如何确保第一个随机值总是大于第二个？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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ROC曲线与AUC

那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。...AUC 随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。...MATLAB实现 MATLAB自带plotroc()方法,绘制ROC曲线,参数如下: plotroc(targets,outputs); 第一个参数为测试样本的原始标签,第二个参数为分类后得到的标签。

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Swift3.0 - 流控制

print(n) } // 编译通过运行结果: 1.第一个if报错 2.第二个print(n) 不执行问题:为什么第一个if会报错？...答:Swift编译器要求我们右边必须为可选值类型Int(3.3) 产生的结果不是可选值,我在swift3.0-数据类型中讲过数据类型之间转换不可能出现可选值,但是字符串转数字结果为可选值,所以第二个if...= nil { } // 编译警告 - 总是成功 if let myName = name3{ } // 编译错误 - name3 不是可选值结论: 只有可选值或者解包过的可选值,判断是否为nil是有意义的...,非可选值不可能为nil，判断总是成功的,判断没有意义。...对非可选值使用解包判断方式总是失败的。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

快速排序你真的会了吗？

选择第一个或者最后一个如果待排序数是随机的，那么选择第一个或者最后一个作基准是没有什么问题的，这也是我们最常见到的选择方案。但如果待排序数据已经排好序的，就会产生一个很糟糕的分割。...随机选择随机选择基准是一种比较安全的做法。因为它不会总是产生劣质的分割。...因此我们随机选取三个元素，并用它们的中值作为整个数据中值的估计值。在这里，我们选择最左端，最右端和中间位置的三个元素的中值作为基准。...如何将元素移动到基准两侧选好基准之后，如何将元素移动到基准两侧呢？通常的做法如下：将基准元素与最后的元素交换，使得基准元素不在被分割的数据范围 i和j分别从第一个元素和倒数第二个元素开始。...第一步，将左端，右端和中间值排序，中值作为基准： ? 第二步，将中值与倒数第二个数交换位置： ? 第三步，i向右移动，直到发现大于等于基准的元素9： ?

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大佬的快速排序算法，果然不一样

选择第一个或者最后一个如果待排序数是随机的，那么选择第一个或者最后一个作基准是没有什么问题的，这也是我们最常见到的选择方案。但如果待排序数据已经排好序的，就会产生一个很糟糕的分割。...随机选择随机选择基准是一种比较安全的做法。因为它不会总是产生劣质的分割。...因此我们随机选取三个元素，并用它们的中值作为整个数据中值的估计值。在这里，我们选择最左端，最右端和中间位置的三个元素的中值作为基准。...如何将元素移动到基准两侧选好基准之后，如何将元素移动到基准两侧呢？通常的做法如下：将基准元素与最后的元素交换，使得基准元素不在被分割的数据范围 i和j分别从第一个元素和倒数第二个元素开始。...第一步，将左端，右端和中间值排序，中值作为基准： ? 第二步，将中值与倒数第二个数交换位置： ? 第三步，i向右移动，直到发现大于等于基准的元素9： ?

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每日一题剑指offer（旋转数组的最小数字）

例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。解析这是一道二分查找的变形的题目。...思路：（1）我们用两个指针left, right分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。按照题目的旋转的规则，第一个元素应该是大于最后一个元素的（没有重复的元素）。...但是如果不是旋转，第一个元素肯定小于最后一个元素。（2）找到数组的中间元素。中间元素大于第一个元素，则中间元素位于前面的递增子数组，此时最小元素位于中间元素的后面。...我们可以让第二个指针right指向中间元素。移动之后，第二个指针仍然位于后面的递增数组中。这样可以缩小寻找的范围。...（3）按照以上思路，第一个指针left总是指向前面递增数组的元素，第二个指针right总是指向后面递增的数组元素。最终第一个指针将指向前面数组的最后一个元素，第二个指针指向后面数组中的第一个元素。

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优化表（二）

选择性和异常值选择性 Tune Table以百分比计算每个属性(字段)值的选择性。它通过对数据进行抽样来实现这一点，因此选择性总是一种估计，而不是一个精确的值。...只有当一个数据值的频率与其他数据值的频率存在显著差异时，调优表才会返回离群值选择性。无论数据值的分布情况如何，Tune Table最多为表返回一个离群值。...由于设置此值时优化表不执行验证，因此应确保该字段不是流字段，并且指定的值不大于最大字段大小(MaxLen)。平均字段大小还显示在管理门户目录详细信息选项卡字段选项表中。...可以将块计数修改为一个更适合预期的完整数据集的值。因为在设置该值时，Tune Table不执行验证，所以应该确保块计数是一个有效值。...通过从第一个表导出调优表统计信息并将其导入第二个表，您可以为第二个表提供与第一个表相同的优化，而无需第二次运行调优表或等待第二个表填充有代表性的数据。

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讲解mtrand.RandomState.randint low >= high

然而，当我们运行这段代码时，它却输出了一个随机整数。这是因为在 NumPy 中， randint 函数允许 low 参数大于或等于 high 参数，并且在这种情况下默认会将两者互换。...通过这个示例代码，我们可以理解在实际应用场景中如何正确使用 np.random.randint() 函数，避免 low >= high 的问题，并生成所需范围内的随机整数。...返回值： RandomState.randint 函数会生成一个给定形状和数据类型的随机数数组，数组的元素是从指定范围 [low, high) 内的随机整数。...第一个例子生成了一个介于 0 和 10 之间（不包括 10）的随机整数，而第二个示例生成了一个形状为 (3, 2) 的二维数组，其中的元素是介于 1 和 100 之间（不包括 100）的随机整数。...你可以根据具体的需求来调整 low、high、size 和 dtype 参数的值，以生成适合你应用的随机整数数组。

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C++ 中的容器类详解

先进先出 priority_queue 最高优先级元素总是第一个出列所有标准库共有函数默认构造函数提供容器默认初始化的构造函数。...empty 容器中没有元素时返回true,否则返回false max_size 返回容器中最大元素个数 size 返回容器中当前元素个数 operator= 将一个容器赋给另一个容器 operator第一个容器小于第二个容器...，返回true，否则返回false， operator第一个容器小于或等于第二个容器，返回true，否则返回false operator> 如果第一个容器大于第二个容器，返回true，否则返回...false operator>= 如果第一个容器大于或等于第二个容器，返回true，否则返回false operator== 如果第一个容器等于第二个容器，返回true，否则返回false operator...= 如果第一个容器不等于第二个容器，返回true，否则返回false swap 交换两个容器的元素其中operator>,operator>=,operator<,operator<=,operator

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ROC曲线及AUC值

可是，人们总是希望能有一个数值来标志分类器的好坏。于是Area Under roc Curve(AUC)就出现了。顾名思义，AUC的值就是处于ROC curve下方的那部分面积的大小。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务，也就是第一个指标TPR，要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的，也就是第二个指标FPR，要越低越好。不难发现，这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感，稍微的小症状都判断为有病，那么他的第一个指标应该会很高，但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下，他把所有的样本都看做有病，那么第一个指标达到1，第二个指标也为1。 4....6.2 AUC值的物理意义假设分类器的输出是样本属于正类的score（置信度），则AUC的物理意义为任取一对（正、负）样本，正样本的score大于负样本的score的概率。

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从另外一个角度解释AUC

我的模型比随机模型好多少呢?理论随机模型只是对角线，这条对角线下的面积是0.5，我们的模型的AUC是0.75 那么这个0.75的AUC值究竟代表什么?...第一个赢的概率是0.90第二个赢的概率是0.85。这两匹马都有相当不错的胜率，虽然这两个马的分类都是“win”（因为概率都超过了50%）。...因为在0到1的范围内(这是任何概率的范围)，大于0.5或0.55的值应该被视为高值。但是，如果你真的要下注，而一匹马的概率是0.60，你会下注吗?我不这么认为!...为了得到一个比随机模型更好、更接近上帝模型的模型，我们希望TPR在大多数截断点上大于FPR。为什么呢?因为TPR是可能获胜的总数中的胜率，而 FPR 给出了下注的输钱率。...这条曲线表明无论截点是多少，TPR总是等于1。从这一点出发，截点用于检查模型的判别质量有多健壮。也就是说即使有不同的截点，模型给出的TPR值总会高于FPR值。具体高出多少呢?

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4 个 useState Hook 示例

在类组件中，state 总是一个对象，可以在该对象上添加保存属性。对于 hooks，state 不必是对象，它可以是你想要的任何类型-数组、数字、布尔值、字符串等等。...假设你的 hooks 总是以相同的顺序调用(如果遵循 hooks 的规则，它们将是相同的顺序)，React能够查找特定useState调用的前一个值。...对useState的第一个调用存储在第一个数组元素中，第二个调用存储在第二个元素中，依此类推。...下面示例主要展示如何在一个state对象中存储多个值，以及如何更新单个值。...它使用setValues传递一个对象，为了确保现有的状态不被覆盖，这里使用了展开运算(...form)。

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《Algorithms Unlocked》读书笔记2——二分查找和排序算法

在p到r区间中，总是取索引为q的中间值与x进行比较，如果array[q]大于x，则比较p到q-1区间，否则比较q+1到r区间，直到array[q]等于x或p>r。...在书架中随机挑选一本书作为主元（这里我们总是选择位于书架最末尾的那本书），所有小于主元的书放在主元左侧，所有大于或等于主元的书放在主元右侧，这时就把书分为左右两组（不包括主元），再分别对这两组书进行相同的操作...在书架中随机挑选一本书作为主元（这里我们总是选择位于书架最末尾的那本书），此时主元位于最末尾。还未进行比较的为未知组，称为组U，位于主元左侧。小于主元的称为组L，位于书架最左侧。...// 主元：数组中随机挑选单独的一个数（这里我们总是选数组中的最后一位）array[r] // 组L（左侧组）：所有小于主元的数，array[p...q-1] // 组R（右侧组）：所有大于或等于主元的数...如果每次选择主元时都从数组中随机选择，则称为随机快速排序，随机快速排序在测试中会快于确定的快速排序。

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【机器学习】算法性能评估常用指标总结

Motivation1：在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。...AUC 随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

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数据结构思维第十三章二叉搜索树

如果cmp > 0，我们添加的键大于node.key，那么我们要走右子树。我们处理的两个案例与上一个分支相同。最后，如果cmp == 0，我们在树中找到了键，那么我们更改它并返回旧的值。...随机字符串的树高度实际为33，这远大于理论上的最小值，但不是太差。要查找16,384个键中的一个，我们只需要进行33次比较。与线性搜索相比，速度快了近500倍。...这种性能通常是随机字符串，或其他不按照特定顺序添加的键。树的最终高度可能是理论最小值的2~3倍，但它仍然与log n成正比，这远小于n。...每次添加一个新的键时，它都大于树中的所有键，所以我们总是选择右子树，并且总是将新节点添加为，最右边的节点的右子节点。结果是一个“不平衡”的树，只包含右子节点。...但这并不总是可能的。你可以制作一棵树，如果碰巧按顺序处理键，那么它会更好地处理键。第二个解决方案是更好的，有几种方法可以做到。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （73）-- 算法导论7.1 4题

四、如何修改 QUICKSORT，使得它能够以非递增序进行排序? 文心一言：快速排序（Quicksort）是一种常用的排序算法，基于分治策略进行设计。默认情况下，快速排序会以递增序进行排序。...具体来说，我们可以先比较数组的第一个元素和第二个元素，如果第一个元素比第二个元素大，就将它们的位置交换，然后再比较第二个元素和第三个元素，以此类推，直到最后一个元素。...这可以通过在选择枢轴值时使用一个随机数而不是固定的最小值或最大值来实现。具体来说，我们可以在每次递归调用QUICKSORT之前，随机选择一个数组元素作为枢轴值。...在每次递归调用QUICKSORT之前，我们随机选择一个数组元素作为枢轴值。然后，我们将数组分成三个部分：小于枢轴值的元素、等于枢轴值的元素和大于枢轴值的元素。...对于一个非递增的数组，原始的QUICKSORT将返回一个递增的排序结果（因为它总是选择最小值或最大值作为枢轴值）。而修改后的QUICKSORT则可以随机地选择枢轴值，因此可以得到一个非递增的排序结果。

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旋转数组的最小数字

例如数组{3，4，5，1，2}为{1，2，3，4，5}的一个旋转，该数组的最小值为1. 实现数组的旋转见左旋转字符串。和二分查找法一样，用两个指针分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。...首先我们用两个指针，分别指向数组的第一个元素和最后一个元素。按照题目旋转的规则，第一个元素应该是大于或者等于最后一个元素的（这其实不完全对，还有特例。后面再讨论特例）。...如果该中间元素位于前面的递增子数组，那么它应该大于或者等于第一个指针指向的元素。此时数组中最小的元素应该位于该中间元素的后面。我们可以把第一指针指向该中间元素，这样可以缩小寻找的范围。...按照上述的思路，我们的第一个指针总是指向前面递增数组的元素，而第二个指针总是指向后面递增数组的元素。最后第一个指针将指向前面子数组的最后一个元素，而第二个指针会指向后面子数组的第一个元素。...} else return middle; } return -1; } 问题：二分查找中值的计算这是一个经典的话题，如何计算二分查找中的中值

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机器学习算法常用指标总结

Motivation1：在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 ?...AUC 随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

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精确率、召回率、TPR、ROC...... | 机器学习算法常用指标总结

Motivation1：在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 ?...AUC 随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

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机器学习算法常用指标总结

Motivation1：在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。...AUC 随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

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机器学习算法常用指标总结

Motivation1：在一个二分类模型中，对于所得到的连续结果，假设已确定一个阀值，比如说 0.6，大于这个值的实例划归为正类，小于这个值则划到负类中。...那么尽量把有病的揪出来是主要任务,也就是第一个指标TPR,要越高越好。而把没病的样本误诊为有病的,也就是第二个指标FPR,要越低越好。　不难发现,这两个指标之间是相互制约的。...如果某个医生对于有病的症状比较敏感,稍微的小症状都判断为有病,那么他的第一个指标应该会很高,但是第二个指标也就相应地变高。...最极端的情况下,他把所有的样本都看做有病,那么第一个指标达到1,第二个指标也为1。　我们以FPR为横轴,TPR为纵轴,得到如下ROC空间。 ? 　...AUC 随机猜测还差；但只要总是反预测而行，就优于随机猜测。

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