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代码验证斯特林公式的准确性

的公式。当要为某些极大的n求阶乘时，直接计算n!的计算量会随着n的增大而快速增长，导致计算变得不实际，尤其是在计算机程序中。...斯特林公式提供了一种有效的方式来近似这种大数的阶乘，能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。 公式如下： [ n!...分析算法的复杂度，特别是那些涉及到阶乘计算的算法。...使用Go代码验证斯特林公式的准确性 如下编写一个简单的Go程序来计算斯特林公式的近似值，并与实际的阶乘值进行比较，以此来验证斯特林公式的准确性 package main import ( "fmt"...通过比较两者的结果，可以看到斯特林公式给出的近似值与实际阶乘值之间的差异。 看起来，n越大，斯特林公式计算的结果，和实际n的阶乘值之间的误差会越小。

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DIFSETL系统中数据准确性验证的羽量级实现

DI ：数据集成，数据集成系统是为用户访问多个有效的、异构的数据源提供统一的应用系统，从而使用户真正将注意力集中在他们想要的特定结果上，而不必关心如何获得这些结果。...这三类系统有一种共通点，就是数据量庞大，且“抽数”、“洗数”的动作较多，而且很可能没有直接观察的页面，所以在测试过程中验证如何验证数据的准确性是一道难题。...DI/ETL/FS系统测试的痛点 测试该类系统的痛点： 数据来源于不同数据库，又缺少集成的页面来比对数据，导致数据比对工作量巨大且过程繁琐易出错。...这个过程的测试比较复杂，今天我们先讲讲如何应对第一个痛点。 若要解决这个问题，理想的工具应该具备哪些基本功能呢？...vars.get("result1").equals(vars.get("result2"))) { Failure = true; FailureMessage = "错了，两个SQL返回不一致";

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如何通过空号检测，验证电话号码数据的准确性？

引言空号检测 API 接口通常与电话号码数据库或相关的电话服务提供商进行交互，使用验证算法和查询技术来确定电话号码的状态。...通过该接口，开发者可以通过编程方式对电话号码进行验证，帮助验证号码的有效性，确保数据的准确性和可靠性。...图片空号检测 API 使用教程1.申请免费试用 API注册登录 【APISpace】之后，在 【空号检测 API 详情页】可以看到【免费试用】的按钮，点击即可获得相应的免费次数。...结语空号检测接口通过结合数据查询和验证算法，为企业和个人提供了一种有效的方式来确定电话号码的有效性。它在营销、客户服务、身份验证和运营商等方面发挥着重要作用，提高了资源利用效率、用户体验和数据准确性。...随着通信技术的发展，空号检测接口将继续发挥更大的作用，帮助解决电话号码有效性的挑战。有需要的小伙伴赶紧用起来吧～

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【NLP】NER数据标注中的标签一致性验证

然而标签错误又几乎是无法避免的，错误的标签会导致标注数据子集(例如，训练集和测试集，或多个训练子集)之间的标签不一致。...标签的一致性验证需要解决两个关键问题:1)如何识别标注的数据子集之间的标签不一致？2)如何验证纠正后的标签一致性得到恢复？...2 标签不一致性识别 如下图所示，是识别测试集与训练集的标签不一致性。...3 标签一致性验证 这是对纠正错误标签后的标签一致性进行验证，同样将训练数据中的子集作为新的测试集，以评估原始错误测试子集、更正后的测试子集以及其余训练子集的可预测性。...这证明了校正后的测试集与训练集的标签一致性。 ?

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线上问题如何复盘？

，且造成了直接损失和较大的负面影响； 如何理解这里的直接损失和影响呢？...无论是线上问题还是线上故障，其本质都是证明我们交付的软件系统存在不足。区别在于一个未造成直接损失和影响，另一个造成了业务的直接损失和影响。...陈述问题：这一环节，需要详尽的介绍问题的前因后果以及造成的影响。要注意的是，最好考虑到如果当时做了什么，可以降低或者避免出现故障或者不良影响以及资损。...验证落地效果：这一环节是最容易流于形式的环节，很多公司复盘完方案讨论了就不了了之，这样复盘是没什么效果的。...验证优化方案的落地效果，需要明确的数据度量和监控，来进行对比验证，证明优化是有效果的，效果怎样，是否达到预期，是否发现了潜在的类似问题。这才是问题复盘事后最大的价值所在。

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如何高效构建保险业场景化数据分析体系-承保和理赔

鉴于此，高效的商业智能（BI）系统成为保险公司的必然选择，为管理层提供了决策数据的准确性和时效性。 2....内部数据现状对各层级人员带来的挑战 高层管理者：由于统计口径的关系，很难获取一致性数据进行比对，很难及时监控到业务状况，不能有效地进行决策支持。...方案价值 依靠多维度实时查询和统计分析，阳光保险分支机构能快速对风险事件进行反应，总公司进一步掌控即时损失和风险情况，还可以通过筛选赔付率，费率和保费等核保精算因子，用于财产险承保前精准识别风险和定价，...- 维修质量满意率和定损满意率 两个指标一般来说存在着人为的主观性因素，也存在着非人为的客观性因素，涉及到维修厂商的努力程度、定损的价格争议和投保人心理预期等等，这些因素的存在直接影响着投保人对理赔过程的满意程度...（3）最后看理赔质量指标 - 核损核赔退回率 反映定损人员业务技能的高低 - 理赔周期 涉及对理赔过程管控是否到位 这两个指标间接性反映出了在车险理赔中查勘人员以及定损核损人员的工作表现，可以更好地挖掘在车险理赔中理赔人员的态度

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资损防控体系介绍

通过上图可以看出每个系统的处理结果，会依据系统建立的模型存储在数据库中，部分关键信息会传输给下层系统。系统之间处理的重要信息如金额、账户不一致就会导致资损。...我们分析了有赞近一年来的资损场景，结合历史的经验，总结出资损类故障发生有几下几大类: 1）正确的输入，错误的输出：比如系统与系统之间的金额存储单位不一致，或者自己处理金额正确，传输给下游的金额错误，导致后面交易金额错误...2）上下游系统的数据不一致：该处理的没处理，该到达终态的单据没有到达终态 3）幂等控制失效，多扣款或多入账 4）系统内部逻辑错误，无对外输出 5）人工修复异常场景，产生资损 二、资损体系的诞生 基于解决以上问题的目的...总体设计思路围绕以下几点： 1）发现问题的实时性，减少故障的影响面 2）信息流一致性两两比对、资金流平衡型检查 3）全方位监控：业务触发、人工变更资金检测、历史数据检测 4）检测的准确性，无误报 5）和支付链路解藕...保证不产生二次资损 通过系统间两两核对数据一致性，或者抽象出系统内的业务规则、资金规则旁路自检来发现故障。

2.5K40

如何破解止损难题

对于止损的讨论，这是第三篇。 第一篇《币圈的盈利止损》分析了止损的本质是价格进入下降通道，为避免损失扩大而退出，与买入成本无关，并进一步把止损分为盈利止损和亏损止损。...我们要清醒的认识到币圈的高收益率背后的极高风险，要做的就是给自己的资产增值有一个理性的预期，设定一个合理的心理标准，超过这个就满足，如果再多就要开始防范风险。 没有合理的心理预期，涨多少才到顶？...设定了心理预期，就给自己设了一个锚，就有了定量的对比标准，当市场太疯狂的时候就会及时警觉。 在疯狂的币圈，受极高利益刺激而疯狂最终完全无视风险的情况非常普遍。...对于止损，就不应该纠结于某一次的止损，你的止损策略应该是保证你长期成功的投资策略的一部分。 你纠结于是否要止损，其实是潜意识里把投资当成了一次性的赌博，要么赌对了发家致富，要么赌输了车毁人亡。...这已经不是正常的投资了。 止损策略应该能保证在多次止损中大概率的正确，保证在多次投资中大概率赚钱，否则就不是落实止损策略难的问题，而是止损策略本身有问题了。

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快速了解WDM波分复用器的相关术语

与其他技术相比，薄膜滤波器的主要优点是它在小尺寸设备中应用时有极高的准确性。...不同波长被不同的波导接收，从而实现对DWDM信号的并行解复用。 AWG优于TFF的主要优势在于其成本不依赖于波长计数，因此对于高通道数应用而言，它们具有极高的成本效益。...透射插损（Pass , ILP） 光信号在通过器件时，透射光线的损耗。 反射插损（Reflect , ILR） 光信号在通过器件时，反射光线的损耗。 以上指标的数值越小越好。...回损就是用来描述这种返回光信号的强度。如果这种往回传输的光信号太大可能会影响光源的正常工作，所以一般要求返回的光信号越小越好。指标的数值越大，表示返回的光信号越小。...原理与回损类似，数值越大，表示反方向传输的光信号越小，系统越稳定。

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资损防控技术体系简介及实践

日常我们也可以通过混沌工程进行风险挖掘&核对规则验证。最后我们需对资损风险告警进行应急，拉起应急小组排查确认风险并修复。...2.2 T+M核对通过数据库Binlog可以实现分钟级的资损核对，这种核对方式对于业务上下游一致性风险有非常好的发现能力，日常配合混沌工程的无损演练能力，对于未覆盖到资损风险也可以很好的揭示出来，所以T...+M核对适用于涉数据库字段的一致性风险、盖帽等业务场景。 ...2.4 资损演练资损演练可以验证布防的核对规则有效性，又可以用来挖掘未覆盖到资损风险，所以资损演练是资损防控体系很重要的一环。...同一个故障，我们让它在成百上千个系统上面去重放，这样我们就可以非常高效地去实现大规模风险的挖掘，验证风险防控规则的有效性以及已布防规则的保鲜。

1.4K00

【论文分享】中科院自动化所多媒体计算与图形学团队NIPS 2017论文提出平均Top-K损失函数，专注于解决复杂样本

我们需学习f以尽可能准确的根据x预测y，给定一组训练数据 记f在样本(x, y)上损失为 (如二分类中0-1损失 ）令 其中 ，我们的学习目标可以定义为 我们称L为聚聚聚合合合损损损失失失（aggregate...图1结合仿真数据显示了最小化平均损失和最小化最大损失分别得到的分类结果。...我们利用随机次梯度下降法优化 损失，并随机选取50%，25%，25%的样本分别作为训练集，验证集和测试集。在训练的过程中，我们假定没有任何关于k的先验信息，并通过验证集来选取最合适的k和C。...Figure 3: 分类错误率w.r.t. k 图3给出了在二分类实验中，在四个数据集上分类错误率随k的变化的变化曲线，其中单个样本的损失分别为logistic损失和hinge损失。...▌3.总结 在该工作中，我们分析了平均损失和最大损失等聚合损失的优缺点，并提出了平均Top-K损失（ 损失）作为一种新的聚合损失，其包含了平均损失和最大损失并能够更好的拟合不同的数据分布，特别是在多分布数据和不平衡数据中

2.1K50

多波束测深仪原理

，通过发射、接收扇区指向的正交性形成对海底地形的照射脚印，对这些脚印进行恰当的处理，一次探测就能给出与航向垂直的垂面内上百个甚至更多的海底被测点的水深值。...这个测深范围是非常大的，以常见的140°开角为例，他的测量条带宽度约为水深的5.5倍左右，若水深为50m，则测量的数据宽度就是270m左右，在海上或水深的地区效率极高 条带重叠率 多波束测深系统在进行海底地形测量时...这个参数有以下几个作用： 提高数据的冗余性和可靠性：通过增加条带重叠率，可以确保在一条测线上的测量数据与相邻测线上的数据有足够的重叠区域，从而在数据处理时可以通过比较重叠区域的数据来检验数据的一致性和准确性...减少数据缺失和漏测：在实际测量过程中，可能会出现由于设备故障、海况恶劣或其他原因导致的个别测线数据缺失或不准确的情况。...条带重叠率提供了足够的重叠区域，使得数据拼接更加准确和容易实现，同时也方便了不同测线间的数据整合和一致性分析。 一般来说重叠率10%-20%是满足要求的，但是实际作业中尽可能维持重叠率在20%左右

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学界 | 南京大学提出使用树型集成算法构建自编码器模型：对比DNN有更高的准确性和高效性

此外，模型本身还具有容损性（damage-tolerable）和可复用性（reusable）。...实验证明 eForest 方法具有以下优势： 准确性：实验重构误差（reconstruction error）比基于 MLP 和 CNN 的自编码器更低。...容损性（Damage-tolerable）：训练的模型即使在部分损坏的情况下也能很好地工作。 可复用性（Reusable）：从一个数据集训练的模型可直接应用于同一领域下的其他数据集。 3....具体来说，给定一个已训练的森林和特定数据在 R^T 中前向编码的 x_enc，后向解码将首先通过 x_enc 中的每个元素定位独立的叶结点，然后获得对应决策路径的 T 个决策规则。...实验证明了它在速度和准确率上的优势，同时，eForest 也具有容错性，模型可复用性也很高。特别地，在文本数据上，只使用 10% 的输入，该模型就可以重构出准确性很高的原始数据。

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灰盒web安全检测技术

漏洞漏报率极高----web2.0后时代, 应用业务逻辑功能实现的复杂性或有复杂权限的验证场景, 传统扫描器的爬虫引擎对业务逻辑是无法绝大部分覆盖的, 造成大量漏报。 ?...检测效率低下----对于大型的web应用,已经不再是几千上万行代码, 可能是几十或上百万行的代码, 无论是审计工具的运行效率还是漏洞的验证效率都是低下的。...漏洞准确性低----对于有安全处理的实现代码, 由于纯粹的白盒无法运行代码, 靠策略去确定一个漏洞是不准确的, 同样做了大量冗余的工作, 也降低效率。...以灰盒为主的web安全测试新趋势 目前国外, 如:惠普及IBM等公司已经开始实现灰盒安全测试,国内尚未出现此类产品或工具。它表现出, 高效率的测试吧; 业务逻辑覆盖率高; 漏洞准确性极高等。 ?...检测结果准确性极高,至少可以从外部参数污染关键函数, 造成安全问题及安全漏洞。灰盒测试工具在实现上, 可以让测试效率更高, 符合复杂应用的安全测试需求。

1.7K40

Pytorch的十二生肖分类挑战

训练和验证的损失和准确性（Resnet50试用1） 在每100次小批量通过中，该模型肯定会随着时间的推移在训练数据集上得到改善。...训练和验证的损失和准确性（Resnet50试用2） ?...训练和验证损失与准确性（具有批处理规范的VGG 19） 第二个模型使用Resnet50，与第一个模型几乎相同，除了将学习率从0.001更改为0.003。...三种不同的模型和参数说明了同样的情况-经过多次训练后，验证的准确性性能并没有显着提高（尤其是对于后两种模型）。...对模型的损失并不太担心，因为它只是衡量模型表现的“可信度”的一种量度，将更多的精力放在准确性上。 测试模型 看看模型是否真的好，或者满足测试数据集而破裂。

1.3K10

VIFNet：端到端的可见光-红外光图像去雾网络

CPAB模块通过学习每个通道的参数，以自适应地调整特征图的权重，从而提高特征表示的准确性。具体来说，CPAB模块通过考虑不同尺度特征图之间的相互作用，调整每个通道的权重，以优化特征表示。...不一致性函数的设计：首先，作者设计了一个不一致性函数来计算可见光和红外图像在结构特征上的不一致性或差异程度。这个函数考虑了两种模态在多尺度深层结构特征上的差异，并量化了这种不一致性的程度。...为了在去雾过程中同时保留多尺度和精细的边界信息，作者采用了混合损失函数，包括L1损失、多尺度结构相似性指数（MS-SSIM）损失和Dice损失。...通过结合L1损失、MS-SSIM损失和Dice损失，作者开发了一个用于可见光-红外图像去雾的像素级-结构级混合损失函数，能够捕获多尺度和精细的结构信息。...03  实验与结果本文在AirSim-VID数据集上验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，VIFNet在不同的雾霾浓度下都优于其他方法。

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VIFNet：端到端的可见光-红外光图像去雾网络

CPAB模块通过学习每个通道的参数，以自适应地调整特征图的权重，从而提高特征表示的准确性。具体来说，CPAB模块通过考虑不同尺度特征图之间的相互作用，调整每个通道的权重，以优化特征表示。...不一致性函数的设计：首先，作者设计了一个不一致性函数来计算可见光和红外图像在结构特征上的不一致性或差异程度。这个函数考虑了两种模态在多尺度深层结构特征上的差异，并量化了这种不一致性的程度。...为了在去雾过程中同时保留多尺度和精细的边界信息，作者采用了混合损失函数，包括L1损失、多尺度结构相似性指数（MS-SSIM）损失和Dice损失。...通过结合L1损失、MS-SSIM损失和Dice损失，作者开发了一个用于可见光-红外图像去雾的像素级-结构级混合损失函数，能够捕获多尺度和精细的结构信息。...03 实验与结果 本文在AirSim-VID数据集上验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，VIFNet在不同的雾霾浓度下都优于其他方法。

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R语言逻辑回归预测分析付费用户

这方面会偏向于大额付费用户，提取额特征向量运用到应用场景的用户流失和预测里面去。 方法 回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。...构建Logit模型和预测 确定模型的最优预测概率截止值默认的截止预测概率分数为0.5或训练数据中1和0的比值。但有时，调整概率截止值可以提高开发和验证样本的准确性。...,是用构图法揭示敏感性和特异性的相互关系，它通过将连续变量设定出多个不同的临界值，从而计算出一系列敏感性和特异性，再以敏感性为纵坐标、（1-特异性）为横坐标绘制成曲线，曲线下面积越大，诊断准确性越高。...一致性 简单来说，在1-0 的所有组合中，一致性是预测对的百分比 ，一致性越高，模型的质量越好。...％的一致性确实是一个很好的模型。

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