一个初入深度学习的小白的内心独白从真正的走向学习tensouflow2.0的正轨开始，到现在差不多十天的时间了。在这十天的间断性学习中了，算是对tensorflow刚刚有了初步的了解，相对来说后期还有很长的路要走。但在此对这一阶段的学习进行一下总结经验分享所话说“万事开头难”，初期的准备往往是最难的。Github网站上有很多开源数据，可以从网站上查找很多大神分享的代码，对小白而言上来就看现成的代码
1. 准确率，召回率，F1值首先介绍三种最常用的无序的评价指标，它们适用于一种相对简单的情况：在搜索结果中仅考虑返回的文档是否与查询相关，而不考虑这些返回文档在结果列表中的相对位置和顺序。准确率（Precision）是返回的结果中相关文档所占的比例召回率（Recall）是返回的相关文档占所有相关文档的比例具体可以根据混淆矩阵来理解 相关不相关返回真正例（tp）伪正例（fp）未返回伪反例
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2023-10-11 19:32:16
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【PMP通过率一般多少】—— 深入解析PMP认证考试
PMP，即项目管理专业人士资格认证，是由美国项目管理协会(PMI)发起的，严格评估项目管理人员知识技能是否具有高品质的资格认证考试。其认证体系在全球范围内具有较高的权威性，被众多企业和机构所认可。对于想要提升自己项目管理能力，追求更高职业发展的人来说，PMP认证无疑是一条值得考虑的途径。
那么PMP的通过率一般是多少呢？这是许多考生在备考过
【PMP考试通过率一般多少】—— 深入解析PMP认证及考试要点
项目管理专业人士（PMP）认证已经成为项目管理领域公认的全球标准。对于希望提升项目管理技能和知识的人来说，这一认证具有极高的价值。然而，PMP认证并非一劳永逸，为了保持认证的有效性，持证者需要每三年积累60个专业发展单元（PDU）。同时，对于即将参加PMP考试的人，了解考试的细节和要求至关重要。本文将围绕PMP考试通过率，考试内容，
背景2009年，李飞飞和他的团队发表了ImageNet的论文，还附带了数据集。2012年，多伦多大学的Geoffrey Hinton、Ilya Sutskever和Alex Krizhevsky提出了一种深度卷积神经网络结构：AlexNet，夺得了ImageNet冠军，成绩比当时的第二名高出41%。结构经典的Lenet(发布于1999)结构如下： AlexNet的结构模型如下： 
【PMP一般通过率是多少】——全面解析PMP考试与认证维持
PMP，即项目管理专业人士资格认证，在国际项目管理领域具有极高的权威性。对于想要提升自己项目管理能力，证实自己项目管理水平的人来说，PMP认证无疑是一个理想的选择。然而，PMP认证并非一劳永逸，获得认证后，每三年需要获得60个PDU以保持认证有效性。那么，PMP一般通过率是多少？这是许多考生关心的问题。接下来，我们将围绕这个问题，对PM
软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是我国在计算机软件领域设立的一项重要考试。它旨在评估和提升IT从业者在计算机技术与软件领域的专业能力和技术水平。由于其权威性和专业性，软考一直备受关注。然而，对于许多考生来说，软考的难度不容小觑，这也使得软考的通过率成为大家关注的焦点。
软考的通过率因地区、考试科目、考生群体等因素而有所差异。一般来说，软考笔试考试的通过率通常在20%-30%左右
# 如何实现“深度学习图片一般多少KB”的功能
深度学习中，处理图像数据是常见的任务之一。在实现“深度学习图片一般多少KB”的功能时，我们需要一个有序的流程。本文将带你通过步骤，展示如何用Python和一些流行的库完成这个任务。
## 任务流程
| 步骤 | 描述 |
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0x00 前言本文是《有趣的深度图》的第二篇文章，上一篇文章《有趣的深度图：可见性问题的解法》中已经和大家介绍了深度图在解决可见性问题中的应用。其实，利用深度信息我们可以实现很多有趣而又显得“高大上”的效果。 不过这些效果虽然看上去高大上，但是一旦了解了原理就会发现实现这种效果其实是十分简单的。 那么本文会包括以下四个有趣的效果在Unity中的实现：有点科幻的扫描网透过墙壁绘制背后的“人影”护盾/
图像处理的概论图像分析一般利用数学模型并结合图像处理的技术来分析底层特征和上层结构，到从而提取具有一定智能性的信息，其中对图片内容分析，图片内容识别和检测都离不开图像的分类。图像分类目标：已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。图像处理流程图像分类图像数据分析的内容是什么？内容分析，内容识别，检测都离不开图像的分类 分类目标：所
今天看微信公众号，TensorFlow马上更新2.0版本吓得我马上裹紧了小被几。感觉年前调设备估计看不完了，死命令，必须要把小蓝书和数据分析搞定，要不然明年已然没有时间让你再去学新的东西。下面记录TensorFlow算法一般流程：导入/生成要本数据集转换和归一化数据data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)划分训练集/测...
原创
2022-11-22 14:25:05
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软考，全称为全国计算机技术与软件专业技术资格水平考试，是衡量计算机行业从业者专业知识和应用能力的重要标准。对于广大考生来说，了解软考的通过率是十分必要的。本文将详细介绍软考的通过率情况，以便考生们更好地备考。
软考的历史可以追溯到1989年，当时国家为了选拔和培养计算机专业人才，提高我国计算机技术和软件产业的竞争力，开始推行软考。经过多年的发展，软考已经成为了国内计算机行业最具权威性的考试之一。
原创
2023-10-17 15:35:05
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在软件行业，副高职称是衡量一个专业人士技术水平和职业能力的重要标志。副高职称不仅代表着个人在专业领域的深厚底蕴，也是职业发展的重要跳板。然而，副高职称并非易得之物，其通过率的多少一直备受广大软件从业者关注。本文将从副高职称的意义、申报条件、通过率的实际情况以及提高通过率的方法等方面进行探讨，希望能为大家的职业发展提供有益的参考。
首先，我们来探讨副高职称的意义。在软件行业，副高职称是对个人专业技
软考，即计算机软件资格考试，是由中国国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合主办的一项国家级考试。它旨在评估和认定计算机软件专业人员的专业水平，为他们提供一个统一、客观、公正的能力评价标准。软考在中国IT行业中具有较高的认可度和影响力，是许多从业人员晋升、求职、提升自我价值的重要途径之一。然而，正因为其专业性和严格性，软考的通过率一直是考生们关注的焦点。
要准确地说出软考的通过率是多少并不容
软考，即全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是由中国国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部联合主办的一项国家级考试，旨在评价和认定计算机技术与软件专业人员的水平和能力。作为IT行业的重要认证之一，软考一直以来都备受关注。其中，软考低级（通常是指初级）考试是广大初学者和从业者们的起点，它的通过率也成为了众多考生关心的问题。
要了解软考低级考试的一般通过率，首先需要明确一点：通过率会受到
# 宏精确率的概念与Python实现
在机器学习和数据挖掘领域，评估模型性能是一个重要的方面。宏精确率（Macro Precision）作为一种衡量标准，能够有效地评价分类模型在不同类别上的表现。本文将介绍宏精确率的基本概念，如何在Python中计算以及如何理解其结果。
## 什么是宏精确率？
宏精确率是针对多类别分类问题的评价指标。它计算的是每个类别的精确率，然后取所有类别精确率的简单算术
软考，即计算机软件资格考试，是由国家人力资源和社会保障部、工业和信息化部领导下的国家级考试。它既是职业资格考试，又是职称资格考试，体现了其权威性和专业性。因此，软考的通过率一直是考生和业界关注的焦点。本文将围绕“软考一般通过率是多少”这一主题，分析软考通过率的影响因素，并提出相应的备考建议。
首先，我们来探讨软考的一般通过率。软考因其较高的专业门槛和严格的考试标准，通过率历来不高。根据不同的考试
周末没事，在家用pyaudio捣鼓了一下wav的读入，播放，与频谱分析.正常人听觉的频率范围大约在20Hz~20kHz之间。为了保证声音不失真，采样频率应该在40kHz左右。常用的音频采样频率有8kHz、11.025kHz、22.05kHz、16kHz、37.8kHz、44.1kHz、48kHz等，如果采用更高的采样频率，还可以达到DVD的音质。先上两个链接：比特率：https://baike.b
我们经常通过命中率来衡量缓存机制的好坏和效率，这个命中率指的就是请求缓存次数和缓存返回正确结果的次数的一个比例，这个比例越高，就表明缓存的使用率越高。正常的缓存命中率也会因为不同的缓存应用而大不相同，咱们以query cache为例来说明一下，经过服务器一段时间的运行和积累，query cache的命中率在98%以上，而另外的能在85%就算是很高了，这个跟我们的缓存机制的实现有关系，一般来说，越复
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2023-08-28 10:17:07
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论文【Deep Residual Learning for Image Recognition】神经网络模型的深度对其性能有很大影响，但越深的网络优化越困难，甚至出现层数增加而准确度反而降低的情况。本文提出一种deep residual learning framework来解决深度网络难以优化的问题。假设H(x)是我们所期望的输入到输出的映射，通过堆叠网络直接拟合H(x)很困难，本文考虑拟合F(
