reference: https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/81170458?utm_source=blogxgwz0均方误差(MSE)峰值信噪比(PSNR)结构相似性理论( SSIM)多尺度结构相似性( MSSIM)对图像重建好坏的一些评价指标
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2021-07-14 16:04:12
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# Python 课程目标评价标准实现指南
## 一、流程表格
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义课程目标评价标准 |
| 3 | 计算评价得分 |
| 4 | 输出评价结果 |
## 二、具体步骤及代码
在软件行业，合作伙伴的选择至关重要，尤其是在项目管理、软件开发等软考相关领域中。一个优秀的合作伙伴不仅能够提供高质量的服务，还能为整个项目的顺利实施提供有力保障。那么，在选择合作伙伴时，我们应该依据哪些评价标准呢？
首先，专业能力是评价合作伙伴的首要标准。在软考背景下，这意味着合作伙伴必须具备深厚的软件开发、项目管理等专业知识。他们应能够熟练掌握各种开发工具和技术，对项目管理流程有深入的理解，并
走出python的语法沼泽，让计算思维主导课堂1.前言python语言虽然格式规范比较简单，但是看到课程内容的时候我也犯了难。八年级的学生从来没有接触过纯代码的编程语言，虽然之前有scratch的图形化编程基础，但是其中难度的差异不可同日而语。如何让学生上课能听的懂，练习能有所得成了日常困扰我的难题。2.问题缘起在课程安排中，教学先让学生了解python的概念、优势，再从数据结构、算术运算到最基本
ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感
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2021-01-06 21:16:00
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作者：华为云开发者社区链接：https://www.zhihu.com/question/23700474/answer/1878757572来源：知乎著作权归作true positive rat类器.
原创
2022-07-06 09:32:54
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前言实际工作中经常会用到一些聚类算法对一些数据进行聚类处理，如何评估每次聚类效果的好坏？可选的方法有1、根据一些聚类效果的指标来评估；2、直接打点。今天就主要总结下这段时间了解的聚类效果评估指标。废话少说，直接上干货。针对数据有类别标签的情况Adjusted Rand index (ARI)优点：
1.1 对任意数量的聚类中心和样本数，随机聚类的ARI都非常接近于0；
1.2 取值在［－1，1］之
目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作，一方面它是其他很多后续视觉任务的基础，另一方面目标检测不仅需要预测区域，还要进行分类，因此问题更加复杂。最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破，因此想写一个系列来介绍这些方法。这些比较重要的方法可以分成两条主线，一条是基于区域候选(region proposal)的方法，即通过某种策略选出一部分候选
在MongoDB的数据有灵活的模式。不像SQL数据库，（SQL数据库）要求你必须在插入数据之前决定和声明一个表的模式，MongoDB的集合不强制文档的结构。这个灵活性有利于文档到实体或对象的映射。每个文档可以匹配所要表示实体的数据字段，即使数据的变化很显著。但在实际操作中，一个集合的文档共享一个相似的结构。数据模型的关键挑战在于平衡应用的需要，数据库引擎的性能和数据存取模式。当设计数据模型时，要考
本文借鉴了数学建模清风老师的课件与思路 聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类是未知的。一、案例背景如何根据下表的数据将31个省份分类？二、K-means聚类算法2.1 算法原理2.2 K-means算法优缺点优点：算法简单快速，对于数据量较大时，效率较高；缺点：使用者在开始时必须给定生成的种类K；对于初值比较敏感；对于孤立点的数据比较敏感；在下方介绍的K-means算法可
回归类模型评估指标选择、局限、优势一、 是否预测到了正确的数值1.RSS残差平方和2.均方误差MSE(mean squared error)3.均方根误差RMSE(root mean squared error)4.均方对数误差MSLE(Mean squared logarithmic error)5.绝对均值误差MAE(mean absolute error)6.平均绝对百分比误差MAPE(M
数据仓库成功的评价标准
——读《疑难数据仓库专家解决方案》
在北京年会上我曾向Sybase 公司的卢总监提问过关于数据仓库项目的失败率太高的问题，来表达数据仓库不仅仅是数据存储问题，而是一整套方案和方法论的问题；卢总监的回答是数据仓库的失败率并非80% 都是失败的，很多项目介于成功失败之间；数据仓库项目实施周期比较长，不容易看到成果；
原创
2009-10-18 21:47:00
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在软件项目管理领域，合作伙伴的选择至关重要，它直接关系到项目的成败与效益。特别是在软考（软件水平考试）的备考过程中，我们不仅需要掌握扎实的理论知识，更需学会如何将这些知识应用到实际操作中，特别是在选择项目合作伙伴这一关键环节。本文将围绕“合作伙伴选择的评价标准”展开探讨，以期帮助读者在软考备考及项目管理实践中更加明晰思路，做出明智的决策。
在合作伙伴选择时，我们首先要明确评价标准的制定原则。这些
## 机器学习回归模型的评价标准
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[拆分数据集]
B --> C[训练模型]
C --> D[模型预测]
D --> E[评估模型]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class 数据集{
- 数据
推送原理手机推送服务的原理很简单，就是通过建立一条手机与服务器的连接链路，当有消息需要发送到手机时，通过此链路发送即可。 推送服务的使用流程虽然略有差别但是大致都和IOS的APNS相似1、首先是应用程序注册消息推送。2、 IOS跟APNS Server要deviceToken。应用程序接受deviceToken。3、应用程序将deviceToken发送给PUSH服务端程序。4、
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2021-07-06 10:37:07
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依存句法分析有两种主流方法：基于图的方法和基于转移的方法。基于图的方法: a.长距离依存和分析准确率 b.可处理非投射现象 c.需要进行全局搜索，不易使用动态特征，且算法复杂度较高。基于转移的方法: a.可以使用丰富的特征， b.可以达到线性时间复杂度 c.但采用的是局部搜索策略，容易出现错误传递现象 d.不可处理非投射现象 e.准确率要稍逊于基于图的方法。基于图基本思想对于给定的句子x和分析模型
推送原理手机推送服务的原理很简单，就是通过建立一条手机与服务器的连接链路，当有消息需要发送到手机时，通过此链路发送即可。 推送服务的使用流程虽然略有差别但是大致都和IOS的APNS相似1、首先是应用程序注册消息推送。2、 IOS跟APNS Server要deviceToken。应用程序接受deviceToken。3、应用程序将deviceToken发送给PUSH服务端程序。4、
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2022-03-16 11:30:39
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