本笔记介绍机器学习中的KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）文章目录思想工作原理K值选择交叉验证类似K-means的肘部法经验选择法/奇数优先加权KNN距离度量欧氏距离（EuclideanDistance）特点曼哈顿距离（ManhattanDistance）特点切比雪夫距离（ChebyshevDistance）特点

QEM顶点二次度量的优化理论QEM（QuadricErrorMetrics，四元数误差度量）是一种常用的网格简化技术，它通过计算几何代价来评估边的简化。通过使用QEM，您可以在简化过程中保留重要的几何特性。边折叠的基本思想在QEM中，边折叠的目的是将两个顶点合并成一个新顶点，以减少网格的复杂性

在项目计划中确保质量的方法主要包括：设置明确、可度量的质量目标、使用适当的工具和技术、进行持续的质量监控和改进、建立完善的质量控制系统以及对项目团队进行质量管理培训。为了确保项目的质量，我们首先需要确定和念头明确、可度量的质量目标，这些目标应与客户的期望和工程设计

高等代数的主要内容是线性代数，主线是线性空间和线性映射。以n 元线性方程组为出发点，可以得到方程组的系数矩阵和增广矩阵，消元法解方程的过程可以看成对 n维向量的操作，而 n 维向量的集合中定义加法和数量乘法可以构成一个 n 维向量空间，为了解决更为广泛的问题，我们进一步抽象

前几天看到星球里几位同学在讨论各自所在团队的自动化测试实践案例和踩过的坑，蛮有意思的。比如为了响应领导号召和满足绩效考核，搞各种各样的覆盖率指标；比如为了赶自动化测试覆盖率进度，每个接口和用例象征性的校验一下(甚至不校验不断言)，各种各样意想不到的操作。自动化测试是必

本文介绍一下强化学习中的常用性能度量方法，或者说是强化学习中常用的性能测量标准。常用的两种RL训练过程中的算法性能度量方法/性能测试方法(两种性能曲线图的绘制)：训练过程中不对训练过程进行暂停，不单独测试算法性能而是使用训练过程的性能表现作为算法的性能表现，具体为取训

一、论点论据软件维护，就是在软件已经交付使用之后，为了改正错误或满足新的需要而修改软件的过程。可以选择以下4~5种主要的影响软件维护工作的因素，进行论述影响软件维护工作的主要因素有：1、可理解性：通过阅读源代码和文档，了解软件功能和运行的容易程度。2、可测试性：验证软件程

在大概了解了《HiPPO通用框架介绍》后，继续看HiPPO通用框架的相关定义和方法。相关内容在论文《HiPPO:RecurrentMemorywithOptimalPolynomialProjections》的第二章描述。2TheHiPPOFramework:High-orderPolynomialProjectionOperators作者将投影作为学习记忆

1文本表两次双击选中两个维度2.直条两次双击依次分别选中一个度量和维度3.散点图两次双击选中两个度量4.折线图两次双击依次分别选中一个日期和一个度量

目录一、技术环境二、业务环境三、操作环境在用卷尺测量某一物体的长度时，长度就是该场景下的度量指标，我们可以用分米、米或者更精确的厘米甚至毫米来描述这个长度，具体取决于使用场景。与其他形式的测量一样，对性能进行测量也可以选择更精确的度量指标。本文描述的任何度

一认识Tableau数据1.数据角色维度和度量是Tableau的一种数据角色划分，离散和连续是另一种划分方式。1.维度和度量维度往往是一些分类、时间方面的定性字段，将其拖放到功能区时，Tableau不会对其进行计算，而是对视图区进行分区。度量往往是数值字段，将其拖放到功能区时，Ta

说明：文章为《数据挖掘：概念与技术原书第03版》的学习笔记，该书是数据挖掘领域的经典之作，想了解更多内容请参阅原著。首先祝大家中秋快乐，本文章接上篇【理论篇】数据挖掘第六章挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法（上）思考：满足最小支持度和最小置信度的模式一定是有趣

一、几何概率模型①样本空间的样本点为无限个②每个样本点发生的可能性是均等的③P(A)=事件A的几何度量值/样本空间的几何度量值说明：如果样本空间的样本点为有限个，则为古典概型通过2个例子，来感受下两者的区别①例：在[1,4]区间内，任意取一个整数，求该整数＜2的概率设：事件A为整数＜2第1

一什么是聚类聚类是一种经典的无监督学习方法，无监督学习的目标是通过对无标记训练样本的学习，发掘和揭示数据集本身潜在的结构与规律，即不依赖于训练数据集的类标记信息。聚类则是试图将数据集的样本划分为若干个互不相交的类簇，从而每个簇对应一个潜在的类别。聚类直观上来

摘要论文提出了一个用于类别无关计数（Class-AgnosticCounting,CAC）的相似性感知框架。类别无关计数的目标是在给定少量示例的情况下，对查询图像中的所有实例进行计数。该框架通过联合学习表示和相似性度量来改进计数性能。作者首先提出了一个基础的双线性匹配网络（BilinearMatc

数据表链接数据源保存理解数据字段数据类型：度量、维度图形位置、长度、角度、方向、形状、面积、颜色度量默认聚合度量（数值定位）也就是连续对应图形，离散产生标签柱状图转置创建分层结构筛选器快速表计算绝对百分比和相对百分比绝对百分比，绝对值是有变化的(整体

引言聚类算法在许多领域都有广泛的应用，例如数据挖掘、生物信息学、图像处理等。文章目录引言一、聚类算法1.1K-Means算法1.2DBSCAN算法1.3层次聚类（HierarchicalClustering）算法1.4高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）1.5谱聚类（SpectralClustering）算法1.6基

序言在深度学习的广阔领域里，性能度量是连接理论与实践的桥梁，它不仅是评估模型效果的关键指标，也是指导模型优化与改进的重要依据。随着大数据时代的到来和计算能力的提升，深度学习模型在图像识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域取得了突破性进展。然而，如何准确、全面地评

异常通常被定义为数据集中与大多数其他项目非常不同的项目。或者说任何与所有其他记录(或几乎所有其他记录)显著不同的记录,并且与其他记录的差异程度超出正常范围,都可以合理地被认为是异常。例如上图显示的数据集中,我们有四个簇(A、B、C和D)和三个位于这些簇之外的点:P1、P2

软件研发工程效能度量是一个非常宏大的话题，我们从如下几个维度展开探讨：·为什么需要度量？·如何定义有意义的度量目标？·如何实现有效度量？为什么需要度量？做一件事知道其主要目的，才能有更多的热情和积极的心态把事情做好。管理学大师彼得德鲁克曾经说过“如果你无法度量它，就

一、内在偏见与外在偏见1、内在偏见：训练前数据集中存在的刻板印象；2、外在偏见：用来衡量偏差如何在下游任务中传播。通常包括微调，然后评估其关于性别和种族等敏感属性的表现；3、许多NLP应用程序对现有的语言模型进行了微调，这些模型将外在偏见和内在偏见交织在一起。

如果您正在考虑投资敏捷流程、工具和教练，想必你是想通过敏捷来帮助您实现一些目标。对一些人来说，他们期望敏捷能够更快的实现；对另外一些人来说,敏捷则是提高效率的体现。还有一些人希望通过敏捷让自己更有竞争力或引发更多创造性的合作。在大多数情况下，通过提高项目、产品或服务的

文章目录1.背景介绍2.实际应用3.总结和讨论1.背景介绍ChamferDistance是一种用于度量两个集合之间相似性的方法，尤其在计算机视觉和图像处理中，它常用于比较图像或形状的二值表示。ChamferDistance基于局部邻域的概念，通过计算一个集合中每个点到另一个集合最近

度量方法与函数渐进增长算法效率的度量方法1.时间复杂度（TimeComplexity）：常见时间复杂度及其比喻：2.空间复杂度（SpaceComplexity）：渐进增长常见渐进增长函数及其比喻：实例分析算法效率的度量方法1.时间复杂度（TimeComplexity）：定义：时间复杂度表示算法执行所需时间相