一、静态查找表
1.顺序表查找 顺序查找(Sequential Search)又称为线性查找，是一种最简单的查找方法。 查找过程如下： 从线性表的一端开始顺序扫描线性表，依次将扫描到的结点关键字和给定值进行比较。 若当前扫描到的结点关键字与给定值相等，则查找成功； 若扫描结束后，仍未能找到关键字等于给定值的结点，则查找失败。
2.有序表查找(折半查找)
很多事情都依赖于构架，构架评估能够提供一个相对低成本的风险移植能力。评估产生一份描述所关心问题以及支持数据的报告。评估要想成功，就应该具有以下属性：表达清楚的构架目标和需求，可控制的范围，经济高效，关键人员的可用性，称职的评估小组，可管理的期望。 评估有技巧而言，ATAM和CBAM方法就是提问技巧的示例。这两种方法都使用场景来询问评审中的构架如何
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2023-08-08 22:16:32
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1. 背景介绍在软件开发过程中，架构评估是非常重要的一环。通过对系统架构的评估，可以发现潜在的问题和风险，提高系统的可靠性、可维护性和可扩展性。但是，如何选择最适合自己的评估方法呢？本文将介绍几种常见的架构评估方法，并分析它们的优缺点，帮助读者选择最适合自己的评估方法。2. 核心概念与联系在介绍具体的评估方法之前，我们先来了解一些核心概念。2.1 架构评估架构评估是指对软件系统的架构进行评估，以发
三点估算是PMP考试中的必考题目，每次约2-4道题目。现在就三点估算和PERT技术做详细讲解，以飨读者。通过考虑估算中的不确定性和风险，可以提高活动持续时间估算的准确性。这个概念起源于计划评审技术（Project，PERT）。PERT经常使用3种估算值来界定活动持续时间的近似区间，其关系如下： 最可能时间（tE）。活动的持续时间估算。最可能时间（tM）。基于最可能获得的资源、最可能取得的
在本文中，我们将继续进行机器学习讨论，并将重点放在与数据过度拟合相关的问题上，以及控制模型的复杂性，模型评估和错误引入，模型验证和调整以及提高模型性能。 过度拟合过度拟合是预测分析和机器学习中最大的担忧之一。过度拟合是指选择适合训练数据的模型拟合得太好，并且实际上捕获了所有噪声，离群值等的情况。这样的结果是，该模型将很
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2023-10-18 23:15:06
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前言 一、业务场景1. 评价生成2. 评价处理二 架构演进1. 系统初创 2. 存储多元化 3. 架构再升级三 展望四 总结 前言京东到家作为即时零售的电商平台，致力于将万千好物即时送到消费者的手中，为实体门店提供线上履约能力，竭力为传统零售商提供线上线下融合的一体化解决方案。由于网络自身的特点，信息可以在很短的时间内，以非常低的成本，
文章目录正负样本的选择标准评估指标回归问题的评估指标SSE 和方差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R Squared分类问题的评估指标错误率召回率(查全率)精确率(查准率)混淆矩阵和分类报告P-R曲线准确率f1分值什么时候关注召回率，什么时候关注精确率概率密度评估指标概率密度曲线图相对熵（K-L散度）概率、信息量信息熵相对熵（K-L散度）交叉熵概率分布评估指标ROC曲线KS曲线提升图提升
早安，世界
定义评估输入
定义评估输入包括以下内容：
1.评估委托者的身份及其与被评组织单位的关系；
2.评估目的，包括与经营目标的一致性；
3.评估范围，包括要调查的组织单位的过程、评估范围内每个过程要调查的最高能力等级、部署这些过程的组织单位、评估环境；
4.评估限制，可能包括可用的关键
原创
2011-08-04 08:57:43
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菜单栏、选项栏、工具栏、面板、工作区菜单栏 有下拉菜单外观颜色设置：首选项-界面-颜色，快捷键ctrl+k选项栏 是工具进行调节的参数面板，单独拉出与整合，在菜单窗口里打开关闭状态栏 显示画面缩放大小比例，右边显示工作信息栏，左键单机工作信息栏不松可快捷查看文档信息。Alt+鼠标滚轮：缩放画面画面灰色区域为文档工作面，改变工作面颜色：油漆桶工具-选取颜色-shift+点击工作面，或右键自定义。文档
本章主要内容如下：序列填充预训练词嵌入LSTM双向 RNN多层 RNN正则化优化1.准备数据首先设置seed，并将其分类训练、测试、验证集。注意：由于 RNN 只能处理序列中的非 padded 元素（即非0数据），对于任何 padded 元素输出都是 0 。所以在准备数据的时候将include_length设置为True，以获得句子的实际长度。import torch
from torchtext
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2023-09-19 10:52:48
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在过去的 30 年中，这种通过调整功能用户需求来确定软件相对
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2023-07-20 18:37:28
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1. 评估的标准 （1） 追踪的计划者创建追踪的信息，不符合规定的可追踪性 （2） 追踪\
原创
2023-02-01 07:43:26
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本文介绍了召回系统的两种评估方式：离线评估和在线评估。离线评估基于标注数据，通过准确率、召回率、F1-Score 等际效果。
本文档的范围和目的 本文档主要是评估了优食的风险并给予了一定的措施来防止这种风险的发生，包括了在软件开发完成后存在的风险。由于任何一个风险所存在的都有可能给软件带来极大的负面影响，因此慎重的考虑风险并提出解决方案可以避免重要损失。 主要风险综述 由于风险的来源多种多样（见下图） 我们将从用户，软件技术，商业等方面对我们的软件进行评估软件技术风险本软件拟用c++或者java在电脑上初
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2023-07-21 10:47:23
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错误率：错分样本的占比。如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率为E=a/m;相应的，1-a/m称为“精度”，即“精度=1-错误率”误差：样本真实输出与预测输出之间的差异。训练(经验)误差：训练集上；测试误差：测试集；泛化误差：除训练集外所有样本过拟合：学习器把训练样本学习的“太好”，将训练样本本身的特点当作所有样本的一般性质，导致泛化性能下降。（机器学习面临的关键障碍，优化目标加正则项、ea
使用不同的性能指标对算法进行评价往往会有不同的结果，也就是说模型的好坏是相对的。方法的好坏不仅取决于算法和数据，还决定于任务的需求。因此，选取一个合理的模型评价指标是非常有必要的。这里主要探讨一下图像处理中对object检测的评价方法。其中包括Precision&Recall，IOU，AP，MAP。Precision&Recall准确率Precision：预测结果中，有多少是真的正
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2023-10-26 12:58:49
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输出的因变量是连续的，则为回归问题（房价预测），目的是寻找最优拟合； 输出的因变量是离散的，则为分类问题（疾病诊断），目的是寻找决策边界；那么当我们找到了最优拟合或决策边界后，用什么来评价回归与分类模型的好坏呢？一、回归模型评估##建立回归模型，预测y_test
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr = LinearRegress
评估工具：vmstat （一般linux系统默认安装此工具）功能：监控操作系统的内存信息，进程状态、cpu活动等-V：版本信息-n: 周期循环输出时，输出的头部信息只显示一次vmstat 3表示每3秒更新一次信息。ctrl+c停止输出vmstat 3 5表示每3秒更新一次，统计5次后停止。iostat （一般无安装，需手动安装）功能：建东系统磁盘IO，也有cpu使用情况-
原创
2013-05-30 14:50:20
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from sklearn import metrics# 这些指标是scoring可选择的参数, # cro
原创
2022-11-16 19:34:18
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DevOps（Development和Operations的结合）是一种软件开发实践，旨在加速软件开发周期并确保高质量的最终产品。在DevOps实践中，重点放在自动化、协作和跨团队沟通上，以便更快地交付软件。
对于企业来说，评估自身的DevOps实践是至关重要的。DevOps评估可以帮助企业了解他们的开发和运维团队是否有良好的协作和自动化程度，以及他们的软件开发速度和质量是否满足预期。
在进行
