跟以前比，高铁价格贵了很多。开始时上座率就比较低。后来见得多了，就习惯了。再加上其快速优点，上座率就高了。今天早上从无锡出发，高铁票很紧张，而旁边的阜阳到上海，好几个车厢都是空的。 对于远一点的情况，高铁速度快，可以节省几倍时间。而长时间坐车，也是很痛苦的事情。 近了呢？很多人一看省不了多少，还是高铁省事。 对于出差的，当然是尽量高铁了。 有没有可能更快？这...
原创
2021-08-06 14:01:16
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自3月9日正式登录Apple app store以来,VMware View for iPad目前已经成为商业类软件中最上座的iPad应用。
如果你现有还没有拥有她，就抓紧下手吧！
原创
2011-03-13 11:34:34
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随着Windows 7、DirectX 11和3D等新技术、新应用在网吧的流行，网吧的基础网络建设还会面临更高的要求。现今网吧一台服务器基本要面向100台左右的PC客户机提供数据服务， PC客户机的千兆速度除了空载时的理论测试外根本没有发挥实际作用。尽管现在有服务器开始做双线甚至四线的网卡汇聚，但汇聚的原理决定了性能提升的局限性，千兆还是千兆，只不过比单千兆在多应用数据流下表现稍好一些，这点有限的
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2011-10-08 15:23:46
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随着Windows 7、DirectX 11和3D等新技术、新应用在网吧的流行，网吧的基础网络建设还会面临更高的要求。现今网吧一台服务器基本要面向100台左右的PC客户机提供数据服务， PC客户机的千兆速度除了空载时的理论测试外根本没有发挥实际作用。尽管现在有服务器开始做双线甚至四线的网卡汇聚，但汇聚的原理决定了性能提升的局限性，千兆还是千兆，只不过比单千兆在多应用数据流下表现稍好一些，这点有限的
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2011-10-27 15:49:41
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店里新招了一位全职小哥，我简单跟人聊了聊工作内容，工作时间，薪资待遇等，就出去办点事，让店里顶梁柱赵大姐带带他熟悉一下店里一应事务。等我回来的时候，看到小哥相当勤快，没有顾客就帮着大姐整理卫生。我觉得小哥挺不错的，计划着再试用熟悉一两天就可以正是入职哟。我心里正想的美，到了晚上跟大姐闲聊顺口问了问小伙下午表现如何，大姐没直说，留下一句，明天人来了你中途假装出去有事等会悄悄回来看看就知道了。然后对我
原创
2021-12-22 15:59:17
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呃~向大家汇报个事情，后面我也会发一些关于理财的文章。根据我对大家的了解，多数是技术朋友在关注我，担心大家厌恶这个主题，所以我放在二级栏，一级栏纯属充数，找了一篇技术文，望见谅 :)如果我说， 我希望带大家在未来的 10-15 年内，攒够 300 万，并通过这 300 万实现财富自由 ，您还有兴趣的话，请君跟我一起继续；如果觉得打扰您时间了，请随手关闭即可。:)1 每个人都应有财富自由的梦，不
原创
2021-03-08 20:49:32
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电影院数据集包含了100个电影院十月的上座率、场均人次、影院名称、排名、当
原创
2022-10-17 12:43:35
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Tensorflow计算正确率、精确率、召回率
原创
2022-11-10 10:16:28
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机器学习中衡量指标准确率（accuracy）精确率（precision）召回率（Recall）混淆矩阵（Confusion Matrix） 预测值正例反例真实值正例TP（True Positive）FN（False Negative）反例FP（False Positive）TN（True Negative）TP：正例被预测为正例，正确地预测为正例。FN：正例被预测为反例，错误地预测为反例
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
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，
准确率 、召回率 、精确率 ： 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像，但是并不同，简单来说三者的目的对象并不相同。 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。 在介绍这些之前，我们先回顾一下我们的混淆矩阵。True Positive(真正, TP)：将正类预测为正类数.True
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。
(注： 相对来说，IR 的 ground truth 很多时候是一个 Ordered List, 而不是一个 Bool 类型的 Unordered
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
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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## 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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下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标：1、精准率与召回率（Precision & Recall）精准率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。 一般来说，Precision就是检索出来的
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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## 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
