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/*请编写一个函数fun，它的功能是：根据以下公式求X的值(要求满足精度0.0005，即某项小于0.0005时停止迭代)：X/2=1+1/3+1×2/3×5+1×2×3/3×5×7+1×2×3×4/3×5×7×9+...+1×2×3×...×n/3×5×7×(2n+1)程序运行后，如果输入精度0.0005，则程序输出为3.14...。*/#include<stdi

一、置信度是什么？置信度用于评估模型对检测结果的信心程度下图中，绿色框A表示GroundTruth，也称GT，GT就是正确的标注（人工）二、IOU与TP、FP、FNiou：表示预测的边界框（或分割区域）与真实边界框（或分割区域）之间的交集与并集之间的比值。阈值：根据实际情况可调节IOU=0.5如果预

这些数值看起来是合理的，但是否合理还需要根据具体的应用场景和数据集来评估。以下是对这些指标的简要解释和合理性分析：指标分析AUROC(AreaUndertheROCCurve):0.891解释:AUROC是衡量分类模型性能的指标，值在0.5到1之间，越接近1表示模型性能越好。分析:0.891是

PTP（PrecisionTimeProtocol）是一种用于精确时间同步的网络协议。它旨在使网络设备能够以极高的精度和准确性进行时间同步，通常用于需要时间同步的应用领域，如金融交易、工业自动化和无线电通信等。PTP的工作原理是通过在网络中的主时钟和从时钟之间进行时间戳的传递和比较来实现精

一、介绍1：什么是ptpPTP(PrecisionTimeProtocol)是一个通过网络同步时钟的一个协议。当硬件支持时，PTP精度能达到亚微秒，比NTP（NetworkTimeProtocol）精度更高。2：ptp应用场景1）数据中心数据中心需要NTP/PTP同步，以确保集群的时域运行。同步对于虚拟机计算是必不可少的。日志事件的

1GPUMemoryUsage1.1HowtoComputeHowtocomputeGPUMemoryUsage?Modelsize:ModelWeights:4Bytes*num_paramOptimizer:4Bytes*2*num_param(forAdamW)Gradient:4Bytes*num_paramfeedforward:sum:1.2HowtoReduceStrategy1:Optimizati

问题描述使用sklearn计算AP时，当label全是负标签时会返回NaN，例如：>>>importnumpyasnp>>>fromsklearn.metricsimportaverage_precision_score>>>average_precision_score(np.array([0,0,0,0,0]),np.array([0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]))xxx/lib/pytho

概念理解TPTPTP、

importjava.util.concurrent.Executors;importjava.util.concurrent.ScheduledExecutorService;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importjava.util.concurrent.atomic.AtomicLong;publicclassSystemClock{privatestaticfinalStringTHREAD_NAME=&q

Chap4字符串的格式化输入与输出#include<stdio.h>intmain(void){ intage; floatassets; charpet[30];//用于储存字符串 printf("Enteryourage,assets,andfavoritepet.\n"); scanf("%d%f",&age,&assets);//这里使用& scanf(&quo

往期热门博客项目回顾：计算机视觉项目大集合改进的yolo目标检测-测距测速路径规划算法图像去雨去雾+目标检测+测距项目交通标志识别项目yolo系列-重磅yolov9界面-最新的yolo姿态识别-3d姿态识别深度学习小白学习路线基于CNN（卷积神经网络）的YOLOv8模型在动物姿态

因为某种原因需要在服务器上测试Top500。top500官网Top500是一个对计算机性能进行排榜的榜单，而Green500则是一个对计算机能耗进行排榜的榜单，能耗=性能/功耗，Green500可以说是Top500的一个Top500使用Linpack基准测试来测试服务器性能。Linpack的C语言实现HPL-用于分布式内存计

正类负类被检测到TPFP未被检测到TNFNtrue真的，false假的positives正类，negatives负类TP为正类检测为正类，FP为负类检测为正类FN为正类检测为d负类，TN为负类检测为负类召回率（查全率）\[recall=\frac{TP}{TP+FN}\]精度（查准率）\[precision=\frac{TP

https://www.oracletutorial.com/oracle-basics/oracle-number-data-type/ Summary:inthistutorial,youwilllearnabouttheOracle NUMBER datatypeandhowtouseittodefinenumericcolumnsforatable.IntroductiontoOracleNUMBERdatatypeTheOrac

Oraclenumber类型详解简介基本说明容易出错情况Number与MySQL数据类型简介Oracle的number类型比较复杂，很多限制，但是掌握一点小技巧就能轻松搞定。基本说明number(precision,scale)precision表示数字中的有效位，从左边第一个不为0的数算起，小数点和负号不计入有效

题目描述将一个float类型的数,保留3位小数输出。前置芝士知识如何保留3位小数需要保留几位小数，就将precision(n)的括号里n换成几上面的语句写一次就够了，对之后的数字都有效函数precision()控制输出流的输出精度（精度控制采用四舍五入）注意：precision单独使用是控制有效

准确率（accuracy）是指模型正确预测的样本数与总样本数之比。它衡量了模型对所有样本的分类准确程度。准确率计算公式如下：准确率=(真阳性+真阴性)/(真阳性+假阳性+真阴性+假阴性)精确度（precision）是指模型在预测为正例的样本中，真正例的比例。它衡量了模型在预测为正例的

F1score与平均精度mAP可以衡量分类模型的性能。首先先看精确率与召回率的概念。精确率与召回率对于某方概率极低的逻辑回归（例如某种罕见病症的确诊），单纯的准度（是否能正确判断病人是否得病）并不足够。毕竟，若算法只会给出negative的判断也能拥有高准度。真阳性（TP），假阳性（FP），真

mAP的是各个类别的AP的值的平均值#https://blog.csdn.net/qq_36523492/article/details/108469465计算方法选择第二种方法theinterpolationperformedinallpoints#定义一个列表lst=[3,1,4,2]#使用sorted函数对列表进行排序，并获取原始元素在排序后列表中的索

MetricFormulaInterpretationAccuracy$\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$OverallperformanceofmodelPrecision$\frac{TP}{TP+FN}$HowaccuratethepositivepredictionsareRecallSensitivity$\frac{TP}{TP+FP}$Coverageofactualpositivesampl

1.数据类型与所占内存大小类型大小精度注意float47 double815默认longdouble16>double 精度就是有效数字 2.声明和初始化floatnumber1{1.12345678901234567890f};//Precision:7doublenumber2{1.12345678901234567890};

YOLOv5：解读metrics.py前言记录一下自己阅读metrics.py代码的一些重要点，方便自己查阅。特别感谢，在参考里，列举的博文链接，写得很好，对本人阅读理解yolo.py代码，有很大帮助。由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个

InfinitePrecision:(0)数是什么？以有限的数元，度量与表示无限的现象、事物与状态，作为整个数学科学理论的根基。以Binary二进制为例,有{0,1},Constant/Dynamic系统建模上，两种state(状态)？0->1与1->0代表“change变化”？而Decimal十进制，有{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}十种数元，运算符号