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参会的总结我过两天再写，很多思想需要时间沉淀。） 前段时间写了篇「永恒不变的魅力」，介绍了immutability，很多读者表示喜欢这样的文章。...这篇文章继续走标题党路线，给大家奉上的不是鸡汤，而是正儿八经的技术文章，讲的是Lazy evaluation。 在大家熟悉的编程语言中，调用一个函数，系统会老老实实返回调用的结果。...Lazy evaluation在代码干净漂亮的前提下，在这段代码下达到了我们优化的目标：只有一遍循环。 当然这只是其一个显而易见的好处：避免不必要的循环。...Lazy evaluation的另一个极大的好处是很容易并发。既然计算的细节被包裹起来，那么，计算本身还被限定在当前的上下文，或者当前的vCPU完成么？ 显然不必。...最爽的是，程序员不用纠结任何细节。如果相同的异步处理要自己实现，可能需要一页纸的代码。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...这其实和我们生活中对人的评价方式一致，你想知道一个人是什么样的人，你只需要找到跟他关系最近（好）的K个人，然后看这K个人都是什么人，就可以判断出他是什么样的人了。...1、K值的选取 K值的选取将会对KNN算法的结果产生重大的影响，下面通过一个简单的例子说明一下：如下图，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？...我们在k值选择的时候也可以用交叉验证这种方法。 2、距离的度量 我们在评判人与人之间的关系远近的时候没有一个量化的关系，只会用一些词去形容两个人之间关系的远近，比如闺蜜（发小）》舍友》同学。...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。
理想的程序员，和理想的建筑师、理想的财务师、理想的按摩师没有任何的差别，他们本质上都是一群手艺人。我相信理想的程序员人人皆可成为。...IT 时代的膨胀，已让程序员如同文艺复兴时的印刷匠一样的普通，多数投入祖师爷门下的人，仅是为了更大的饭碗、更高的待遇、更好的生计。...平庸的程序员编写腐烂的代码，没有规范和一致性，固守旧世界的语言，还好谈论大的架构和性能，说的比做的漂亮。...可你听说过巴菲特评价盖茨的话么，比尔盖茨如果转行去卖狗，那他一定是全世界最大的狗贩。我坚信除了少数的天才外，冥冥众生均可以在多个领域取得成功，只要保持足够的专注。...理想的程序员会着力找寻有效的资料保存方式，把工作里灵光闪现写下的代码、脚本、配置、经验等短的片段保存起来，以便任何时候都能复查。 理想的程序员必须懒惰。
之前我们介绍了Redis懒惰删除的特性，它是使用异步线程对已经删除的节点进行延后内存回收。但是还不够深入，所以本节我们要对异步线程逻辑处理的细节进行分析，看看Antirez是如何实现异步线程处理的。...懒惰删除的最初实现不是异步线程 Antirez实现懒惰删除时，它并不是一开始就想到了异步线程。最初的尝试是使用类似于字典渐进式搬迁那样来实现渐进式删除回收，在主线程里。...比如对于一个非常大的字典来说，懒惰删除是采用类似于scan操作的方法，通过遍历第一维数组来逐步删除回收第二维链表的内容，等到所有链表都回收完了，再一次性回收第一维数组。...但是这里有一个我们没看到的trick。那就是底层的字符串对象被共享了。 ? 为什么对象共享是懒惰删除的巨大障碍呢？因为懒惰删除相当于彻底砍掉某个树枝，将它扔到异步删除队列里去。...执行懒惰删除时，redis将删除操作的相关参数封装成一个bio_job结构，然后追加到链表尾部。异步线程通过遍历链表摘取job元素来挨个执行异步任务。
java懒惰评估如何实现 说明 1、惰性评估是将表达式的评估延迟到需要时才进行的过程。Java是严格的立即赋值评估。 2、可以使用lambda表达式和高阶函数将其重写为延迟评估的版本。...boolean add, Function onAdd, Function onMultiply, T t ) { // Java的？...会懒惰计算表达式，因此仅执行所需的方法 return (add ? ...onAdd.apply(t) : onMultiply.apply(t)); } } 以上就是java懒惰评估的实现，希望对大家有所帮助。
ROC是一条线，如果我们选择用ROC曲线评判模型的准确性，那么越靠近左上角的ROC曲线，模型的准确度越高，模型越理想； AUC是线下面积，如果我们选择用AUC面积评判模型的准确性，那么模型的AUC面积值越大...F1-Score的取值范围从0到1的，1代表模型的输出最好，0代表模型的输出结果最差 混淆矩阵的实例 当分类问题是二分问题是，混淆矩阵可以用上面的方法计算。...ROC曲线的计算 ROC曲线的横轴与纵轴，与混淆矩阵（Confusion Matrix）有着密切的关系，具体的理解请详见混淆矩阵篇的讲解。...45度的直线一般被常用作Benchmark，即基准模型，我们的预测分类模型的ROC要能优于45度线，否则我们的预测还不如50/50的猜测来的准确。 所以，回到下图。...从整个图上看，红色的ROC线更靠近左上方。因此，红色线代表的SVM分类器的表现要整体优于蓝色线代表的LDA分类器。 ROC曲线的绘制 我们已经知道，ROC曲线中的每一个点就能代表一次预测的结果。
1.贪婪与懒惰 贪婪与懒惰的适用情况是针对重复的情况； 重复的限定符： * 重复>=0次 + 重复>=1次 ？...*b将匹配最长的以a开始，以b结束的字符串。 ? 要想实现重复匹配开启懒惰模式，通过在重复限定符后添加？,效果是p匹配成功的前提是使用最少的重复 ?
精度，召回率，ROC曲线和F1得分概述 介绍 知道模型的准确性是必要的，但仅仅了解模型的性能水平还不够。因此，还有其他评估指标可帮助我们更好地了解模型的性能。...从这个角度来看，我们可以轻松计算出由以下比率给出的精度： ? 因此，通过考虑所有不同的结果，我们可以说准确性是真实结果的比例。 关于精度，我们想知道正确分类为正数的预测值的比例。因此： ?...当我们要确定预测值时，精度非常有用，因为它可以告诉我们预测为正的值中有多少实际上是正值。 回想率是另一个非常有用的度量标准，它使我们能够知道例如正确分类为正数的值在实际为正的总值中所占的比例。 ?...目标是获得一个在FPR较低的情况下产生较高TPR（召回率）的模型。 但是，如果要使用单个数字来汇总ROC曲线，则可以计算曲线下的面积（AUC）。下面是ROC曲线及其面积的表示。 ?...结论 在分类问题中，这些是最常用于评估模型性能的指标。因此，每次必须建立分类模型时，最好使用本文中介绍的指标来评估模型的性能。
机器学习中的分类指标包括精确率、召回率、准确率和F函数等。 1）准确率（Accuracy）表示正确分类的测试实例的个数占测试实例总数的比例，计算公式为： ?...（2）召回率（Recall），也叫查全率，表示正确分类的正例个数占实际正例个数的比例，计算公式为： ?...（3）精确率（Precision），也叫查准率，表示正确分类的正例个数占分类为正例的实例个数的比例，计算公式为： ?...4）F1-score是基于召回率（Recall）与精确率（Precision）的调和平均，即将召回率和精确率综合起来评价，计算公式为: ?
引言：本文内容基于实用目的，不展开介绍各类评价标准，对标准感兴趣可以查阅各类综述。质量评估指的是通过人为或自动化的方法评价语音的质量。在实践中，通常可以根据评价方式分为主观评价和客观评价两类。...主观评价：在大多数情况下，人为参与的主观评价可能是评估语音质量或语音清晰度最可靠的方法，相对算法客观评价，主观评价可以更全面细致的反应音频的质量。但是主观评价实验受到以下限制：1....测听者受多种因素影响，容易影响到主观评价结果，如个体受试者的偏好和实验的环境(其他条件)出于以上原因，研究人员设计了一些客观评价来评估语音质量。...客观评价：客观评价主要是基于音频数据本身的。...一般来说，客观的语音质量指标可以分为1 基于信噪比(SNR)或峰值信噪比(PSNR)或分段信噪比(SegSNR)的评价方法2 频谱距离的评价方法3 基于 线性预测系数(LPCs)的 评价方法4 基于听觉感知的距离度量方法语音质量感知评估
例：一个字符串 “abcdacsdnd” ①懒惰匹配 regex = “a.*?d” ②贪婪匹配 regex = “a....d" print("懒惰匹配 = " + regexL) regL = re.compile(regexL) listL = re.findall(regL, str) print("懒惰匹配结果")...结果分析： 懒惰匹配,匹配成功两次，一次abcd,一次acsd，匹配到满足条件的abcd就停止了此次匹配，不会干扰后面的继续匹配。...1.匹配模式说明 下图中圈住的部分，没有注释掉的使用贪婪匹配，注释掉的使用非贪婪匹配 ?...以上这篇python正则表达式的懒惰匹配和贪婪匹配说明就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
另外，当遇到因素众多，规模较大的评价问题时，该模型容易出现问题，它要求评价者对问题的本质、包含的要素及其相互之间的逻辑关系能掌握得十分透彻，否则评价结果就不可靠和准确。...优点： 是一种评价具有大量未知信息的系统的有效模型，是定性分析和定量分析相结合的综合评价模型，该模型可以较好地解决评价指标难以准确量化和统计的问题，可以排除人为因素带来的影响，使评价结果更加客观准确。...模糊评价模型不仅可对评价对象按综合分值的大小进行评价和排序，而且还可根据模糊评价集上的值按最大隶属度原则去评定对象所属的等级，结果包含的信息量丰富。...评判逐对进行，对被评对象有唯一的评价值，不受被评价对象所处对象集合的影响。接近于东方人的思维习惯和描述方法，因此它更适用于对社会经济系统问题进行评价。...（6) 评估信度和效度 评价组合分析结果的信度和效度，有多种方法，常用的有： 1.评价估计模型的拟合优度； 2.用检验-再检验法来评价信度； 3.用估计出来的分值函数作为评价的预测值，计算该预测值与被调查的实际评估值之间的相关
pid=6315 题意：一行给出n,m，有两个数组，长度为n,其中a数组全为0，b数组接下来一行给你n个数 接着m行是m条命令： add l r a数组[l,r]区间的数全都加一...query l r [l,r] 区间的数 求和， 每个数为a[i]/b[i] 一开始用树状数组做的，TLE了，比赛结束用线段数做的，不懒惰标记依然会TLE 考虑到区间每次加一后...，如果求和值不一定会加一，只有当a[i]加了一个b[i]才会加1； 这样每次当a[i]加到一个b[i]时结果加一，用cnt表示结果，laz是加的数，然后cnt++后要让b[i]加上原来的一个b[i] 例如... 1 5 2 4 3 对最后一个b[5]而言，a[5]要加3次值才会加一，那么加一之后让b[5]加上原来的一个b[5]变成6，依旧是让a[5]加3次结果加一 #include <bits/stdc+
机器学习中对于分类模型常用混淆矩阵来进行效果评价，混淆矩阵中存在多个评价指标，这些评价指标可以从不同角度来评价分类结果的优劣，以下内容通过简单的理论概述和案例展示来详细解释分类模型中混淆矩阵的评价指标及其用途...1、混淆矩阵的概念 2、衍生评价指标 3、ROC曲线、AUC指标 4、R&Python中混淆矩阵函数 1、混淆矩阵的基本概念 对于分类模型而言（这里仅以最简单的二分类为例，假设只有0和1两类），最终的判别结果无非就四种情况...2、评价指标： 2.1 分类准确率（即所有分类中被正确分类的比例，也称识别率） (TP + TN)/(TP + TN + FN + FN) 2.2 召回率-Recall（也称灵敏率、真正例识别率） 召回率的含义是指...AUC指标用来评估分类器性能，可以兼顾样本中类别不平衡的情况，这一点上要比分类准确率更加具有参考价值； 整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能...，至于在实际操作中使用什么样的评估指标来进行评价，还要视具体的分析目标而定。
文章目录 知识总览 1. CPU利用率 2. 系统吞吐量 3. 周转时间 4. 等待时间 5. 响应时间 知识回顾与重要考点 知识总览 1. CPU利用率 2....
就像之前所说的那样，懒惰是人的天性，一切让事情变得更加简单快捷的产品或服务都在或多或少的都在利用这个天性，因为凡是优秀的用户体验，必定是满足人性懒惰的。...食 找餐馆 这个就不多说了，一直走得很慢的大众点评可谓是抓到了那些除了找吃的和上厕所外基本不会动弹几下的懒人的硬需求。...汽车这个作为出行的根本似乎也正在变得简单操作化（Google的无人驾驶车已经上路了！）。更多请详见极客公园的专题极客眼中的互联网汽车。...有了这些应用，妈妈再也不用担心懒惰的我因为不记住课表而被点名了。 懒惰与懒人 ?...真正的利用人性弱点懒惰应当是让机器和算法去尽量替代人类，让生活变得更加智能化更加自动化，以此让人们省去某些不必要的无用功，而不是让人本身变得懒惰。因此在这个过程中不要忘记躯体的运动和大脑的思考。
作者：林骥 来源：林骥 序言 评价一个算法的好坏，我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题，那么我认为就是好算法。...比如预测的算法，关键是看预测的准确率，即预测值与实际值之间的接近程度，而不是看算法本身的评分高低。...所以，样本的选择非常重要，不能单纯地追求算法的评分高，而忽略样本的质量。 2. 算法 如果保留所有样本，那么显然数据呈现的规律并不是线性的，用多项式回归算法应该是个更好的选择。...除了算法的准确率，还可以使用其他的方法对模型进行评价，比如：召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等。...模型复杂度与预测误差的大致关系如下图所示： ? 小结 本文是我在用线性回归算法预测双 11 的交易额之后，做的一次复盘，总结了改进的思路，学习优化的方法。 学以致用，是我学习的基本原则。
第一个层面是给我的领导以及我的合作伙伴们看的，里面包含了我在上半年完成了什么样的工作，取得了什么样的成绩，最开始的目标是什么，这个目标最后达成了多少，以及有多少目标是错的，有多少是偏离的。...技术人往往会限于事，但不要忘记你作为技术管理者，是带着管理二字的。不但要管事，还要管人，对于人要有要求，而且对于每个人都要有充分的评价。...你需要在最开始的时候，非常的明确地对于团队做一次摸排，要对团队中每个人的性格、工作内容，以及他的产出有一个公平的评价。...如果让别人评价你，你认为对方会给你一个什么样的评价？是合格还是不合格，是好还是不好？...我个人的一个经验是，理论上来说，所有人在任何一个工作上面，都有可能出现高低强弱，如果你不能识别出来这些高低和强弱，那是你管理的懒惰。
建模算法整理，文章主要介绍了 模糊综合评价中的要把论域中的对象对应评语集合一个指定的评语的情况（一级模糊评价） 参考学习资料：清风数学建模 数学建模算法与程序 其他资源：2016到2020...，主观性较强 常见的模糊函数分布表： 最常见的梯形分布函数 例题： 2 模糊评价问题概述 模糊评价问题是： 要把论域中的对象对应评语集合一个指定的评语 将方案 作为评语集并选择一个最优的方案...所有这些因素构成了评价指标体系集合,即因素 集,记为 U={u1,u2,…un} 3.2 确定评语集 由于每个指标的评价值的不同,往往会形成不同的等级。...由各种不同决断构成的集合称为评语集， 记为 V={v1,v2,…vm} 3.3 确定各因素的权重 一般情况下,因素集中的各因素在综合评价中所起的作用 是不相同的,综合评价结果不仅与各因素的评价有关,而且在很大程度上还依赖于各因素...用同样的方法对其他因素进行评价。
前 言 在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。...但即便模型具备了识别电动车、摩托车的能力，并不代表每次都能百分百正确识别。当然，我们肯定希望识别正确率越高越好。识别正确率越高，代表模型性能越良好。 具体有哪些指标可以评价模型性能的优良呢？...其中，真正例（TP）是评价模型性能非常关键的参数，因为这是我们所关注的目标的有用结果，该值越高越好。 可以看出，在一个数据集里，模型给出的判断结果关系如下： ?...接下来，我们就来了解模型性能的各类评价指标。 模型性能指标 1 正确率（Accuracy） 正确率（Accuracy）：也即准确率，识别对了的正例（TP）与负例（TN）占总识别样本的比例。...因此，实际应用场景下的正确率跟实验室环境下所得的正确率一定是存在差距的，某种程度上说，实际应用场景下的正确率更具有评价意义。
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