python基础——特性（property） 1 什么是特性propertyproperty是一种特殊的属性，访问它时会执行一段功能（函数）然后返回值 import math
class Circle: #定义一个圆的类
def __init__(self,radius): #圆的半径radiu
self.radius=radius
@property
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2023-10-07 13:13:31
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这些是GitHub上的源码，下载之后均要修改一下。 keras-yolo v3 源码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 mAP计算代码：https://github.com/Cartucho/mAP【目标检测】交并比IoU、准确率precision、查全率recall、mAP上一篇博客【目标检测】基于YOLOv3的海上船舶目标检测分类（Tensorflo
实验6：目标检测算法一：实验目的与要求1：了解两阶段目标检测模型 RCNN或Faster RCNN模型的原理和结构。2：学习通过RCNN或Faster RCNN模型解决目标检测问题。二：实验内容常用的深度学习框架包括PyTorch和PaddlePaddle等，请选择一种深度学习框架，完成后续实验。2.1 RCNN模型简介区域卷积神经网络（RCNN）系列模型为两阶段目标检测器，包含对图像生成候选区域
1、本文速览本文重新审视目标检测领域存在的问题，提出了一种基于Transformer的端到端目标检测网络，没有NMS非极大值抑制、没有anchor生成等多先验知识的约束，大大简化了目标检测pipeline。在COCO数据集上与FasterRcnn性能相当，且很容易地迁移到全景分割任务上。为后续目标检测提供了一种强大的baseline。 论文：https://arxiv.org/abs/2005.1
本文首先从整体上介绍ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure，然后介绍上述这些评价指标的有趣特性，最后给出ROC曲线的一个Python实现示例。 一、ROC曲线、AUC、Precision、Recall以及F-measure二分类问题的预测结果可能正确，也可能不正确。结果正确存在两种可能：原本对的预测为对，原本错的预测为错；结果错误也存在两种可能：原本对
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2023-12-31 22:03:48
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Prescan中的仿真分为以下四大模块1.场景工况 2.环境感知 3.决策算法 4.执行器场景工况 对于环境工况，Prescan提供Traffic element Database其中包括134 Demo Scenarios Euro NCAP *11
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2023-10-08 09:02:42
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//分为负例 //分为正例//所有负例 654 603//所有正例 209 1517t_t = 1437;t_f
原创
2023-07-11 00:00:27
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# 教你实现预测模型的 Precision 计算公式的 Python 实现
在机器学习中，评估模型表现的指标有很多，其中之一是 Precision（精确度）。Precision 衡量的是预测为正类的样本中，真正为正类的比例。为了帮助你理解并实现 Precision 计算，以下是整个过程的步骤与相关代码示例。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述
TypeScript 是一种静态类型的编程语言，它是 JavaScript 的超集。它通过为 JavaScript 添加类型系统，提供了更好的代码可读性、可维护性和错误预防能力。在 TypeScript 中，我们可以使用 precision 选项来控制数字类型的精度。
在 TypeScript 中，数字类型有两种主要的类型：number 和 bigint。number 是表示浮点数的类型，它可以
原创
2024-01-02 05:07:06
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柏拉图认为，尽管世间万物是不完美的，但存在一种永恒不变的形式，这个形式是完美的，而生命的意义就是让这个世界尽可能的接近这个完美的形式。 怎么理解这句话，和我们今天讲的精度有什么关系。我们先举一个例子，方便大家的理解。比如一个圆，对应的数学形式为： 相信大家
原创
2017-06-21 11:01:45
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目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度，精确度和召回率。本文中我们将讨论一个常用的度量指标：均值平均精度，即MAP。在二元分类中，精确度和召回率是一个简单直观的统计量，但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体，如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的。由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置，所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同。一、目标检测问
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2024-06-07 10:37:41
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目标检测中的评价指标mAP理解及计算最近在学习Faster R-CNN进行目标检测，在评估检测结果阶段遇到了目标检测中常用的评价指标mAP。之前不太了解这方面知识，为此搜集了一些博客，做了下总结。关于mAP的背景知识可以参考目标检测评测指标mAP及计算[译]，翻译自国外的一篇博客，很详细。下面的内容主要是关注如何计算mAP（VOC2010以后的计算方法）。一、基础知识1. precision（精确
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2024-05-04 11:42:52
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学习目录矢量数据处理 ------OGR模块简介 ------矢量数据的读取 ------要素信息的获取与处理 ------矢量数据的写入 ------数据分析案例栅格数据处理 ------栅格数据的特点 ------ GDAL模块简介 ------栅格数据的读写 ------栅格数据的处理 ------栅格计算数据获取 ------数据获取俩元 ------API接口的数据获取 ------ 网
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2023-12-20 09:02:51
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目录一、混淆矩阵二、分类指标1、Accuracy(准确率）2、Precision（查准率）3、Recall （查全率）4、F1-score 三、语义分割的评价指标1、MPA(类别平均像素准确率)2、IoU(交并比)3、MIoU(平均交并比)4、CPA(类别像素准确率)5、PA(像素准确率)四、代码实现（基于混淆矩阵） 一、混淆矩阵混淆矩阵（confusion matrix）是一
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2024-01-03 12:09:11
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python基础——使用@property在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改： s = Student()
s.score = 9999 这显然不合逻辑。为了限制score的范围，可以通过一个set_score()方法来设置成绩，再通过一个get_score()来获取成绩，这样，在set_score()方法里，就可以检查参数：
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2024-10-19 08:47:26
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Precision (field length) 精度（字段长度）
Scale (decimal places) 范围（小数位数）
例如：-4.75, precision=3，scale=2，和符号位无关详解MySQL要求精度大于等于范围：mysql> create table test (a decimal(1,3));
ERROR 1427 (4200
原创
2023-06-15 14:56:25
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# 理解 Python 中 GA 的 Precision
在机器学习和数据科学中，GA（遗传算法）是一种用于优化问题的进化计算技术。Precision（精确度）是评估分类模型性能的重要指标。在本篇文章中，我们将探讨如何在基于遗传算法的Python实现中计算Precision。
## 整体流程
在实现过程中，可以将整个流程分为以下关键步骤：
| 步骤 | 描述
综上所述，几何内核中的数是没有量纲的，可以根据模型的尺度选择合适的
原创
2022-10-08 13:14:03
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这两个方面是模式识别和信息检索使用措施值。浅显易懂的理解，用以下的图片和公式最好只是。那么- 召回率R：用检索到相关文档数作为分子。全部相关文档总数作为分母。即R = A / ( A + C )-准确率P：用检索到相关文档数作为分子。全部检索到的文档总数作为分母．即P = A / ( A + B )...
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2015-07-01 08:54:00
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# 如何在MySQL中使用精确数字类型（Precision Type）
在数据库开发中，处理数字精度是很重要的。尤其在涉及财务数据处理时，保证数字的准确性就显得尤为重要。在MySQL中，可以使用`DECIMAL`类型来实现精确数字存储。本文将通过一个简单的流程来教你如何在MySQL中使用精确数字类型。
## 流程概述
以下是实现这一目标的基本流程：
| 步骤 | 描述
