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评测OneNote 是生产力办公套件 Office 微软所提供。大厂背景，不用担心微软跑路。免费。主要是指使用免费。...国产组件库 NotionPet：为笔记嵌入可视化模块 ——关于 NotionPet 的专文评测生产力工具——笔记软件 FlowUs 深度评测FlowUs 息流 - 新一代生产力工具
2021年9月，国产深度操作系统增加了安免免评测软件，下面安装试用： 一，在应用商店里面搜索安装。 二，安装完成后桌面生成图标。
不过，码匠在深度体验了 Superblocks 之后，也发现了一些问题：组件较少（只有十几个），无法搭建无法应用。工作流只适合链式调用逻辑，无法实现分支、循环逻辑。
具体可以阅读我的评测文章：免费、好用、强大的 Markdown 编辑器综合评测和推荐 特殊类型的编辑器特殊类型的编辑器：Source code editors 源代码编辑器/IDE集成开发编辑器、LaTex...在线协作文档综合评测 ：Notion、FlowUs、Wolai、飞书、语雀、微软 Office、谷歌文档、金山文档、腾讯文档、石墨文档、Dropbox Paper、坚果云文档、百度网盘在线文档云笔记横向评测...：印象笔记、有道云笔记、为知笔记、Notion、FlowUs、Wolai协同办公笔记软件综合评测：飞书、语雀、Notion、FlowUs、Wolai免费、高颜值、强大的笔记软件评测与推荐： OneNote...、Heptabase、FlowUs那些强大、好用的离线笔记/云笔记软件综合评测无干扰编辑器。...国产组件库 NotionPet：为笔记嵌入可视化模块 ——关于 NotionPet 的专文评测生产力工具——笔记软件 FlowUs 深度评测FlowUs 息流 - 新一代生产力工具
作者: 沈碧寒 今天介绍中国科学院上海营养与健康所李虹团队在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇论文，该文对深度学习药敏预测算法进行了综合评测。...深度学习因为其灵活性，拟合能力，而被越来越多的应用于药敏预测领域。...文中选择了具有代表性的深度学习药敏预测方法，包括3种SDL方法和3种MDL方法，其简要介绍如表1所示。 表1....患者数据评价结果 总结与展望 综合以上评测结果，各种癌症药敏预测算法在计算效率、准确性和迁移能力方面的表现如表2所示，用户可根据自身需求和数据特点选择恰当的预测算法。 表2....综合评测结果 最后作者也总结了现有癌症药敏预测算法的瓶颈及对未来发展方向的思考： 药物响应值在不同药物之间的方差更大，PM需要平衡来自CEB和DEB的信息强度，才能捕捉细胞系间的细微差异。
近日，机器学习和数据科学咨询公司 Tryolabs 发布了一篇基准评测报告，测试比较了英伟达 Jetson Nano、谷歌 Coral 开发板（内置 Edge TPU）、英特尔神经计算棒这三款针对机器学习设计的边缘计算设备以及与不同的机器学习模型的组合...本报告是对五种新型边缘设备的基准评测。我们使用了不同的框架和模型来测试哪些组合表现最佳。我们将重点关注边缘机器学习的性能结果。 什么是边缘计算？...事实表明，深度学习技术在克服这些困难方面做得非常成功。 实现边缘深度学习 以自动驾驶汽车为例。自动驾驶汽车需要快速且持续不断地分析传入的数据，以便能在数毫秒内解析周围的世界并采取行动。...神经网络模型 我们这次基准评测主要包含了两种网络：更古老一点的众所周知的 Resnet-50 和谷歌今年推出的全新的 EfficientNet。...唯一的缺点是他们那庞大的软件库 OpenVINO 仅支持在 Ubuntu 16.04，不支持更新的 Linux 操作系统版本。 相比于 Jetson 和英特尔计算棒，Coral 设备存在一些局限性。
2 ● 评测体系的内容 ● 评测体系可大可小，根据评测的内容而有所不同，一个完整的评测体系应包含： 评测对象 评测属性 评测场景 评测指标 在进行评测体系的设计之前，首先应明确评测对象是什么，可以大到一个系统...有了评测对象后，根据产品的需求或者应解决的问题，就可以确认哪些评测属性，比如准确度，覆盖度，再比如多样性，健壮性等。 评测属性再向下，确认好评测属性的应用场景及指标项，综合形成评测矩阵。...将以上结合，就是一个完整的评测体系。 ? 3 ● 评测体系的设计方法 ● 评测对象相对来说比较明确，接下来就是被测对象的特质进行评测属性的选择，以及确认好评测属性后进行评测矩阵的划分。...评测场景的选择 确认好了评测属性以后，接下来就是针对评测属性进行评测场景的覆盖及指标项的选择。评测场景一般是根据实际应用场景结合实现细节进行敲定。...评测矩阵 当评测属性，评测场景及评测指标一一敲定后，我们可以根据矩阵思想，将属性，场景及指标建立成一个二维矩阵，后续可以按照迭代的版本维护起来，全面的展示该评测对象需要重点评测的全部内容。
1 ● 为什么要进行数据展示 ● 在前几次的分享中，设计了好的评测体系、具备了数据挖掘分析能力、选择高效稳定的评测执行工具后，我们会拿到第一手的评测数据。...在我们之前的实践过程中，拿到原始评测数据后会通过观察数据给出一个评测结论。长此以往发现这样并不利于保存数据记录，并且没法反映出一段时间内评测指标的变化趋势。...2 ● 哪些数据需要展现 ● 评测结果展现 对于在评测设计时选定的评测指标，需要准确完整地展现在评测系统中。...我们据此设计了一个评测的结果报告，每次评测完成后会通过该报告给出评测结论： ?...即我们最终展示给用户的评测结论以及各类图标数据，都应当与原始的评测结论、数据保持一致，同时评测结果的展示要与最终上线后预期的结果或趋势保持一致，这样的评测结论才是可信的、有指导意义的。
T研究将以客观数字量化方式，为产业市场呈现ToB研究领域中最深度的SaaS测评。不要概念，不需粉饰，数字化时代，专家、学者、分析师都会骗人，唯有数据冷酷而优雅。...人称T客&T研究，面向协同办公企业发出诚挚邀请，欢迎自荐或推荐优秀公司，T研究将对符合调研条件的协同厂商进行数字化测评，并在调研结束后将测评结果以数据报告形式呈现，将发布《2022中国数字协同办公品牌深度评测报告
从定位上讲二者都属于自助式分析工具，在国内企业中十分风行，我也经常在工作中用到这两个工具，下面就根据自己的使用感受，从市场地位、可视化、产品性能、价格服务等四个方面来深度对比一下这两个BI工具：Tableau...总结 在深度评测了tableau与finebi的功能之后，基本上可以总结为：如果是普通用户，Finebi更容易上手，因为学习成本比较低，入门简单，简单的鼠标拖拽就能完成可视化操作，适合业务人员进行自助分析
以下我们通过对基于CPU和GPU不同硬件平台的NGS二级分析方案进行详细评测，以期为基因组学研究领域的用户提供参考。.../)图片综上原因，我们没有将GATK纳入评测范围。...图片性能评测以下我们将展示Sentieon和Parabricks在不同硬件配置环境下的性能表现。...除了最重要的性能评测，我们详细对比了每个基因组的计算成本和功耗表现。...Ubuntu Linux 20.04。*通过下表中各计算实例上Sentieon vs.
而为了进一步落地《关基保护要求》，国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布了《信息安全技术 关键信息基础设施安全测评要求》（征求意见稿）（以下简称《关基评测要求》），用于指导关键信息基础设施的网络安全评测工作...本文将在《关基保护要求》的背景下，对《关基评测要求》进行解读，仅供网安人参考。...一、概述 总体而言，《关基测评要求》共计 8 个章节，分别是范围、规范性引用文件、术语和定义、缩略语、概述、单元测评、关联测评、整体评估，提出三项基本评测框架。...评测指标中的大部分来源于《关基保护要求》的各要求项，还有部分来自于CII安全保护制度相关的行业/地方标准以及运营者的其他特殊需求，特殊需求需结合CII运营者的战略目标、CII的逻辑安全环境等方面进行确定...三、六大评测内容 《关基测评要求》第6条“单元测评”，对“分析识别、安全防护、检测评估、监测预警、主动防御、事件处置”六大评测内容进行了细致的说明，包括测评指标、测评实施和结果分析三部分。
测试背景 当前小红书消息引擎团队与 AutoMQ 团队正在深度合作，共同推动社区建设，探索云原生消息引擎的前沿技术。本文基于 OpenMessaging 框架，对 AutoMQ 进行了全面测评。...倍，同时追赶读期间 AutoMQ 的写吞吐和延迟不受任何影响分区迁移：AutoMQ 的分区迁移平均耗时为秒级别，而Apache Kafka分区迁移平均耗时为分钟甚至小时级02测试配置 基准测试在 Linux...END关于我们 我们是来自 Apache RocketMQ 和 Linux LVS 项目的核心团队，曾经见证并应对过消息队列基础设施在大型互联网公司和云计算公司的挑战。
2840 WIKIOI——评测 时间限制: 1 s 空间限制: 2000 KB 题目等级 : 白银 Silver 题目描述 Description Wikioi上有一题有N个测试点，时限为
基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标： 准确率 准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(四)--多值离散特征的...embedding解决方案 推荐系统遇上深度学习(五)--Deep&Cross Network模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(六)--PNN模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(七)--NFM模型理论和实践...推荐系统遇上深度学习(八)--AFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(九)--评价指标AUC原理及实践 推荐系统遇上深度学习(十)--GBDT+LR融合方案实战 推荐系统遇上深度学习(十一)...--神经协同过滤NCF原理及实战 推荐系统遇上深度学习(十二)--推荐系统中的EE问题及基本Bandit算法 推荐系统遇上深度学习(十三)--linUCB方法浅析及实现 推荐系统遇上深度学习(十四
一般的情况下我们都会使用 TensorFlow github 中的“tf_cnn_benchmarks.py”脚本来进行深度学习的评测。...然后还会比较 2022 年最流行的深度学习 GPU 的性能：除NVIDIA 的 RTX 3090以外还包括了、A100、A6000、A5000 和 A4000等产品。...对于深度学习，RTX 3090 是市场上性价比最高的 GPU，可大幅降低 AI 工作站的成本。...NVIDIA 的 RTX 3090 是目前深度学习和 AI 的最佳 GPU。它具有卓越的性能，非常适合为神经网络提供动力。...40系列 AMD的7000系列据说要比NV的40系列性能的高，但是目前深度学习框架支持的不好，所以对于深度学习来说还只能用 NV的卡，这个目前来说没有办法。
基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标： 准确率 准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。
●总得分：51.1/100分 想做的目标很好，但是产品特色和目前的团队配置可能还需要进一步的补强，未来也有必要根据后续的推动情况，作进一步的动态评测。
（注：在评测公链项目时，我把“使用区块链的必要性”调整为了“产品特色与创新”） ◆代币升值逻辑：16/40 这一点看的有点困惑，感觉icon项目代币升值逻辑的不确定性主要体现在两个方面： 一是每年增发与否取决于一个名叫...虽然从表面上看，行业资源方面的深度不强，但顾问团队里有一位相当重量级的人士——被称为数字经济之父的Don Tapscott。
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