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立下新年flag之前 先看看如何用数据督促自己完成年度计划

进一步看,由于分数计算是基于平均值它会自动调整难度标准。如果你分数稳固5以上,系统会自动提升获得好分数难度,不断挑战自我。...很显然,一开始得分持续很高,之后就就越来越难以获得高分。过了一小段时间,系统建立一个良好合理评分机制。这个机制只有一些小波动,显示一些习惯改变。...虽然这个公式比较简单,但它能够动态改变各方面的不同关注度值,从而确保你能够在生活建立一个面的观测体系。 这种方式为何有用? 任务效率表虽然是一个纯粹实验,但重在行之有效。...如果你相信第一个分组(03)展示了没有记录表能达到效率,第二个分组(5以上)展示了有记录表效率,那么结论就显而易见了。效率评级作用机理如此简单直接。...幸运是,当我开始使用这些表,也就是打开这些表那一天,没有多想就决定要在每一项都拿到至少1记录。而这却奠定了简单excel表具有如此魔力基础。 ?

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【可靠性测试】什么是可靠性测试:定义、方法和工具

1) 重测信度 考虑以下我们正在测试功能情况,比如说在上午 9:30 并在下午 1 点再次测试相同功能。稍后,我们比较两个结果。我们结果得到了高度相关性。然后我们可以说测试是“可靠”。...考虑上面的 Excel 表,查看两个不同评分者 Rater1 和 Rater2 对 12 个不同项目的评分评分1 已在评分独立评分。...在这里,使用记分板,我们现在将计算两个评分者之间一致性百分比。这称为两个评分者之间评分者间可靠性或评分者间一致性。 第三列,如果评分给出分数匹配,我们将输入1”。...如果分数匹配,我们将给出“0”。之后,我们将在列中找到数字“1”和“0”。这里是 8。 ‘1数量=8 项目总数=12 同意百分比 = (8/12) *100 =67%。67% 不算多。...3)回归测试 回归测试,我们将检查系统是否运行良好,以及是否没有由于软件添加新功能而引入错误。错误已修复并且测试人员需要再次测试,也会执行此操作。

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教你Excel搭建一个人脸识别CNN网络

当我们构建 CNN,随着层深度增加,我们放大镜也会变得更厚。 为了建立 1 个特征图或“线索”,Sherlock 首先取出 1 个放大镜并将其放在输入图像左上部分。...如果我们将特征图 2 增加到 3(5x5x2 5x5x3),那么总输出像素(75)输入像素(75)刚好匹配,可以确保没有信息丢失。...前面的1-5 步,重点就是收集证据,接下来就是 Sherlock 查看所有线索并破案时候了: 第六步 Sherlock 训练循环结束时,他有很多零散线索,然后他需要一个方法可以同时看到全部线索...这个评分函数有两部分: Logit Score:原始分数 Softmax:每个输出概率 0-1 之间。所有分数总和等于 1。...比较正确类(Elon,1.00)概率 CNN 预测 Elon (his softmax score,0.97)概率 CNN预测接近1,奖励 Sherlock CNN预测接近0,惩罚 Sherlock

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Mini but Mighty | 简直就是微调ViT神器,有了Mimi微调方法,别的不用选了!又稳又快!

因此,作者提出Adapter开始,并采用迭代剪枝策略,该策略逐步减少它们维度,如算法1所述。作者初始化每个Adapter隐藏维数输入维度成比例。...3.3 Importance Score in MiMi MiMi,作者使用一个分数来衡量每个Adapter神经元重要性。这个分数是基于神经元输入权重和激活值计算。...使用非迭代方法,作者首先使用 \sigma_{0}=\sigma_{target}/(1-\rho) Adapter,并在第一次迭代后仅进行一次剪枝。...值得注意是,将Adapter大小减小到 \sigma=256,512 ,性能差距增大。此外,纯 L^{1} 重要性评分相比,作者观察考虑Adapter降采样和采样参数好处。...比较_adapter_均匀和比例参数分布,作者观察按比例分配参数到层维度效果更好。

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如何选择和使用视频质量客观评价指标

所有评价指标体系都可以计算两个备选方案评分;您只需将每个视频采样1080p,并将其源视频相比较即可。但是旧评价指标体系很少考虑这种分析(稍后会细说这一点)。...简而言之,MOS代表平均意见评分,或一个回合主观测试结果,通常使用1(不可接受)5(优秀)评分。 Figure 1....包括TekMOS在内大多数基于MOS评价指标体系都是按照1-5等级进行评分,其中5是最好1是不可接受。 这种类型评分使结果非常容易理解和交流。 相比之下,PSNR分数范围1100。...虽然SSIM,特别是多尺度SSIM(MS SSIM)比PSRN更准确,但评分系统预期范围很小,只-1+1,也是分数越高越好。大多数高质量视频大约在.98及以上,这使得比较起来变得复杂。...比较编码工具,我会对这些评价指标不那么信任。并且,比较编解码器,如果不能从另一个评价指标验证分数也不会使用它们。

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模型是最好还是最幸运?选择最佳模型如何避免随机性

最好模型是在看不见数据上表现最好模型,这个应该是一个公认判断方式 所以我们收集了一些测试数据(训练期间没有使用),并在此基础评估模型。假设模型AROC值为86%,模型B为85%。...Universe 我们将将所有可能看不见数据集合称为“Universe”。现实世界,我们永远无法观察完整Universe,而只有一个Universe随机采样测试数据集。...我们观察测试集上计算ROC分数。有时它会更高(81.6%),有时会更低(79.9%和78.5%),但是我们无法知道真正ROC分数观察ROC得分有多远。...然后设置流行率prevalence(上面的例子是2分类问题,所以只有正负样本),即阳性百分比(可以将其保留为50%,这是默认值)。第三步是选择我们想要在UniverseROC分数。...出于好奇心,对于固定真实ROC(在这种情况下为80%)改变样本数和样本流行率,我们看看得到ROC分数分布。 认为这张图很明显。

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模型是最好还是最幸运?选择最佳模型如何避免随机性

最好模型是在看不见数据上表现最好模型,这个应该是一个公认判断方式。 所以我们收集了一些测试数据(训练期间没有使用),并在此基础评估模型。假设模型AROC值为86%,模型B为85%。...Universe 我们将将所有可能看不见数据集合称为“Universe”。现实世界,我们永远无法观察完整Universe,而只有一个Universe随机采样测试数据集。...我们观察测试集上计算ROC分数。有时它会更高(81.6%),有时会更低(79.9%和78.5%),但是我们无法知道真正ROC分数观察ROC得分有多远。...然后设置流行率prevalence(上面的例子是2分类问题,所以只有正负样本),即阳性百分比(可以将其保留为50%,这是默认值)。第三步是选择我们想要在UniverseROC分数。...出于好奇心,对于固定真实ROC(在这种情况下为80%)改变样本数和样本流行率,我们看看得到ROC分数分布。 认为这张图很明显。

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数据预处理到排序算法,全方位解读 Uber 人工智能客服 COTA

事实客服解决客户提交问题,他们首先要做数千个类别,确定问题所属类型,这绝非易事! 缩短识别问题类型时间非常重要,它能减少客服解决用户问题总时间。...模型生成特征分数,最有价值特征是用户发送问题文本消息。由于用户发送文本消息对于理解问题很重要,我们建立一个 NLP「管道」,能将多种不同语言文本转换为对机器学习模型有用特征。...具体而言,我们将工单解决方案和工单之间正确匹配标记为正(1),工单解决方案工单不匹配集合,我们随机抽样形成子集,并标记为负(0)。...利用算法对可能匹配进行评分,我们可以对评分进行排名,并给出排名最高三个解决方案。 下图比较了使用主题向量作为特征传统多类分类算法使用工程余弦相似特征逐点排序算法性能: ?...我们收集了两个组工单处理结果,并测量了一些关键指标,包括模型准确性、平均处理时间和客户满意度得分。 测试进行如下: 我们首先测量了模型在线表现,并将其离线表现进行比较

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SAP ERP供应商评估详解

价格水平:主要是把供应商有效价格和市场价格进行比较.如果没有维护市场价格那么系统自动计算提供这一物料所有供应商价格平均数作为市场价格供应商有效价格进行比较.供应商有效价格取是信息记录里面的有效价格...价格条件:主要是用来比较供应商有效价格涨幅市场价格涨幅情况.如果在过去一年供应商价格上涨幅度大于市场价格上涨幅度那么系统就会给供应商一个相对比较分数.如果供应商价格下降了,市场价格上涨了那么系统就会给供应商一个比较分数...拒绝/抱怨:质检部门对供应商开出质检通知单后就会在供应商评估根据比例给出一个分数. 四.一般服务 主要是用来对供应商售后服务等服务进行评估,和采购订单账户分配为X订单进行评估。...二.自动 给子标准定义评分方法时候可以选择29,A和B都是自动评分.系统会根据不同权重自动为各次标准计算分数.一般不用于外部服务....分数权重 一个供应商主标准得分可以加上不同权重来体现不同标准重要程度 ? 计算总分 系统根据不同主标准得分来计算总分,并在计算时会考虑又采购系统给每个主标准分配权重因子。

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「有效上下文」提升20倍!DeepMind发布ReadAgent框架

人类阅读也是一个互动过程,比如回答问题还需要从原文中进行检索。...ReadAgent变体 使用长文本,用户可能会提前知道要解决任务:在这种情况下,提要步骤可以提示包括任务描述,使得LLM可以更好地压缩任务无关信息,从而提高效率并减少干扰信息,即条件ReadAgent...虽然ReadAgent不需要训练,但研究人员仍然选择训练集开发了一个模型并在验证、测试和/或开发集上进行了测试,以避免过拟合系统超参数风险。 选用模型为指令微调后PaLM 2-L模型。...基于此,研究人员提出了两个评价指标:LLM-Rating-1(LR-1)是一个严格评估分数,计算所有示例精确匹配百分比;LLM-Rating-2(LR-2)计算精确匹配和部分匹配百分比。...提要对Gutenburg文本(书籍)压缩率为96.80%,对电影剧本压缩率为91.98% QMSum QMSum由各种主题会议记录以及相关问题或说明组成,长度1,000字26,300字不等,平均长度约为

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《Elasticsearch 源码解析优化实战》第21章:综合应用实践

本章就重点问题给出使用和部署建议。 集群层 规划集群规模 部署一个新集群,应该根据多方面的情况评估需要多大集群规模来支撑业务。...下面给出一些比较通用内核参数设置建议,这些参数默认值以CentOS7.2为参考,在其他系统可能会有些差异。 1....定义了系统一个端口上最大监听队列长度。服务端监听了某个端口,操作系统内部完成对客户端连接请求三次握手。这些已建立连接存储一个队列,等待accept调用取走。...同样定义了一个百分比内存脏数据超过这个百分比后,系统使用同步方式刷盘,写请求被阻塞,直到脏数据低于dirty_ratio。...通过脚本控制评分原理是编写一个自定义脚本,该脚本返回评分值,该分值原分值进行加法等运算,从而完全控制了评分算法。

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pandas基础:使用Python pandas Groupby函数汇总数据,获得对数据更好地理解

标签:PythonExcel, pandas Python,pandas groupby()函数提供了一种方便方法,可以按照我们想要任何方式汇总数据。...跟踪信用卡消费简单工具 现在几乎每个人都有信用卡,使用非常方便,只需轻触或轻扫即可完成交易。然而,每个付款期结束时,你有没有想过“到底把这些钱花在哪里了?”。...现在,你已经基本了解了如何使用pandas groupby函数汇总数据。下面讨论使用该函数,后台是怎么运作。...按支出类别拆分数据,结果实际一个DataFrameGroupBy对象。如果只是将其打印出来,则很难想象该对象是什么: 图9 好消息是,我们可以迭代GroupBy对象来查看其中内容。...我们还将.locgroupby方法进行比较。很明显,后者肯定更易于使用,并且还将结果放回数据框架结构,这对于进一步处理更为方便。

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Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(一)项目概况

Excelize是国人编写基于Go语言Excel库,中文文档相对来说更为齐全,同时Go语言是编译型语言,编译后只有1个运行文件,可以方便拷贝其他电脑使用,同时不用安装额外运行时,Go语言还有一个优势就是...Excel,如数据是数据库导入Excel,那么也可以直接使用Pandas导入数据库数据,然后Pandas上进行分析处理;Pandas底层使用numpy,矩阵运算具有非常高性能。...结论:相对来说,OpenpyxlVBA应用场景重合度会更高一点,处理思路都是比较相近;Python语法,比VBA要丰富和方便多,如果需要切换,学习曲线会比较平滑。...本项目实战选择了PythonOpenpyxl模块,有一个免费B站学习资料推荐给大家,就是学完这个教程后,开发了这个项目。...考虑大家日常工作,最常用就是用Excel登统计原始成绩,所以本项目采用Python+Excel设计,直接对Excel登统计所有原始成绩进行处理,得到换算结果,并汇总个人成绩评定。

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Python+Excel数据分析实战:军事体能考核成绩评定(一)项目概况

Excelize是国人编写基于Go语言Excel库,中文文档相对来说更为齐全,同时Go语言是编译型语言,编译后只有1个运行文件,可以方便拷贝其他电脑使用,同时不用安装额外运行时,Go语言还有一个优势就是...Excel,如数据是数据库导入Excel,那么也可以直接使用Pandas导入数据库数据,然后Pandas上进行分析处理;Pandas底层使用numpy,矩阵运算具有非常高性能。...结论:相对来说,OpenpyxlVBA应用场景重合度会更高一点,处理思路都是比较相近;Python语法,比VBA要丰富和方便多,如果需要切换,学习曲线会比较平滑。...本项目实战选择了PythonOpenpyxl模块,有一个免费B站学习资料推荐给大家,就是学完这个教程后,开发了这个项目。...考虑大家日常工作,最常用就是用Excel登统计原始成绩,所以本项目采用Python+Excel设计,直接对Excel登统计所有原始成绩进行处理,得到换算结果,并汇总个人成绩评定。

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ICLR 2020满分论文慘遭两个1分拒绝!AI顶会评审机制再受质疑

结果看起来很有趣,特别是对于捕获长期依赖关系,如BLEU分数所示。一个建议是,基线方法相比,作者没有对所提出方法复杂性进行计算分析。 评审2: 经验评估:阅读过该领域大量论文。...科学,特别是机器学习研究是建立同行评审过程信任基础。当我们看到一篇被ICLR/ICML/NeurIPS接受论文,我们通常相信审稿人对该论文评价是正确。...在我看来,审稿质量来看,新两位审稿人实际花了更多时间,分析并试图理解论文。这些评论没有任何问题,实际可以帮助作者进行下一步工作。 AC态度扼杀了创新和进步?...本例,AC对论文评论道: 这篇论文看起来很有趣,但是最近在语言建模和生成方面的SOTA成果主要基于Transformer模型。然而,该论文很明显缺失了任何这些模型比较,甚至都没有提及。...事实,一篇论文同时得到完美评价和最低分数都是很普遍不知道确切原因,但我认为这与该领域快速发展有关:一篇论文为投稿一个大型会议被上传到arxiv后,立刻就有很多跟踪该研究论文出现。

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心理学角度评估大型语言模型

实验结果表明某些情况下,LLMs正常人类性格相比较阴暗,随后作者尝试使用相对积极答案对模型进行微调,结果表明,执行这样指导性微调可以在心理学角度有效改善模型。...其中包含了44种状态,这些状态评分范围为1-5。五个特征最终分数是每个特征相应状态平均分数。 在心理学,人格特征更像是一种倾向性概念,它在不同时间相对稳定,可以推广不同情况。...例如,  只是  重复,可以将答案标记为同意。因此,语句  三个样本平均得分由下式给出: 最后,可以计算特征  得分为: 其中, 是平均函数或求和函数,具体取决于测试集 。...图中数据可以看出,使用更多数据进行微调始终有助于LLMsFS和SLWS获得更高分数,然而,FS结果与SLWS不同。FS分数表明LLMs总体呈现幸福感满意水平。...3.3 LLMs条件生成特性 作者发现LLMs对于心理测试作出回答会受每组陈述不同选项排列顺序影响,例如在下表BFI测试,给模型输入对别人问题不感兴趣”这样陈述,选项顺序不同,模型给出答案会从略微不同意变为同意

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快速Python实现数据透视表

PART 01 趣闻 几年前,看到有人在推特上说自己是一个excel专家,然后他们老板让他们做一个透视表。根据这条推文,那个人立刻惊慌失措,辞掉了工作。...这条推文很有趣,能理解,因为一开始,它们可能会令人困惑,尤其是excel。但是不用害怕,数据透视表非常棒,Python,它们非常快速和简单。数据透视表是数据科学中一种方便工具。...这些评级在他们网站上有详细描述,但我也在下面的表格总结了评级。 这群愤怒父母在他们指责含糊其辞,但让我们对他们要求采取一些自由。将预测他们所创造游戏百分比,并将其定义为“大多数”。...这个参数将决定如何总结我们信息。因为这些列都是布尔值,所以寻找平均值默认值是完美的。这些列均值将给出每个描述符中有1个游戏百分比。...排列作为一个快捷方式,y轴做10个滴答声,0开始,以0.1增量递增。我们创建数据透视表实际一个DataFrame,它允许我们调用plot。条形法。如果我们不指定x轴值,则使用索引。

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一文掌握GSEA通路富集分析,超详细教程!

计算方式是,基因集L一个基因开始,计算一个累计统计值。遇到一个落在s里面的基因,则增加统计值。遇到一个不在s里面的基因,则降低统计值。...样品分组信息 第一行:三个数分别表示:34个样品,2个分组,最后一个数字1是固定; 第二行:以#开始,tab键分割,分组信息(有几个分组便写几个,多个分组比较分析,后面需要选择待比较任意2组);...由于不同用户输入基因数据库文件基因集数目可能不同,富集评分标准化考虑了基因集个数和大小。 其绝对值大于1为一条富集标准。...这部分结果报告面积比就是基于该图计算,可以看出面积百分比和基因数目百分比有一定差异,面积百分比可以整体反映组间信噪比大小。...富集分析可视化结果是给每个功能基因集富集情况单独出一张图,有的时候我们想要比较基因集两个不同GO富集情况,利用GSEA软件分析得到Excel结果表,提取有用数据结果,graphpad里进行加工再出图

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一文掌握GSEA,超详细教程

计算方式是,基因集L一个基因开始,计算一个累计统计值。遇到一个落在s里面的基因,则增加统计值。遇到一个不在s里面的基因,则降低统计值。...样品分组信息 第一行:三个数分别表示:34个样品,2个分组,最后一个数字1是固定; 第二行:以#开始,tab键分割,分组信息(有几个分组便写几个,多个分组比较分析,后面需要选择待比较任意2组);...由于不同用户输入基因数据库文件基因集数目可能不同,富集评分标准化考虑了基因集个数和大小。 其绝对值大于1为一条富集标准。 计算公式如下: ?...这部分结果报告面积比就是基于该图计算,可以看出面积百分比和基因数目百分比有一定差异,面积百分比可以整体反映组间信噪比大小。 ?...之后用同样地方式画另外一个富集结果,粘贴到layout1便得到最开始展示图。 注意:设置X轴范围是1总排序基因数,Y轴是0多个富集分析得分最大值。

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