注:这些工具的应用都是受限的,有些本来就是只能用于预测动物,在使用之前务必用ground truth数据来测试一些.我想预测某一个植物的转录本,所以可以拿已经注释得比较好的拟南芥来测试一下.(测试的结果还是比较惊人的) CPC (熟悉的名字,原来是北京大学的高歌.魏丽萍开发的) 搜文章时才发现2017年已经出了CPC2了 CPC可在线使用a Support Vector Machine-based classifier, named Coding Potential Calculator (CP

项目链接 Abstract 在该论文中,作者首先介绍了对YOLOv1检测系统的各种改进措施.改进后得到的模型被称为YOLOv2,它使用了一种新颖的多尺度训练方法,使得模型可以在不同尺寸的输入上运行,并在速度和精度上很容易找到平衡.当处理速度为40FPS时,YOLOv2取得76.8mAP的成绩,超过了当时最好的检测方法Faster RCNN with ResNet和SSD 接着,作者提出了一种在object detection和classification两个任务上进行联合训练的方法.借助该方法,

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

转自:https://blog.csdn.net/KKKSQJ/article/details/83587138 original Based on keras-yolov3, understanding of the principle and code details October 31, 2018 17:37:43 Aries seven seven seven reading number: 2917 This article GitHub  source code : https:/

#include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #include "tensorflow/core/framework/graph.pb.h" #include "t

PR(Precision Recall)曲线 问题 最近项目中遇到一个比较有意思的问题, 如下所示为: 图中的PR曲线很奇怪, 左边从1突然变到0. PR源码分析 为了搞清楚这个问题, 对源码进行了分析. 如下所示为上图对应的代码: from sklearn.metrics import precision_recall_curve import matplotlib.pyplot as plt score = np.array([0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.3, 0.2, 0.

ROC曲线指受试者工作特征曲线 / 接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve), 是反映敏感性和特异性连续变量的综合指标,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系,它通过将连续变量设定出多个不同的临界值,从而计算出一系列敏感性和特异性,再以敏感性为纵坐标.(1-特异性)为横坐标绘制成曲线,曲线下面积越大,诊断准确性越高.在ROC曲线上,最靠近坐标图左上方的点为敏感性和特异性均较高的临界值. ROC曲线的例子 考虑一个二分问题,即将实例分成正

横1. np.concatenate(list, axis=0) 将数据进行串接,这里主要是可以将列表进行x轴获得y轴的串接 参数说明:list表示需要串接的列表,axis=0,表示从上到下进行串接 2.np.hstack(list)  将列表进行横向排列 参数说明:list.append([1, 2]), list.append([3, 4])  np.hstack(list) , list等于[1, 2, 3, 4] 3. hasattr(optim, 'sgd') 判断optim.py中是

Function Score Query 原文链接 function_score允许你修改通过查询获取文档的分数,很有用处,score function是计算昂贵的,以及在过滤一系列文档上计算分数是高效的想要使用function_score,使用者必须要定义一个查询和一个或者多个方法,方法是用来为每个文档通过查询计算分数.function_score 可以通过仅仅一个方法如下: curl -X GET "localhost:9200/_search" -H 'Content-Type:

背景 都说随机是AB实验的核心,为什么随机这么重要呢?有人说因为随机所以AB组整体不存在差异,这样才能准确估计实验效果(ATE) \[ ATE = E(Y_t(1) - Y_c(0)) \] 那究竟随机是如何定义的呢? 根据Rubin Causal Model, 想要让上述估计无偏,随机实验需要满足以下两个条件: SUTVA 实验个体间不相互影响 实验个体间的treatment可比 Ignorability(Unconfoundness是更强的假设) 是否受到实验干预和实验结果无关,从因果图的角

案例背景 银行评判用户的信用考量规避信用卡诈骗 ▒ 数据 数据共有 31 个特征, 为了安全起见数据已经向了模糊化处理无法读出真实信息目标 其中数据中的 class 特征标识为是否正常用户 (0 代表正常, 1 代表异常) ▒ 目标 本质依旧是一个分类问题, 0/1 的问题判断是否为信用卡诈骗用户 而在数据中 class 已经进行标识, 而且这次的样本数据的两项结果是极度的不均衡 既正常用户的样本数量是远远大于异常数据的. 不均衡的数据处理方式可以进行 下采样, 或者上采样 ▨ 下采样 -  对

首先,需要学习Lucene的评分计算公式—— 分值计算方式为查询语句q中每个项t与文档d的匹配分值之和,当然还有权重的因素.其中每一项的意思如下表所示: 表3.5 评分公式中的因子 评分因子 描 述 tf(t in d) 项频率因子——文档(d)中出现项(t)的频率 idf(t) 项在倒排文档中出现的频率:它被用来衡量项的“唯一”性.出现频率较高的term具有较低的idf,出现较少的term具有较高的idf boost(t.field in d) 域和文档的加权,在索引期间设置.你可以用该方法

cv::threshold(GrayImg, Bw, 0, 255, CV_THRESH_BINARY | CV_THRESH_OTSU);//灰度图像二值化 CV_THRESH_OTSU是提取图像最佳阈值算法.该方法在类间方差最大的情况下是最佳的,就图像的灰度值而言,OTSU给出最好的类间分离的阈值. OpenCV阈值分割的几种方法(types_c.h中的定义): /* Threshold types */ enum { CV_THRESH_BINARY =0, /* value = valu

影响力传播的线性阈值模型: 网络中连接任意两个节点u,v之间的边都有权重,任意一个节点它的各个邻居节点的边的权重之和为1,即 N(v):neighbors of v. 网络中的节点分为已激活节点和未激活节点,每个节点都有一个自己的激活阈值Θ(每个节点的激活阈值可以不同,且现实情况下社交网络的各个用户的激活阈值一般不相同,有的用户活跃,阈值低,容易受人影响,而有的用户较沉默,阈值高).未被激活的节点v受所有与之相邻且已被激活的节点u的影响.当未激活节点v与所有已被激活的邻居节点的边的权重之和达到或

一.            设有一数据库,包括四个表:学生表(Student).课程表(Course).成绩表(Score)以及教师信息表(Teacher).四个表的结构分别如表1-1的表(一)~表(四)所示,数据如表1-2的表(一)~表(四)所示.用SQL语句创建四个表并完成相关题目. 表1-1数据库的表结构 表(一)Student (学生表) 字段名 数据类型 可否为空 含 义 Sno Varchar2(3) 否 学号(主键) Sname Varchar2(8) 否 学生姓名 Ssex Va

本人大二学子.近段时间在做数据库复习题的时候遇到一道题,如下. 有关系SC(S_ID,C_ID,AGE,SCORE),查找年龄大于22岁的学生的学号和分数,正确的关系代数表达式是( ) . ⅰ. πS_ID,SCORE (σ age>22 (SC) ) ⅱ. σ age>22 (πS_ID,SCORE (SC) ) ⅲ. πS_ID,SCORE (σage>22 (πS_ID,SCORE,AGE (SC) ) ) 答案是 i和iii,当时我自己做的结果是三个都正确.看了答案后,总是觉得

前因: 修改了SharePoint Server 2013 下面的文档库的名称,原先2个汉字,现在8个汉字.结果,SkyDrive Pro 就无法同步了,无论是停止重新同步还是手动填写进行同步都不可以(点我看详细),提示信息如下所示 Figure 1出现同步错误的对话框 这个具体一些的信息还可能是这样的: 工作文件共享 - 文档 1 尝试同步此文档库时发生错误. Error code=0x80070093; Error source=Groove 或者: --------------------

最近遇到一个单元测试的问题,本周正好学个了一个SCORE法则,这里正好练练手应用此法则将问题的前因后果分享给大家. S:背景  代码要有单元测试,检测的标准就是统计代码的单元测试覆盖率,程序员需要达到指定的最低覆盖率要求.   C:冲突,或者叫问题吧 项目结构与代码扫描工具的特殊关系导致需要额外写更多的单元测试,因为目前开发管理部门的代码描述配置的是按JAVA工程来扫描,并不能将多个工程当成一个整体来扫描. 我的一个项目将接口以及实体对象单独成立为一个JAVA工程,整个项目分成两个JAVA工程:

原文链接:Thresholded Smoothed l0 Norm for Accelerated Sparse Recovery http://ieeexplore.ieee.org/document/7069222/ 带阈值的平滑l0范数加速稀疏恢复 Han Wang, Qing Guo, Member, IEEE, Gengxin Zhang, Guangxia Li, and Wei Xiang, Senior Member, IEEE 译者:柳如风   摘要:平滑l0范数(Smooth

五维偏序..一开始被吓到了,后来知道了一种BITSET分块的方法,感觉非常不错. 呆马: #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #include <cmath> #include <vector> #include <bitset> #define inf 1000000007 #define maxn 5