tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，...根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪 tail -F 相当于 tail --follow=name --retry man 手册：...-f, --follow[={name|descriptor}] output appended data as the file grows;...an absent option argument means 'descriptor' -F same as --follow=name --retry 保持更新，转载请注明出处
0x3f3f3f3f的十进制是1061109567，也就是10^9级别的（和0x7fffffff一个数量级），而一般场合下的数据都是小于10^9的，所以它可以作为无穷大使用而不致出现数据大于无穷大的情形...另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。...最后，0x3f3f3f3f还能给我们带来一个意想不到的额外好处：如果我们想要将某个数组清零，我们通常会使用memset(a,0,sizeof(a))这样的代码来实现（方便而高效），但是当我们想将某个数组全部赋值为无穷大时...现在好了，如果我们将无穷大设为0x3f3f3f3f，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！
前阵子无意中看到了一个不一样的取值，INF=0x3f3f3f3f，这时我又郁闷了，这个值又代表的是什么？于是我去寻找答案，发现这个值的设置真的很精妙！...0x3f3f3f3f的十进制是1061109567，是109级别的（和0x7fffffff一个数量级），而一般场合下的数据都是小于109的，所以它可以作为无穷大使用而不致出现数据大于无穷大的情形。...另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。...所以要把一段内存全部置为无穷大，我们只需要memset(a,0x3f,sizeof(a))。 所以在通常的场合下，0x3f3f3f3f真的是一个非常棒的选择！
一般会有两个选择：0x7fffffff和0x3f3f3f3f 比如对于int类型的数，有的人会采用INT_MAX，即0x7fffffff作为无穷大。...0x3f3f3f3f 0x3f3f3f3f的十进制为1061109567，和INT_MAX一个数量级，即10^9数量级， 而一般场合下的数据都是小于10^9的。...0x3f3f3f3f的数值为1061109567，它的两倍也只有2122219134，不会溢出。 这样就有一个好处，当两个无穷大相加的时候可以使int型整数不溢出，并使数值仍为无穷大。...而使用0x3f3f3f3f在对于数组初始化的时候也比较方便，一般数组批量赋值时会使用memset函数，如果想将一个数组全部定义为"无穷大"的0x3f3f3f3f，因为memset函数是对字节进行操作，而...0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f，所以可以直接定义为memset(array, 0x3f, sizeof(array)) 在java中使用Arrays.fill(arr,0x3f3f3f3f)
使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而，更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章中，我们将回顾F指标。...另一个关键度量是当今机器学习中常见的F指标，用于评估模型性能。它按比例结合了精度和召回率。在这篇文章中，我们探讨了建议两者不平衡的不同方法。 混淆矩阵，精度和召回 ?...由于这两项措施都具有高度的重要性，因此需要一项措施将两者结合起来。因此，提出了精度和召回的调和均值，也称为F1分数。 F1分数 计算方式如下: ?...F2和F3分数 使用加权平均值，我们可以很容易地得到F2分数: ? ? 同样，F3得分为: ? F_beta分数 推广加权平均法得到的F beta测度，由: ?..., 0. ]) 总结 在这篇文章中，我回顾了F指标。我希望所提供的数据能够帮助那些处理分类任务的人，并帮助他们在使用准确性的同时使用F分数。
本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall，常常忘记了他们的定义，在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score...F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量，它的计算方法如下： F 1 = 2 1 p r e c i s i o...=precision1+recall12=2precison+recallprecision×recall F1是用来衡量二维分类的，那形容多元分类器的性能用什么呢？...micro F1score,和macro F2score则是用来衡量多元分类器的性能。...，使用micro F1score比macro F1score 比较好，显然macro F1score没有考虑各个类的数量大小 参考 该网址一位答主的回答，我搬运过来 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
{2}(m), X_{2} \sim \chi^{2}(n) X1∼χ2(m),X2∼χ2(n), X 1 X_{1} X1 与 X 2 X_{2} X2 相互独立, 则称随机变量 F...= X 1 / m X 2 / n F=\frac{X_{1} / m}{X_{2} / n} F=X2/nX1/m 服从自由度为 m m m 及 n n n 的 F F F 分布， m...m m 称为第一自由度, n \boldsymbol{n} n 称为第二自由度, 记作 F ∼ F ( m , n ) F \sim F({m}, {n}) F∼F(m,n) . ---- 概率密度函数...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
数控车床 F值是什么意思，数控车床的 F值指定的是 G代码 中的进给速度。实际加工时影响实际速度的因素非常多。对速度影响最大的主要是两个，一个是电机的加速度，一个是补差运算导致的速度降低。...换个角度单从数控系统的角度来讲。 F的最小值，就是允许的最小输入量，一般是F0.001。 F的最大值，就是允许的最大摄入量，可能可以达到F99999。...考虑机床的承受能力，F进给速度不允许大于G00的速度。 再考虑生产实际，F的最大值也不过是0.5mm/r。 如果采用G98编程，F值最大是0.5×转速，这个值也不允许大于G00的速度。....数控车床中给进速度F如何计算。通常确定进给率，最基本的是根据零件的表面质量要求。每转进给率跟加工后的表面粗糙度有直接关系。R0.4刀尖，通常在F0.1附近可以达到Ra1.6粗糙度。...R0.2刀尖在F0.07附近可获得同样效果。 而粗车中，F通常根据机床性能来确定，主要指机床的动力，刚性。 一般来说，可以取值F0.2-0.4。
+precision F1是针对二元分类的，那对于多元分类器，有没有类似F1 score的度量方法呢？...有的，而且还不止一种，常用的有两种，这就是题主所问的两种，一种叫做macro-F1，另一种叫做micro-F1。...，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。...2、综合评价指标（F-Measure） P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： 当参数α=1时，就是最常见的F1，也即 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。
仔细研究一下机器学习中的“ f”一词，以及为什么不能忽略它！ ? 我知道您很想知道这个“ f”实际上是什么。我们很快就知道了。...这就是我们难以捉摸的“ f”功能。 ? “Mathy”的表达方式是“销售量是电视，广播和报纸预算的函数”。 “ f”是什么意思？ 简而言之，您可以将f视为需要输入X并产生输出Y的事物。...实际上，许多机器学习只是想出一个好f，它可以获取一些输入数据并返回可靠的输出。 为什么我们要这个f？ ?...我们需要找到一个好的f的主要原因有3个： 有了一个好的f，我们可以输入所有3种媒体的预算并预测销售量。 我们可以了解哪些预测因素（例如电视，广播，报纸预算）对影响Y至关重要。...好吧，也许不是“完美”的f，但是有一个理想/最优的f。如果我们看一下图2，我们会发现一些奇怪的地方-对于X轴（报纸预算）上的某一点，在某些情况下似乎有多个对应的Y（销售）值。
本文的主要贡献如下： 使用扫描上下文描述子优化F-LOAM，从而提高大型场景中的定位精度。...为了证明所提方法的优势，我们将基于常用KITTI数据集的所提算法与扫描上下文描述子和F-LOAM的直接组合进行了比较，结果表明，与SC-F-LOAM方法相比，本文提出的方法具有更高的定位精度和更低的计算量...主要内容 在本文中，我们将F-LOAM和Scan-Context的直接组合命名为Simple-SC-F-LOAM，Simple-SC-F-LOAM的具体框架如图2所示。...在图7（a）和7（b），我们看到我们的方法在X-Y平面上比F-LOAM更好地闭合回路，而F-LOAM生成的轨迹在一定程度上偏离。...实验2中F-LOAM和我们的方法产生的轨迹：我们的方法得到的轨迹为白色，F-LOAM得到的轨迹为红色 D、 关于结果的讨论 综上所述，在缓坡场景中，与对比的方法相比，该方法在计算时间和定位精度方面都取得了很大的提高
beta值代表1或者2 beta=1，f1 score beta=2，f2 score 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
最近在看到一个同事使用Qt编写的进程监控程序中使用taskkill命令根据进程名称来杀死进程， 关于taskkill命令的具体用法可以参考MSDN文档：taskkill taskkill [/s <computer.../f Specifies that processes be forcefully ended....taskkill是Windows命令行里终止指定程序“进程”的命令。.../f 表示强制终止 /im 表示指定的进程名称，例如“explor.exe" 如果不使用名称，使用进程号，则用/PID，例如(假设已知道某进程的PID号是3352，PID号可以在windows任务管理器中查看...)： taskkill /f /pid 3352 使用场景： 会在开发定时脚本中用到，用于关闭进程；当然也可以用于进程监控程序的编写，例如如下的Qt代码片段： void ProViewWidget::
tailf、tail -f、tail -F三者区别 数据采集，浪尖公司一直是自己公司写的agent和插件，今天新增业务要快速上线，就想试试flume。...结果是用flume，采用tail -f 监控文件的方式，然后发现文件110MB滚动一次，几乎是三四分钟就会重命名并重新生成监控的文件名，所以就出现了bug。...经群友（欢迎大家加群，在公众号菜单栏里查找）指正，应该修改为tail -F才能避免这个问题，然后查资料得出如下结论： tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪...，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪...tailf 等同于tail -f -n 10（貌似tail -f或-F默认也是打印最后10行，然后追踪文件），与tail -f不同的是，如果文件不增长，它不会去访问磁盘文件，所以tailf
数据采集，浪尖公司一直是自己公司写的agent和插件，今天新增业务要快速上线，就想试试flume。...结果是用flume，采用tail -f 监控文件的方式，然后发现文件110MB滚动一次，几乎是三四分钟就会重命名并重新生成监控的文件名，所以就出现了bug。...经群友（欢迎大家加群，在公众号菜单栏里查找）指正，应该修改为tail -F才能避免这个问题，然后查资料得出如下结论： tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪...，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪...tailf 等同于tail -f -n 10（貌似tail -f或-F默认也是打印最后10行，然后追踪文件），与tail -f不同的是，如果文件不增长，它不会去访问磁盘文件，所以tailf
F5的地址，这样回包的时候，就能够直接回给F5处理。...F5双机的切换触发机制 7.1.1 F5双机的通信机制 F5负载均衡器的主备机之间的心跳信息可以通过以下两种方式进行交互： 通过F5 failover 串口线交换心跳信息(电压信号不断地由一方送到另外一方...在原主F5重启的过程中，备F5从主F5上收不到任何信号，备F5就会自动变成active，担当主F5的角色。 需要注意的是：备F5是在主F5重新启动时，收不到原主F5的信号才会变成主用的。...主F5变成standby模式后，备F5收不到active F5过来的信息，则备F5自己会变成active的状态。...需要注意的是：每台F5只能设定一个检测的IP地址，ping包的时间间隔及timeout时间都是可配置的。在F5 ping不通gateway后，F5不会重新启动。
需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...1.UDAF 聚合函数是对一组行进行操作并产生结果的函数，例如sum()或count()函数。用户定义的聚合函数(UDAF)通常用于更复杂的聚合，而这些聚合并不是常使用的分析工具自带的。...对于这个确切的用例，还可以使用更高级的 DataFrame filter() 方法，产生相同的结果。...这是必要的，因为绕过了Spark的from_json的一些限制。
在往期推送中，米老鼠和大家介绍过评价弱工具变量偏倚的策略------孟德尔随机化之F统计量。...一般而言，当F 统计量大于经验值10时，我们认为工具变量法估计值的偏倚大约是观察性研究的10%，因此F大于10这个标准在孟德尔随机化研究中广为使用。然而，这样的盲目使用不见得是合理的。...从上表中我们不难看出，随着均分的子队列数目增加，观察性估计量比较稳定，2SLS和LIML的估计值和实际观察值越来越接近，但是每个子队列的平均F统计量在不断减少。...也即说明，等分的子队列数目越多，工具变量估计值越接近真实值，但这时候F统计量可能是比较小的。...从上表中我们不难看出单纯依靠F统计量大于10来判断弱工具变量偏倚是不可靠的，当然我们这里并不是否认F统计量的作用，在实际研究中，F统计量越大，确实偏倚会小，但不能拿F大于10作为“金标准”。
在做习题的时候出现了一个小纰漏，原因是想当然的把 ƒ²(x) 的导数当成了 x²的导数。...从原理上来说 ƒ²(x) 应该当作 ƒ(x) 的复合函数来求导，也可以当作是 ƒ(x) * ƒ(x) 来计算。...ƒ(x),g(x)可导，ƒ²(x)+g²(x) ≠ 0，求 y= \sqrt {f^2(x)+ g^2(x)} 的导数。 另外就是 e2t 的导数求法了，这也是很容易就疏忽写错的。
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