文章目录什么是positive和negative什么是true和falseTP、FP、TN、FN误报率、漏报率、召回率误报率和漏报率的关系see alsoReferences 什么是positive和negative首先需要明确positive和negative的含义,不然很容易混淆。以下英文搬运自维基百科The terms “positive” and “negative” do not re
女游客http://baike.baidu.com/link?url=f7oK8T_5gCfYiMGAPIGyeSQOtQLOV2aK5DopzO-thkBulOap-Hh6QAvleaq1xd78v2T4VQn...
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转载 2022-05-02 22:21:26
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目录1.二分类评价标准介绍2. Tensorflow实现代码1.二分类评价标准介绍在进行二分类后需要对分类结果进行评价,评价的标准除了常用的正确率之外还有召回率精确度,虚率和漏率等。首先介绍一下最常用的正确率正确率(Accuracy)表示政府样本被正确分类的比例,计算公式如下:其中NTP 表示正类样本被正确分类的数目,NTN表示负类样本被正确分类的数目,NFP表示负类样本被分为正类的
在 5G NR 的 PUCCH 仿真中遇到了有关虚率和漏率的概念。在此记录一下。一、相关概念真实值(actual value)、预测值(predicted value)actual value 指真实记录的已发生的测量结果值;predicted value 指对未发生的预测值。真(True)、假(False)True 表示预测值与真实值一致;False 表示预测值和真实值不一致。阳性/正(Po
1、交警业务应用   交警业务模块功能的实现,依赖于公安已有数据源与业务系统的建设。据对目前佛XXX市公安局交警支队数据源与业务系统的初步调研,同时,综合考虑具体的移动终端、传输网络、应用需求特点、安全性要求和及时性要求等等多方面的因素,XXX市公安局交警支队公安移动无线警务系统将具备如下功能:名称功能模块功能概述警务平台终端及中间件模块1,支持最新安卓操作系统; 2,支持异步
有的朋友在使用VMware产品时,可能会遇到虚机时间不准确的问题,在着手解决此问题前,请阅读此文档:http://www.vmware.com/pdf/vmware_timekeeping.pdf适用范围:VMware ESX3/ESXi3.5;VMware Workstation 6.5该文档详细的讲述了为何虚机的时间为何会不准确,针对此问题VMware提供了以下解决方案:1、虚机的操作系统为M
ENMOTECH随着金融行业数字化转型步伐的加快,海量数据处理成为常态,而作为数据存储和管理的核心——数据库的稳定性与效率直接
原创 2024-10-10 15:10:38
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1、目标检测中的“样本”概念:并非groundtruth,也非图片。指的是真正投入网络参与loss计算及其正反向传播的边界框,这些框是算法根据groundtruth预测出来的。框中有样本且类别正确则为正样本,框中无样本或样本类别错误则为负样本。在one-stage算法中的样本就是正负比为1:3的Regin Proposals,在SSD中就是正负比为1:3的Prior boxes,在YOLOv1中就
一组样本,个数为M,正例有P个,负例有N个,判断为正例的正例有TP个,判断为负例的正例有FN个(假的负例)P=TP+FN判断为负例的负例为TN个,判断为正例的负例有FP个(假的正例)N=TN+FP精确度(Precision)P=所有判断为正例的例子中,真正为正例的所占的比例=TP/(TP+FP)准确率(Accuracy)A=判断正确的例子的比例=(TP+TN)/(P+N)召回率(Recall)R=
转载 2023-12-25 23:30:28
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统计信号处理检测理论:CFAR检测恒虚检测(Constant False Alarm Rate, CFAR) 雷达领域的经典方法,之前一直读C F A R,其实应该读 C FAR ?? 关于CFAR算法的相关理论知识及代码网上已经有了较多的参考,所以本文的目的主要是整理一下学习过程,文章的最后给出了一些参考书籍、网课以及相关博客。相关的统计检测理论的概念:二元/多元假设、简单/复合假设、白噪声/
 怀柔公安分局研发“数据分析系统” 抢劫案下降一半      距离全球瞩目的APEC峰会召开的日子越来越近,怀柔区的社会治安秩序如何?北京警方昨日透露,最新研发的犯罪数据分析和趋势预测系统,可提前预知情,科学调配警力。据悉,该系统对于立抢劫案件的作用十分显著,情下降了近55%。       怀柔公安分局公
 前言 从随处可见的移动新警务到蓬勃开展的大数据建设;从汗水警务向高效精准的现代警务机制变革……在科技兴战略指导下,我国各级公安机关不断加快数字化转型步伐,警务数据成为重要资源。然而,警务数据规模急速增长,警务数据开放共享与广泛应用,也引发警务数据在收集、储存及处理等过程中的安全风险不断显现。警务数据兼具与国家安全和公共安全关联度高、数据内容涉密性强以及涵盖个人敏感信息等多种
基于轮廓线索的实时人体检测Jianxin Wu,Christopher Geyer,James M.Rehg  摘要       本文提出了一种实时并且精准的人体检测架构C4。C4在目前最高精确度下可以达到20帧每秒的检测速度,并且是在只使用一个处理线程和不使用GPU等硬件的情况下达到的。能达到实时而精确的检测源于以下
《文本分析与挖掘》 2021/2022(1)期末综合实验报告报告题目      文本分析期末大作业 计算机科学与技术学院 基于文本分类方法的情数据处理问题问题分析当前公安机关掌握着各种宝贵情数据资源,但是这些资源没有被进一步利用,普遍的是只对相关数据进行管理、统计和查询。随着时间的推移和数据的积累,如何将情数据库及相关数据
考试真题
转载 精选 2007-12-22 10:38:39
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前言:雷达信号处理的一般流程:ADC数据——1D-FFT——2D-FFT——CFAR检测——测距、测速、测角。本篇笔记主要记录CFAR的原理和代码实现。一、CFAR原理1、一维CFAR(1)原理:仅对距离维或多普勒维做CFAR,检测单元的左右两侧均有设定好数量的保护单元和参考单元。如果是CA-CFAR则取左右两边的参考单元的均值再取平均值,然后与相乘(计算公式如下方代码块所示),再将结果与阈值相比
转载 2024-07-19 16:37:27
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术语理解恒虚率(Constant False-Alarm Rate)CFAR SAR 门限效应 瑞利分布接收机模型接收机噪声带通滤波器近程增益控制信号处理模型脉冲压缩参考 恒虚率(Constant False-Alarm Rate)CFAR在雷达信号检测中,当外界干扰强度变化时,雷达能自动调整其灵敏度,使雷达的
MySQL常用的存储引擎为MyISAM、InnoDB、MEMORY、MERGE,其中InnoDB提供事务安全表,其他存储引擎都是非事务安全表。 MyISAM是MySQL的默认存储引擎。MyISAM不支持事务、也不支持外键,但其访问速度快,对事务完整性没有要求。 InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是比起MyISAM存储引擎,InnoDB写的处理效
转载 精选 2014-11-16 13:27:34
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监控宝优化升级 创新驱动用户体验近日,云智慧(北京)科技有限公司宣布,监控宝第一季度的产品和基础监测点升级部署计划已经提前完成。本次服务升级主要包含:监测点网络部署、产品体验优化和部分套餐优惠调整等几个方面。其中标准、高级、专业套餐均为用户免费增加了2个监控点,并且标准套餐降价优惠了48%,提高产品服务品质的同时,帮助用户降低运维成本。随着江西电信监测点的正式投入运营,监控宝独立部署的监测点已经达
电子警察时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB题目描述现在很多地方的道路路口都安装了电子警察,即交通违章自动拍照系统。这些系统一般在路口的地下埋设感应线圈,通过传感器判断汽车是否在红灯时通过路面,来控制数码相机自动拍照。在安装这种系统需要挖掘地面,施工麻烦,成本又高。于是有人研究出了同摄像机自动识别车牌并判断违章行为的系统,这样一来,电子警察安装
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