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懒惰的评价问题

是指在软件开发过程中，对于代码质量和性能的评估不够严格和全面，导致潜在的问题和风险未能被及时发现和解决的现象。

懒惰的评价问题可能会导致以下一些不良后果：

  1. 代码质量下降：懒惰的评价问题可能导致开发人员对代码的质量要求降低，从而产生大量的低质量代码，影响软件的可维护性和可扩展性。
  2. 性能问题：懒惰的评价问题可能导致对代码的性能要求不够严格，从而导致软件在运行时出现性能瓶颈，影响用户体验。
  3. 安全漏洞：懒惰的评价问题可能导致对代码的安全性要求不够严格，从而产生安全漏洞，使得系统容易受到攻击和入侵。
  4. 难以维护和调试：懒惰的评价问题可能导致代码的可读性和可维护性较差，使得后续的维护和调试工作变得困难和耗时。

为了解决懒惰的评价问题，可以采取以下措施：

  1. 严格的代码评审：建立代码评审机制，确保每一行代码都经过严格的评审，包括代码质量、性能、安全等方面的评估。
  2. 自动化测试：建立全面的自动化测试体系，包括单元测试、集成测试、性能测试、安全测试等，确保代码在各种场景下都能正常运行。
  3. 使用静态代码分析工具：使用静态代码分析工具对代码进行静态检查，发现潜在的问题和风险，并给出相应的修复建议。
  4. 培养良好的开发习惯：鼓励开发人员养成良好的开发习惯，包括规范的命名、注释、代码结构等，提高代码的可读性和可维护性。
  5. 持续集成和持续交付：建立持续集成和持续交付的流程，确保代码的质量和性能能够持续得到评估和改进。

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懒惰的力量

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。...小结一下，lazy evaluation： 把计算和计算发生的时间decouple，避免了不要要的计算 把计算和计算发生的空间decouple，提供了并发的可能 回过头来我们再好好想想这里处理问题的思路

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最懒惰的算法—KNN

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？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...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？...06|最后： 上面python实现过程中涉及的一些知识点： pandas数据转换成numpy，df.matrix() matplotlib中文显示乱码问题 列表生成式 np.tile()函数 np.sum

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如履薄冰 —— Redis懒惰删除的巨大牺牲

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。

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回归问题的评价指标和重要知识点总结

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分类模型评价指标_简述常用的模型评价的指标

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python正则表达式的懒惰匹配和贪婪匹配说明

第一次碰到这个问题的时候，确实不知道该怎么办，后来请教了一个大神，加上自己的理解，才了解是什么意思，这个东西写python的会经常用到，而且会特别频繁，在此写一篇博客，希望可以帮到一些朋友。...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。...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。

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如何评价深度学习相关顶级期刊论文难复现的问题

不要盲目的去追求SOTA，那些高大上的结构，网络，因为很多时候并不是那些结构有用，而是trick有用，或者是其他的地方有问题。...结构，这些在过去都有分析，只不过过去的特征提取算法和数据没有现在这么多，所以没有很好的解决问题，现在被深度学习重新唤起了生机而已。...相对而言，以深度学习为代表的信息学科的可复现性在理工科中是相对比较好的。 再说不可复现的问题，大致归结为这么几类： 1....至少主流的问题，几乎都有很好的开源代码，可复现性不存在太大问题。 避免上述坑，我自己的做法就是，有那么多很好的开源项目都看不过来，我轻易不去follow那些很难复现的项目。...对于那个卷积核尺寸的问题我可以算，我就佩服没有计算梯度这个问题（我觉得算是比较严重的错误）可以这么大大方方的挂在CVPR上。

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分类模型的评价方法

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。

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利用人性弱点的互联网产品（五）懒惰

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。

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如何评价算法的好坏？

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。...在数据量本身就比较少的情况下，我仍然遵循简单原则，这无形中就加大了算法不稳定的风险，出现了欠拟合的问题。 尽管算法的评分很高，但是评分高并不代表算法就好。...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。...现实世界是错综复杂的，很难用一个算法就解决问题，往往需要经过很多次的尝试，才可能找到基本符合的模型。

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识别不出团队能力的高低强弱，是管理者的懒惰

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。...郭老师直接回了我一句话，数字化本身不是一个技术的问题，而是你的企业想不想寻求第二发展曲线的问题。...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。

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GC算法的评价标准

简单说, GC完成的任务就两件事: 找到内存中已经无用的垃圾 将垃圾回收, 以便于之后可以再次利用 之前用C语言的时候, 使用 malloc申请堆上的内存, 是需要通过free函数进行释放的....否则大量内存空间得不到释放, 要出问题的. 而GC简单说就是帮你做了释放内存空间的操作, 使用的人只需要创建, 而不需要关心释放....GC算法的评价标准 GC有很多的算法来实现, 如何来评价一个GC算法的优劣呢? 总要有个判断的依据的吧. 1. 吞吐量 总听过过网络吞吐量吧, 就是每秒能够接受多少字节的数据....越往后速度越慢, 相应的空间越大, 读取数据时, 如果能够从最近的又最快的地方读取, 速度就会快很多....应用到GC中, 也是差不多的道理, 有些对象是需要经常回收的, 而有些对象则会停留很长一段时间, 每次回收时若能够精准定位到需要回收的对象, 则速度会提升很多.同时, 将具有引用关系的相关对象放到内存中的临近位置

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机器学习中的评价指标

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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