展开

关键词

是否靠谱

大多数经理都经理过完整的、成熟的的成长过程,但是真正从0~1的过程需要多少维度来进行操控?由哪些维度来衡量一个是否靠谱?今天我们来聊聊如何一个是否靠谱!? 那么,市场上为什么会有我们需要做的互联网呢?盈利:任何一个可以在市场上盈利的,并且可以长时间盈利的都是好! 创新价值:体验过国内各种流行,会发现国内的同质化情况会很严重,所以创新型或者内部创新性战略迭代,都是值得去发起和落地的,这样属于我们是否靠谱的一个维度。 ,所以说,人的重要性对于整个的预衡量也是极为重要的。? 就像有一句话说的,任何不尊重市场和用户的,最后终将沦为墙角一员!那么市场的刚需判断就可以通过类似马斯洛需求、或者付费判断原则等,来进行

30380

军事仿真的分类(CS CY)

原文作者: Peter Hillmann原文地址:https:arxiv.orgabs2004.09340军事仿真的分类(CS CY).pdf

28620
  • 广告
    关闭

    50+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的50+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    网络安全虚拟化

    所幸的是,现在出现了很多解决虚拟化挑战的新的成熟的网络安全方案,这些解决方案具有强大的功能,足以与对应的物理相媲美。那么,我们应该如何在这些中做出选择呢? 在这篇文章中,我们将讨论在网络安全虚拟化时需要考虑的关键因素。  在过程中,第一步(可以说是最重要的一步)是确定哪些安全虚拟化最适合你和你的企业。 一些供应商比其他供应商更可靠,为了验证供应商的可靠性,你需要与现有的客户交谈,看看他们对以及与供应商的关系的看法。 如果你的企业选择了单一的虚拟化平台供应商,那么,安全供应商过程会更简单;而如果你的企业存在几个不同的虚拟化平台,那么,你必须要有多平台支持。  · 管理功能。 其中最重要的数据是API可扩展性,它允许与业务流程平台、自动化环境和其他供应商的整合。现在很多虚拟化防火墙为虚拟基础设施提供状态检测、入侵检测功能、反恶意软件功能,以及配置和补丁和检测。

    36850

    R海拾遗_再谈非

    最终形成下面的函数grouped_mean # A tibble: 3 x 2#> gender mean#> #> 1 feminine NA#> 2 masculine NA#> 3 NA多参数先看例子这里在单一变量前面加了 ,并注意等号的写法grouped_mean2 # Groups: cyl #> cyl am avg_disp#> #> 1 4 0 136. #> 2 4 1 93.6#> 3 6 0 205.

    8320

    PCBA加工验收

    PCBA处理的质量是什么?接受PCBA加工时应该测试哪些方面? 一、检查环境:  1、测试环境:温度:25±3°C,湿度:40-70%RH  2.距离40W荧光灯(或等效光源)1米范围内,检查距离检查员30厘米。  二、采样级别:  质量保证抽样:执行GB T2828.1-2003二级检验和一个抽样方案  AQL值:CR:0 MAJ:0.25 MIN:0.65 三、检测设备:  BOM清单、放大镜、探针、补丁位置图 四、验收:1.反转:元件上的极性点(白色丝印)与PCB板的丝网印刷方向一致(可接受)元件(白色丝网)上的极性点与PCB板二极管丝网不一致。 (被拒绝)  只有严格执行验收程序才能保证PCBA加工的质量。只有更加注重质量才能在竞争日益激烈的市场中生存。

    8360

    无损压缩webP,FILF对比

    : 对比无损压缩webP,和FILF的压缩率和性能1. 描述FILF webP提出时间2015.102010特点无损压缩,比利时鲁汶大学的博士后研究员Jon Sneyers发布,开发者称它的压缩文件尺寸比 WebP 小 14%,比 PNG 小 的压缩比测试测试图片:cos上面下载200幅不同内容的png图像,包括图像,广告,文字等,分辨率在140x80- 800x800大小不等测试环境:windows下面,官方测试程序测试说明:以png为参考 ,曲线纵坐为压缩目格式大小png图像的大小,横坐为图像根据压缩率排序对比图曲线图: Catch7897(02-28-17-35-49).jpg 3.

    1.6K20

    coco姿态计性能-AP

    coco2017是当前最主流的多人姿态计benchmark,官网的Evaluate已对coco的做了详细的解释,本文只对其二次整理。 Overview首先coco的姿态计要求对目进行检测和定位他们的keypoint,测试过程中目的定位结果是不提供的,这非常符合常理。 其次coco对姿态计的价主要参考了coco的目检测价,在目检测价中,IOU是预测结果与GT之间的相似度度量,有了这个值之后,我们就可以设定阈值,计算出AP(average precision 那么同理,对于姿态计来说,如果也能找到一个衡量预测和GT之间的相似性的的话,那就可以套用目检测的价了。这个相似性度量就是OKS。 无论是目检测还是姿态计,coco价都是以object为单位进行的,而不是图的数量。OKS那么什么是OKS?

    17340

    MPII姿态计性能-PCK

    OverviewPCK是mpii使用的人体关键点,在coco之前,PCK一直是比较主流的metric,包括deepfashion,fashionAI等,都是使用的此。 PCKPCK(Percentage of Correct Keypoints)定义为正确计出关键点的比例,计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage 归一化距离是关键点预测值与人工注值的欧式距离,进行人体尺度因子的归一化,MPII数据集是以当前人的头部直径作为尺度因子,即头部矩形框的左上点与右下点的欧式距离,使用此尺度因子的姿态计指也称PCKh 需要注意的是PCK是针对于一个人joints的predict和gt,也就是说不存在多么预测结果与gt之前对应的问题,或者说这个对应问题在PCK计算之前就应该解决了,而PCK解决多人姿态计时使用的方式是在人的维度上进行平均

    16830

    一款RPA工具的6大

    RPA(机器人流程自动化)技术能够企业带来高效率、高确率、低成本的业务处理方式,正成为眼下企业降本增效的首选之一。如何选择一款合适的RPA工具? 在为企业或组织RPA工具时,以下6点非常重要:一、易用性1、对于没有编程知识的业务分析人员来说,RPA自动化工具应该易于使用。方便其能够在工具中配置工作流程。 四、灵活性1、在早期阶段(最好在RPA工具阶段)确定RPA的自定义,并与厂商或供应商讨论此类自定义和附加组件的成本。 总之,在选择RPA工具进行自动化之前,应考虑所有上述。这将有助于企业选择更为合适的自动化工具。

    52840

    GAGE:基因组组装的金

    GAGE全称Genome Assembly Gold-Standard Evaluations,该项目选取了4个物种,然后用常用的几款基因组组装软件分别进行组装,最后对所有组装结果进行,为选取基因组组装软件提供了参考 官网如下: http:gage.cbcb.umd.eduindex.html该项目组织了基因组组装方面的专家团队,对以下4个物种的基因组组装效果进行了测Staphylococcus aureusRhodobacter sphaeroidesHuman (e.g. chromosome 14)Bombus impatiens (a species of bee) 对于组装而言,最核心的问题是组装软件和参数的设置,GAGE 了以下 对于不同物种不同软件的组装结果,从contig和scaffold 两方面进行了。以human为例,结果如下?对于一个组装结果而言,其组装序列数目越小,N50越大,说明组装效果越好。

    19320

    metrics

    本篇我们介绍。一,概述损失函数除了作为模型训练时候的优化目,也能够作为模型好坏的一种价指。但通常人们还会从其它角度模型的好坏。这就是。 但不一定可以作为损失函数,例如AUC,Accuracy,Precision。因为不要求连续可导,而损失函数通常要求连续可导。编译模型时,可以通过列表形式指定多个。 如果有需要,也可以自定义。自定义需要接收两个张量y_true,y_pred作为输入参数,并输出一个量作为值。 如果编写函数形式的,则只能取epoch中各个batch计算的结果的平均值作为整个epoch上的结果,这个结果通常会偏离拿整个epoch数据一次计算的结果。 为onehot编码形式)SparseTopKCategoricalAccuracy (稀疏多分类TopK确率,要求y_true(label)为序号编码形式)Mean (平均值)Sum (求和)三,自定义我们以金融风控领域常用的

    43630

    简单聊聊模型的性能

    并且针对分类、回归、排序、序列预测等不同类型的机器学习问题,的选择也有所不同。 模型这部分会介绍以下几方面的内容:性能度量模型方法泛化能力过拟合、欠拟合超参数调优本文会首先介绍性能度量方面的内容,主要是分类问题和回归问题的性能指,包括以下几个方法的介绍:确率和错误率精确率 性能度量性能度量就是指对模型泛化能力衡量的。1.1 确率和错误率分类问题中最常用的两个性能度量--确率和错误率。确率:指的是分类正确的样本数量占样本总数的比例,定义如下: ? 这两种是分类问题中最简单也是最直观的价指。但它们都存在一个问题,在类别不平衡的情况下,它们都无法有效价模型的泛化能力。 ----小结本文主要是基于二分类问题来介绍分类问题方面的几种性能,它们都是非常常用的价指,通常实际应用中也主要是采用这几种作为模型性能的方法。

    34721

    F1 - ScorePrecisionRecall The Single number evaluation metric(单一)

    以下指可以作为衡量分类问题的确度的? 因此以Precision和Recall作为衡量指是不太可行的,你无法一眼看出哪个Classifier表现得更好。 直观而言,你会想到以(Precision+Recall)2(Precision+Recall)2(Precision+Recall)2作为一个单一的度量指,但直接求平均数并不太科学,我们有更好的求平均的方法 使用Dev Set和单一的能够加速你学习的迭代过程。

    23330

    机器人抓取领域性能

    前言机器人抓取涉及检测、分割、姿态计、抓取点检测、路径规划等任务,本文主要介绍这些任务的。 目检测目检测领域主要使用IOU这一Predict Box与Ground Truth Box之间的重合效果(定位确性),也称之为交并比。 6D姿态计姿态主要包括旋转量R和平移量T,精度主要为ADD(Average Distance of Model Points)和ADD-S。给定一个3D模型M,设真实姿态为 ? 和 ? 抓取点检测有两个指抓取检测的性能:点度量和矩形度量。前者预测抓取中心与实际抓取中心之间的距离阈值。 除了上述指,还存在其它度量来预测的抓取点的性能,包括:1) 成功率或确率:在摇晃后能够举起、运输和保持所需物体的抓握百分比。2) 确度:抓握的成功率计稳健性高于50%。

    24410

    基于马尔科夫链的预测

    经过了解本文的销量对于时间序列敏感性不高,具有“无后效性”的特点,因此可以根据唯历史以来的销量进行其预测,可以得到下一次档期每个商的销售状态。 为了确的计算整个目系统的转移概率矩阵是马尔可夫链预测方法最常用到也是最基础的内容,一般是经常是使用统计算法,将其方法总结如下:  假设我们所关注的序列片段存在状态的个数为m个,即状态空间 I = 因为稳定性好是频率的一个特点,所以如果m很大的时候,我们可以把频率等价的看成是概率,因而可以用它来算转移概率。 假设某一款商的销量是如下所示:825058101663950459638151422632263804243104452073本文设定不同的销售量有不同的状态,即:范围状态

    80050

    基于马尔科夫链的预测

    经过了解本文的销量对于时间序列敏感性不高,具有“无后效性”的特点,因此可以根据唯历史以来的销量进行其预测,可以得到下一次档期每个商的销售状态。 为了确的计算整个目系统的转移概率矩阵是马尔可夫链预测方法最常用到也是最基础的内容,一般是经常是使用统计算法,将其方法总结如下:  假设我们所关注的序列片段存在状态的个数为?个,即状态空间?,将? 很大的时候,我们可以把频率等价的看成是概率,因而可以用它来算转移概率。实际写法上为了方便转移频率用符号?来表示,并称之为“转移概率”,一步转移概率也相应的表示为:? 假设某一款商的销量是如下所示: 825058101 66 39 50 45 96 38 15 14 22 63 22 63 80 42 43 104 45 20 7 3 本文设定不同的销售量有不同的状态 worksheet.write(x + 1, 1, info_result, font) ##写入马氏性判断结果 3 worksheet.write(x + 1, 0, info_data_id, font) ##写入商货号

    19540

    模型

    本文主要介绍python已有模块中模型的使用,主要有sklearn.metrics、scikitplot.skplt等方法,并且重点展示分类模型的常用的几个。 train_test_splitX_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1)化对 X变量做化处理:# 化from sklearn.preprocessing import StandardScalerscaler = StandardScaler().fit(X_train) 查确率、查全率召回率1、根据混合矩阵可以计算出查确率、查全率召回率等指:from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, 其他的模型,请戳下面链接:Lift提升图-python版 模型—lift提升图 Python实现KS曲线R语言实现KS曲线

    52560

    数据分析:促销价值分析和

    年底了,很多电商公司、零售企业都会开展如火如荼的大促销活动,那么如何促销带来的价值呢? 第一象限本身净利润为正,购物篮中同时销售的利润也为正,这是商家最喜欢的硬通货现象。第二象限本身净利润为负,购物篮中同时销售的利润为正,这是商家赔本赚吆喝的现象。 第三象限净利润为负,购物篮中同时销售利润为负,这是商家打算砍掉的象限。第四象限本身净利润为正,购物篮中同时销售利润为负,这也是商家常做捆绑销售的象限。 2、大折扣促销的数量很多。第二象限中横轴0点左边圆的面积相对较大,并且颜色为红,说明很大销售额的都在赔钱,这些的累计销售额很大,但都是大折扣促销的,以至于利润都为负。 3、第四象限的数量最多,这部分具有不错的利润,但同时,关联销售出的具有让利行为,越向下的点代表让利越大。

    49260

    公共云存储提供商的四个

    但在选择公共云存储提供商之前,必须确保其适合企业的需求。(1)存储成本随着存储成本越来越低,云存储在供应商之间的成本变得更具竞争力,企业希望达成可能最好的交易。 所有公共云存储提供商的成本模型都可以提供在线访问服务,因此应该很容易测企业的帐单。许多公共云提供商还有一个在线计算器,以帮助企业确定在各种情况下的成本。 每个组织应该其风险,这将指导他们选择最适合的。最后,每个云存储服务提供商提供某些独特的服务。这些示例包括云存储网关,API管理和长期数据存储。 云存储服务提供商的公共云中在增强的安全性的同时,也应该增加合规性。诸如金融和医疗等行业部门必须满足存储在云中的数据的合规。云计算提供商应具有满足这些的相应文档。 一旦知道哪些条件对企业至关重要,企业可以创建一个简短的列表以供审核。

    41250

    新闻】权威官宣,全国仅2家!智能钛TI-ML首个通过智能云体系

    7月2日,以“智能云网边,可信创未来”为主题,由中国信息通信研究院、中国通信化协会主办的“2019可信云大会”在京召开。? 会上发布了智能云体系,腾讯智能钛机器学习TI-ML参与并首个通过智能云使能平台,全国仅有2个平台通过该项。?此次,历经了单位专家到沪测试,平台工作人员进京答辩演示等环节。 每一方面腾讯智能钛机器学习TI-ML都以优异的表现通过专家们的层层考核,最终获得了权威认可,显示了智能钛TI-ML在人工智能平台领域深厚的技术积累及创新。 作为智能钛机器学习TI-ML的子,TI-ONE是一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型到模型服务的全流程开发及部署支持。

    8.3K113

    相关产品

    • 标准兼容测试

      标准兼容测试

      标准兼容测试(Standard Compatibility Testing)致力于为移动开发者提供完善的适配兼容测试服务,发现和定位产品在移动终端出现的适配问题,提供完整的问题信息,帮助开发者解决问题,提升产品的质量。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券