在数据科学和机器学习领域中，计算精确的性能评估指标至关重要。PRC（Precision-Recall Curve）是这类评估工具之一，用于衡量分类模型的精度和召回率。计算PRC曲线下面积（AUC-PRC）可以为我们提供更直观的模型表现评价。
基于PRC曲线计算面积的业务影响可以用数学模型描述如下：
\[
\text{AUC-PRC} = \int_0^1 \text{Precision}(r)
Remote Procedure Call (RPC)Itis aprotocol that one program can use to request a service from a program located 
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精选
2014-04-22 15:23:44
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PRC原理 RPC 远程过程调用（Remote Procedure Call） 一般用来实现部署在不同机器上的系统之间的方法调用，使得程序能够像访问本地系统资源一样，通过网络传输去访问远程系统资源，RPC框架实现的原理都是类似的，如下图： Client Code：客户端调用方代码实现，负责发起RPC调用，为调用方用户提供使用API。 Serialization/Deserializatio
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2024-05-31 16:36:35
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在这章中，你将会继续完善第6章的工作，为第7章解析的Pascal控制语句开发对应的后端执行器==>> 本章中文版源代码下载：svn co http://wci.googlecode.com/svn/branches/ch8/ 源代码使用了UTF-8编码，下载到本地请修改！目标和方法本章有一个主要目标：开发后端的语言无关的执行器(executors)，可用来解释中间码，执行控制语句逻辑。
NFS与PRCNFS就是（Network File System的缩写，最初是由sum这家公司所发展起来的。它最大的功能就是可能通过网络，让不同的机器、不同的操作系统可以共享彼此的文件。NFS是通过网络来传输数据的，那么NFS使用哪个端口来进行数据传输呢？基本上NFS这个服务器的端口开在2049，但是由于文件系统非常复杂，NFS还有其它的程序去启动额外的端口，因此默认NFS用来传输的端口是随机的，
原创
2014-05-11 19:51:24
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PRC Direct Cashback
Established for over 35 years, PRC has been a trusted independent supplier of electronic and electrical items to a large number of customers throughout the UK. PRC have a
原创
2012-01-11 09:39:03
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小白CV 在机器学习领域中，用于评价一个模型的性能有多种指标，其中最常用的几项有FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)。在上一篇原创文章FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回率(Recall)、准确率(Accuracy)评价指标详述中，详细的介绍了FP、FN、TP、TN、精确率(Precision)、召回
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2023-09-14 11:19:11
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提要：基于MOOC的“Python语言程序设计基础”，主讲人：嵩天。基本算是课本笔记。科赫雪花曲线设计思路一、三种人类思维特征逻辑思维：推理和演绎，数学为代表；实证思维：实验和验证，物理为代表；计算思维：设计和构造，计算机为代表；二、计算思维的概念概念诞生：2006年，时任美国卡内基-梅隆大学计算机系主任的周以真（Jeannette M. Wing)教授，提出了计算思维（Computational
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2024-06-10 19:09:20
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什么是 PRC？
原创
2022-04-07 14:11:57
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# 如何使用Python绘制曲线
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Python绘制曲线。我假设你已经具备一些基本的Python编程知识，例如变量、循环和条件语句。本教程将帮助你了解整个过程并提供每个步骤所需的代码。
## 流程
下表展示了整个绘制曲线的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 |
原创
2023-10-19 16:20:28
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01什么是Lift？Lift是评估一个预测模型是否有效的一个度量；它衡量的是一个模型(或规则)对目标中“响应”的预测能力优于随机选择的倍数，以1为界线，大于1的Lift表示该模型或规则比随机选择捕捉了更多的“响应”，等于1的Lift表示该模型的表现独立于随机选择，小于1则表示该模型或规则比随机选择捕捉了更少的“响应”。维基百科中提升度被解释为“Target response divided by
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2023-12-04 18:56:28
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这篇文章介绍如何使用python对音频进行降采样。 手上有一批48k采样率的音频，需要将到16k。这里使用python的librosa库来完成。一行代码搞定：y_48k, sr = librosa.load(wav_filename, 48000) # 读取原音频
y_16k = librosa.resample(y=y_48k, orig_sr=48000, targe_sr=16000) #
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2023-06-05 12:12:39
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何为抽稀在处理矢量化数据时，记录中往往会有很多重复数据，对进一步数据处理带来诸多不便。多余的数据一方面浪费了较多的存储空间，另一方面造成所要表达的图形不光滑或不符合标准。因此要通过某种规则，在保证矢量曲线形状不变的情况下， 最大限度地减少数据点个数，这个过程称为抽稀。通俗的讲就是对曲线进行采样简化，即在曲线上取有限个点，将其变为折线，并且能够在一定程度保持原有形状。比较常用的两种抽稀算法是：道格拉
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2023-09-22 14:59:45
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前些日子在做绩效体系的时候，遇到了一件囧事，居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了，尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法，还是十分的惭愧。实际上，当时有效偏颇了，忽略了问题的本质，解决数据分析和可视化问题，其实也是Python的拿手好戏。例如，画出指定区间的一个多项式函数：Python 代码如下：import numpy as np
import matplotlib.
常见绘图属性设置1.绘图符号（Makers）符号中文说明英文说明'.'圆点point marker','像素点pixel marker'o'圆圈circle marker'v'向下三角形triangle_down marker'^'向上三角形triangle_up marker'<'向左三角形triangle_left marker'>'向右三角形triangle_right mark
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2023-09-24 22:13:15
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之前一直使用matlab来画曲线，确实非常方便，但matlab作为商业软件，价格很贵，动辄好几个GB，安装很慢，并且还涉及license问题。相对来说，python完全免费，只需要安装一个解释器，并且有很多科学计算库可以调用，所以后来就一直使用python来画曲线，记录下最近画的几条曲线。环境：mac、pycharm、anaconda1.sigmoid曲线sigmoid曲线公式如下，可将值域限定在
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2023-05-31 19:02:51
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在人类开始有简单的工具时，绳子就出现了。就算在科技发达的现代，从电力到建筑，从航运到我们生活的方方面面，绳子也是无处不在。制造绳子的方法有很多种，编织就是其中一种较为常用的方法，要对编制绳进行CAE分析，第一步就是首先要得到CAD模型，找到这张图，开始！认真看了这个图，才发现，问题并没有我想的那么简单，圆管很容易搞定，直接扫掠就可以了，可是这个扫掠引导线过于花里胡哨，实在是难以下手。只拿这个二维图
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2023-08-29 20:00:10
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python skimage图像处理(二)图像简单滤波对图像进行滤波，可以有两种效果：一种是平滑滤波，用来抑制噪声；另一种是微分算子，可以用来检测边缘和特征提取。skimage库中通过filters模块进行滤波操作。1、sobel算子sobel算子可用来检测边缘函数格式为：skimage.filters.sobel(image, mask=None)from skimage import data
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2024-03-14 21:17:48
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首先以支持向量机模型为例先导入需要使用的包，我们将使用roc_curve这个函数绘制ROC曲线！from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import roc_curve
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn. model_selection import train_tes
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2023-07-01 13:14:18
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基础知识 TP（True Positive）：指正确分类的正样本数，即预测为正样本，实际也是正样本。FP（False Positive）：指被错误的标记为正样本的负样本数，即实际为负样本而被预测为正样本，所以是False。TN（True Negative）：指正确分类的负样本数，即预测为负样本，实际也是负样本。FN（False Negative）：指被错误的标记为负样本的正样
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2023-11-22 23:25:07
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