引言 目前，国内外的项目管理人员都十分重视对软件系统的评估技术研究，西方国家的一些机构有一批人长期从事这方面的研究工作，在一些核心期刊上时常可以看到这方面的材料，国内也有一批专家进行这方面的研究工作。由于大家的努力，已经取得了不少的研究成果。本文在总结这些研究成果的基础上，主要讨论了软件系统的评估理论问题，提出了软件系统评估的基本概念、分类、主要任务、应掌握的原则、注意的问题、存在的
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2024-01-08 14:11:41
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总体思路：如何评估开发代码质量-->千行代码Bug率-->StatSVN工具统计代码量
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2018-03-22 11:00:27
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1. 风格务必保持一贯性(Consistent)
一位同胞顶着我的鼻子问，为什么我们的Java代码缩进格式非得是这样，而不能是他那样，他就是喜欢他自己的这一种，因此他写的代码总是用他自己习惯的风格。结果在Code Review里被大家毙掉，责令修改。因此他是大大地不服。就是风格一贯性问题。其实他的风格，本来也没有什么问题，但在项目里，和其他程序员的程序的风格，显得扃异，那就存在问题了。比
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2024-10-23 12:48:20
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文章目录摘要主要特性案例什么是语义分割应用：无人驾驶汽车应用：人像分割应用：智能遥感应用 : 医疗影像分析三种分割的区别语义分割的基本思路按颜色分割逐像素份分类全卷积网络 Fully Convolutional Network 2015存在问题基于多层级特征的上采样UNet 20115PSPNet 2016DeepLab系列空洞卷积解决下采样问题DeepLab模型条件随机场 Conditiona
Mask R-CNN介绍Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign，RoIAlign可以保留大致的空间位置，除了这个改进之外，RoIAlign还有一个重大的影响：那就是它能够相对提高10%到50%的掩码精确度（Mask Accur
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2024-05-24 09:58:04
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1.准确率和覆盖率覆盖率。准确率。平均覆盖率。平均准确率。 2.浏览距离 这个概念最早在张德的博士论文《万维网信息聚类研究》中看到。其目的是为了评价信息检索系统的易用性。 设有一个信息检
MAIN: 一、混淆矩阵 混淆矩阵就是如下图所示的那样，也是最简单的一种模型验证方法： 通过混淆矩阵可以算出模型预测精度((a+d)/(a+b+c+d))、正例覆盖率(b/(c+d))、负例覆盖率(a/(a+b))等。通过这么些指标综合考虑模型的预测准确率。二、ROC曲线 在讲解ROC曲线之前，我们先看看几个定义： Sensitivity:正确预测到的正例数/实际正例总数,即b/(c+d
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2024-05-04 18:41:09
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模型评估方法一、导入第三方库导入相关第三方库，以及设置横纵坐标属性import numpy as np
import os
%matplotlib inline
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['axes.labelsize'] = 14
plt.rcParams['xtick.labelsize'] =
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2024-06-28 18:47:09
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# 机器学习性能评估
在机器学习领域，性能评估是非常重要的一步。通过对模型的性能进行评估，我们可以了解模型的准确性和可靠性，进而优化和改进模型。本文将介绍机器学习性能评估的方法和相关的代码示例。
## 1. 性能评估指标
在评估机器学习模型的性能时，我们通常使用以下指标：
- 准确率（Accuracy）：模型预测正确的样本数量与总样本数量的比例。
- 精确率（Precision）：模型预测
原创
2023-09-09 15:49:21
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# 使用PyTorch实现MAPE评估指标
## 引言
在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是至关重要的。MAPE（Mean Absolute Percentage Error）是一个很常用的评估指标，尤其适用于时间序列预测等任务。本文将指导一位刚入行的小白如何在PyTorch中实现MAPE评估指标，帮助他理解每一步的具体流程。
## 流程概述
下面是实现MAPE评估指标的步骤：
|
原创
2024-10-15 04:58:23
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边界框%matplotlib inline
from PIL import Image
import sys
sys.path.append('/home/kesci/input/')
import d2lzh1981 as d2l
#展示用于目标检测的图
d2l.set_figsize()
img = Image.open('/home/kesci/input/img2083/img/cat
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2024-09-22 06:52:00
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风力发电企业设备通过SCADA对风电机组进行数据采集，有效利用现有海量的SCADA 数据是所有风电研究者面临的挑战。国家能源集团联合动力技术有限公司利用数字章生技 术深入研究基于SCADA数据的机组状态参数之间的相关关系，挖掘SCADA数据包含的有用 信息是开展风电机组的故障诊断、状态评估的研究工作的重要基础，对于提升风电机组全 生命周期管理水平起关键作用。方案介绍：国家能源集团联合动力技术有限公
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2024-10-22 08:37:40
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目录一、线性回归模型分类1.多元线性回归2.Lasson回归3.岭回归二、多元线性回归模型1.预测函数2.预测值向量3.残差平方和RSS4.损失函数5.最小二乘解6.数据多线性7.多元线性回归正则化三、多项式回归分析1.均方误差 2.决定系数四、模型评估方法1.模型选择2.调参3.训练集和测试集4.提交用户模型五、实操1.准备数据2.测试代码3.测试结果 &n
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2024-07-31 22:49:35
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Note sth about GMM(Gaussian Mixtrue Model)高斯混合模型的终极理解高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解
这两篇博客讲得挺好，同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法，其实GMM式子没有什么高深的地方，都是概率论的东西，主要是构思比较巧妙。动机：
GMM是用来拟合某种分布的。哪种？任意一种！当然，前提是参数足够多的情况下，所以实作其实并非拟合任意模型。
随机森林是一个强大的集成学习方法，在分类任务中表现出色。本文将深入探讨如何使用Python实现随机森林分类评估，提供详细的过程及最佳实践。
### 背景定位
在实际的机器学习项目中，数据的复杂性和多样性常常使得单一模型难以得到好的效果。随机森林通过构建多棵决策树，结合投票机制，能够有效提高分类精确度。以下是用户的反馈：
> “我在使用随机森林算法时，无法准确评估模型性能，特别是对于不平衡的数
1. 项目背景 本项目通过对数据挖掘领域中的关联规则经典算法Apriori,运用关联规则对某大型超市超市的部分数据进行分析、挖掘,判定发现不同类商品之间的关联度,挖掘出商品中隐藏的实用价值,进而在实际销售运作中有效地避免这类错误,给超市提出适当的货架销售建议与货架摆放依据,利于增加超市的运营利润。2. 功
7 质量评估无关于知识图谱从哪一种源创建，为初始知识图谱提取的数据通常是不完整的，并且包含重复、矛盾甚至不正确的语句，尤其是从多个源提取时。在最初创建并丰富了来自外部资源的知识图谱之后，关键的一步就是评估生成的知识图谱的质量。就质量而言，我们这里指的是fitness for purpose。质量评估有助于确定知识图谱用于何种目的的可靠性。在下文中，我们将讨论质量维度，这些维度反映了从传统数据库领域
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2024-08-27 17:24:30
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《计算机化系统风险评估报告》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计算机化系统风险评估报告(9页珍藏版)》1、计算机化系统风险评估报告内容1.目的52.风险评估小组成员53.范围54.风险评估工具55.风险识别56.风险分析67.风险评估68.风险分析和评估结果69.风险控制1310.风险接受1411.风险沟通1412.结论141.目的根据风险评估结果确定验证和数据完整性控制的程度。2.风险评估小组成
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2024-04-12 11:04:44
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工程评估评审技（ProgramEvaluationAndReviewTechnique，PERT）是评估软件的一种历时估算办法。1工程评估评审技术1.1概述RERT背景根据了解的背景知识，可以知道工程评估评审技术是原美国海军用于军事领域的。简称（Program Evaluation And Review Technique，PERT），PERT是用网络顺序图的逻辑关系来加权历时估算，来计算项目历时
代码质量的评价有很强的主观性。从哪些维度评判代码质量的好坏代码质量的评价有很强的主观性，描述代码质量的词汇也有很多，比如可读性、可维护性、灵活、优雅、简洁等，这些词汇是从不同的维度去评价代码质量的。它们之间有互相作用，并不是独立的，比如，代码的可读性好、可扩展性好就意味着代码的可维护性好。代码质量高低是一个综合各种因素得到的结论。我们并不能通过单一的维度去评价一段代码的好坏以下几乎涵盖我们所能听到
