点击上方蓝色“Go语言中文网”关注我们，领全套Go资料，每天学习 Go 语言注意，这里讨论的内容可能有争议。如果不同意，欢迎讨论。awesome-go 要求项目测试覆盖率达到 80% 以上才符合入选标准。有一些公司也会要求项目有相对合理的测试覆盖率(如 70% 以上才符合代码准入条件等等)。但有时，我们的逻辑代码却挺难做到这么高的覆盖率，主要还是因为目前 Go 的错误处理逻辑：
1、 企业实体背景：
n 以企业有60台实体机服务器计算
n 其中有5台是高负载的服务器
n 55台是可以虚拟化的服务器
l 有45台虚拟机的负载较小，每台使用1个vCPU
l 有10台虚拟机的负载较大，每台使用2个vCPU
2、虚拟CPU计算
从以上的CPU需求得知，我们需要 实体CPU核心（pCPU）数量如下
原创
2011-03-21 16:00:27
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软考合并考试通过率探析
在当今的信息化时代，计算机技术与应用已渗透到各行各业，对于专业人才的需求也日益旺盛。作为衡量计算机技术与软件专业技术人才水平的重要标准，软考（计算机软件资格考试）一直备受关注。近年来，随着软考考试科目的不断增多与考生群体的扩大，合并考试成为了软考的一种新趋势。本文将对软考合并考试通过率进行深入探讨，分析其原因，并提出相应的建议。
一、软考合并考试概述
软考合并考试，即
原创
2024-02-22 16:34:39
85阅读
# Java不同采样率的视频音频合并
## 引言
在数字音视频处理领域，合并不同采样率的音频和视频是一个常见的需求。Java作为一种常用的编程语言，也提供了丰富的工具和库用于音视频处理。本文将探讨如何使用Java来合并不同采样率的视频和音频，并提供相应的代码示例。
## 什么是采样率？
在介绍合并不同采样率的视频和音频之前，我们先了解一下什么是采样率。
在音频领域，采样率是指在单位时间内
原创
2023-08-23 08:06:20
322阅读
在探讨“软考合并通过率有影响吗”这一话题之前，我们首先需要了解软考（软件水平考试）的基本概念及其重要性。软考作为国家级的软件专业技术水平考试，旨在评估和提升软件行业从业人员的专业技能水平，为行业发展提供标准化的人才评价依据。近年来，随着软件行业的迅猛发展和技术更新换代速度的加快，软考也在不断地进行改革与优化，其中就包括了考试科目的合并调整。
那么，软考科目的合并对通过率究竟有没有影响呢？这是许多
原创
2024-05-17 17:54:06
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在处理多种分辨率的视频文件时，尤其是使用 Java CV（OpenCV 的 Java 绑定），我曾遇到一个实际问题：如何有效地合并多个分辨率不同的文件。这个问题在视频编辑、转换或流媒体服务中非常常见，通常需要保证合并后文件的质量和一致性。本文将从多个维度详细分析这个问题，并提供一些解决方案。
## 适用场景分析
在视频处理领域，我们经常会需要将多条视频流合并成一条视频。比如，在直播和视频编辑环
# 精确率、精准率与召回率在Python中的应用
在机器学习和数据科学领域，模型的评估是至关重要的。尤其是在分类问题中，有几个指标帮助我们评估模型的表现：精确率（Precision）、精准率（Accuracy）和召回率（Recall）。本文将通过简单的代码示例，带您了解这三个概念，并展示如何在Python中计算它们。
## 概念解析
- **精确率(Precision)**: 精确率是指在所
原创
2024-10-28 06:57:02
201阅读
Tensorflow计算正确率、精确率、召回率
原创
2022-11-10 10:16:28
1347阅读
机器学习、目标检测等领域常用的指标：准确率（accuracy） 精确率（precision）和召回率（recall）有什么区别？ 搞图像分类的时候，经常用到准确率的指标，分类正确的比例是准确率。比如猫狗动物分类，测试集给100张图片，神经网络识别出来的结果中，有30张图片是分类正确的，70张错误，准确率为30%后面搞目标检测的时候多出来2个指标精确率和召回率，以前看了下定义，
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2024-01-05 21:56:32
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机器学习(ML),自然语言处理(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的 工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(Accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。准确率(accuracy) &nbs
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2023-12-28 08:53:53
271阅读
混淆矩阵介绍这些概念之前先来介绍一个概念：混淆矩阵（confusion matrix）。对于 k 元分类，其实它就是一个k x k的表格，用来记录分类器的预测结果。对于常见的二元分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。假设要对 15 个人预测是否患病，使用 1 表示患病，使用 0 表示正常。预测结果如下：预测值：111110000011101真实值：011011001010100将上面的预测结果转为混淆
在数据分析与机器学习中，**召回率、准确率**与**精确率**是非常重要的评估指标。这篇文章将详细介绍如何在Python中计算这些指标，以及理解它们在模型评估中的重要性。
> 用户反馈：
> “我在使用机器学习模型时，发现不同的评估指标给出了不一致的结果，想了解如何正确计算召回率、准确率和精确率。”
我们首先定义这三个指标。设我们有一个模型预测的结果，以下是它们的定义：
- 准确率 (Acc
一，Pandas按照列上下合并表格强调一下，代码是基于jupyter来写的。很多是用了分段显示。如果是.py格式的话请不要分段显示，另外打印用print(）的方式。其他都没什么区别。数据源：class1_datas.xlsx班级 姓名 语文 数学 英语 总分 性别 考号
1 魏薇 73 59 54 186 女 20
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2023-08-13 19:29:01
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今天看书再一次看到这两个概念，在我印象中原来很努力记忆过一次，效果嘛→显而易见。这一次学聪明点，看懂了就记录下来。首先来讲下二者概念：召回率（recall）：是针对我们原来样本而言，表示有多少样本中的正例（一种是把正类预测为正类即TP，一种是把正类预测为负类即FN）被预测正确了。，提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数。精确率（precision）：是针对我们的预测结果而言，表示的是预测为正的
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2023-12-19 21:11:02
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存储文件的合并（StoreFile Compaction）由于memstore每次刷写都会生成一个新的Hfile文件，那么当刷写的次数过多的时候就会产生大量的HFile小文件，我们知道，对于某一个字段的数据来说，它可能有多个版本的数据，这个版本是由时间戳决定的，那么可能在不同的时间对同一字段进行更新或者删除操作，这些不同版本的数据可能会分布在不同的地方，有的可能在磁盘中，有的可能还在内存，甚至可能
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2023-07-12 11:06:20
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工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall）
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2023-09-03 09:35:46
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如果还不明白精确率和召回率，这是一篇很易懂文章。一.定义辨析刚开始接触这两个概念的时候总搞混，时间一长就记不清了。实际上非常简单，精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了，一种就是把正类预测为正类(TP)，另一种就是把负类预测为正类(FP)，也就是精确率而召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。那
原创
2022-04-02 13:43:26
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# 一文掌握 Python 中的精确率与召回率的计算
在数据科学和机器学习领域，精确率 (Precision) 和召回率 (Recall) 是两个重要的评估指标。理解它们的含义以及如何在 Python 中实现它们是每位开发者的重要技能。本文将引导你通过一个系统的流程来实现精确率和召回率的计算。
## 流程概览
在开始之前，让我们来看看实现精确率和召回率的基本步骤：
| 步骤 | 描述
## Python 召回率和精确率
在机器学习和数据科学中，评估模型的性能是非常重要的。模型的召回率（Recall）和精确率（Precision）是两个常用的性能指标，用于衡量分类模型的效果。本文将为您介绍召回率和精确率的概念，并使用Python代码示例来演示如何计算和评估这两个指标。
### 什么是召回率和精确率？
召回率和精确率是用于评估二分类模型的常用指标。它们分别描述了模型在正类样本
原创
2024-01-19 04:48:36
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## Python求准确率、精确率和召回率
在机器学习领域中，评估模型的性能是非常重要的一环。其中，准确率、精确率和召回率是常用的评估指标。本文将介绍Python中如何求解准确率、精确率和召回率，并通过代码示例进行演示。
### 准确率
准确率是评估分类模型性能的重要指标之一，它表示分类模型在测试数据集上的预测结果与真实结果一致的比例。
准确率的计算公式如下：
```
准确率 = (预测
原创
2023-09-12 12:41:55
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