今天我们来介绍一下可以提升python代码逼格的东西——装饰器。在学习装饰器之前我们先来复习一下函数的几个小点，方便更好的理解装饰器的含义。 一、知识点复习 1, 在函数中f1和f1()有什么不同，f1：表示的是将整个函数看作一个整体；f1(）:表示执行f1函数，下面通过一个例子来看一下： def f1
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2023-06-26 18:31:50
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# Python多分类中的TPR计算
在机器学习中，尤其是在多分类问题的处理上，模型的评估指标非常重要。其中，真阳性率（True Positive Rate，TPR）是一个常用的性能衡量标准。TPR，也称为召回率（Recall），用于表示被正确分类的正样本占所有实际正样本的比例。本文将通过 Python 代码示例来介绍如何在多分类场景中计算 TPR，并给出一些相关的概念。
## 一、TPR的定
原创
2024-10-15 06:22:52
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# 理解最佳假阳性率（Best False Positive Rate）及其在Python中的应用
在机器学习与统计学中，假阳性是一个重要的概念，特别是在二分类问题中。假阳性（False Positive，FP）指的是将实际上为负类的样本错误地预测为正类。最佳假阳性率（Best False Positive Rate, Best FPR）是指在特定阈值下，假阳性率最小化的程度。本文将通过一些示例
原创
2024-09-17 04:42:38
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文章目录一、按照类别单独分类astype()astype()用法二、时间操作第一种：直接利用to_datetime()第二种：Series.dt三、分组聚合操作分组（1）groupby()方法聚合（1）agg()方法① 使用方法1② 使用方法2③ 使用方法3④ 使用方法4（2）在分组的基础上进行聚合操作（3）apply()方法（4）transform()方法① 对于离差标准化四、透视表五、cros
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2023-12-20 17:13:12
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# 实现FPR的Python代码
## 1. 概述
在开始讲解如何实现FPR（First Person Rendering）的Python代码之前，我们先来了解一下FPR的定义和流程。FPR是一种通过计算机程序将一个场景渲染成第一人称视角的技术。通过FPR，我们可以让用户在虚拟现实或者视频游戏中感受到自己身临其境的感觉。
实现FPR的Python代码主要涉及以下几个步骤：
| 步骤 | 描
原创
2023-09-15 10:22:09
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2020年的一场疫情，让整个餐饮行业措手不及，客流量减少，货物变质，店铺无法开张。重重危机之下，整个餐饮行业又会如何面对？由餐饮求职平台最佳东方协办的中国智慧餐饮创新峰会于2020年12月11日在广州成功举行。本届大会的举办为整个餐饮行业的交流发展提供了一个信息沟通、新技术聚焦的重要通道。 中国智慧餐饮创新峰会在餐饮行业至今已经成功举办八届，成为行业内企业进行品牌宣传及交易促进、以及行业内知名
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2023-09-11 14:04:01
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f-string 格式化f-string 格式化 就是在字符串模板前面加上f，然后占位符使用{} ,里面直接放入对应的数据对象。如下所示f'税前薪资是：{salary}元， 缴税：{tax}元， 税后薪资是：{aftertax}元'完整的代码如下salary = input('请输入薪资：')
# 计算出缴税额，存入变量tax
tax = int(salary) *25/100
# 计算出税
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2023-08-15 16:39:29
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评价指标是针对将相同的数据，输入不同的算法模型，或者输入不同参数的同一种算法模型，而给出这个算法或者参数好坏的定量指标。在模型评估过程中，往往需要使用多种不同的指标进行评估，在诸多的评价指标中，大部分指标只能片面的反应模型的一部分性能，如果不能合理的运用评估指标，不仅不能发现模型本身的问题，而且会得出错误的结论。最近恰好在做文本分类的工作，所以把机器学习分类任务的评价指标又过了一遍。本文将详细介绍
一、文件打开操作1.Python开发文件函数介绍Python2中：open、file这两个函数用法一样。Python3中：只有open函数。2.打开文件操作流程第一，打开文件得到文件对象。f=open('a.txt','w'）第二，通过文件对象操作文件（增删改查）。f.write('111111\n')第三，关闭文件对象（clse）。 f.close()f = open('a.txt')
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2023-10-07 21:50:16
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修改字符串的某一个值**方法：**使用序列切片方式string = 'abcdafg'
newstr = string[:4] + 'e' + string[5:]
print(string, newstr, sep='\n')
>>>
abcdafg
abcdefg举例： 力扣上面的一道题：senate = "DDRRR"
flag = 0 # flag > 0 则R
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2023-12-06 15:49:37
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Python循环结构之for一、for重要知识二、for语法结构三、for range四、for break五、for continue六、for else 有时我们需要在程序中重复执行某些指令，如果执行几遍就写几遍， 那不仅麻烦，也很容易出错。而且这样代码也特别长，可读性也不高。 Python提供了循环语句来反复执行一段代码,这就是我们今天讲的主角 for！！！ 一、for重要知识for循环
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2023-06-14 20:34:23
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来自，只为了防止丢失。二、TP、TN、FP、FN概念在这里插入图片描述## 三、TPR、TNR、FPR、FNR概念 1、TPR=tp/(tp+fn) TPR：即真正率或灵敏度或召回率或查全率或真正率或功效，本来为正样本的样本被预测为正样本的总样本数量÷真实结果为正样本的总样本数 另：精确度或查准率公式等于tp/(tp+fp) 准确得分计算：(tp+tn)/(tp+fp+fn+tn) 2、FNR=f
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2024-05-14 18:58:15
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拿到两台设备，据说是防火墙，让配置一下。我加电后发现这设备提示符就不对。先让登录，当时我就给蒙了。经过指点，发现这台设备运行在FTD模式。
以下是这两个模式的比较
详情看以下这个链接：
https://www.linkedin.com/pulse/what-cisco-firepower-threat-defense-ftd-digvijay-parmar-1
然后要做的是从FTD
原创
2021-07-26 15:51:15
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目前printf支持以下格式： %c 单个字符 &nb
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2023-08-20 11:40:41
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这里写自定义目录标题前言一、Computing CAMs二、AffinityNet1.Generating Semantic Affinity Labels2.AffinityNet Training3.Revising CAMs Using AffinityNet Learning Pixel-level Semantic Affinity with Image-level Supervisi
周报内容：CVPR2022论文两篇使用PP-YOLOE+M模型进行PCBA板缺陷检测下周工作计划学习产出：1.论文笔记ViM: Out-Of-Distribution with Virtual-logit Matching（1）概述提出了一种名为Virtual-logit Matching (ViM) 的新颖的OOD评分方法，以应对OOD样本中表现出的巨大多样性，该方法结合了来自特征空间的类不可知
我们知道你最有价值的资产就是你的创意内容。我们的安全标准在ftrack产品和使用它的公司中都反映了这一点。从最佳实践合规到对员工的内部培训，我们确保所有流程都可以保护内容的机密性，并满足我们为自己设定的最高安全标准。我们构建ftrack以确保从头开始就具备安全性。TPN合规性，第三方网络安全审核和严格的内部安全性可确保我们开发的平台保护您的内容。“所有这些信息都安全地保存在一个中心位置，没有任何歧
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2024-04-30 22:32:25
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手动计算ROC-AUC ROC（全称为Receiver operating characteristic，意为受试者特征曲线）是一个二维平面空间中一条曲线，而AUC则是曲线下方面积（Area Under Curve）的计算结果，是一个具体的值 x轴是FPR，y轴是TPR，曲线上的每个点就对应着一组（FPR，TPR）坐标，所以我们的任务就是计算出所有的（FPR，TPR）坐标然后用线把他们连接起来就形
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2024-07-23 20:14:21
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目录一、基础理论0、引言1、TPR与FPR1、TPR（召回率）2、FPR 2、ROC曲线3、AUC指标二、癌症分类的模型检测（AUC指标）1、正反例转1、02、计算AUC指标总代码一、基础理论0、引言在开始讲解以前，先假设一种情况：这种情况样本不均衡（正样本太多，没法预测到正确的结果）。要衡量样本不均衡时的分类器效果，这时引入：ROC曲线和AUC指标。1、TPR与FPR1、TPR（召回率
本篇主要内容：ROC曲线、多分类混淆矩阵ROC曲线ROC全称是Receiver Operation Characteristic Curve，它描述的是TPR和FPR之间的关系。ROC曲线TPR(True Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为1，真实值也为1中预测正确的比例，TPR其实就是Recall。FPR(False Positive Rate)的计算公式为：它表示预测值为
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2024-08-26 13:18:39
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