org.hamcrest.Matchers 类的方法签名 方法名 返回类型 startsWith org.hamcrest.Matcher!...theInstance org.hamcrest.Matcher! is org.hamcrest.Matcher! not org.hamcrest.Matcher!...both org.hamcrest.core.CombinableMatcher.CombinableBothMatcher!...isOneOf org.hamcrest.Matcher! isA org.hamcrest.Matcher!...either org.hamcrest.core.CombinableMatcher.CombinableEitherMatcher!
示例 [java] view plain copy package test; import static org.hamcrest.CoreMatchers.*; import static... org.junit.Assert.*; import java.util.Arrays; import org.hamcrest.core.CombinableMatcher; import...; assertThat("good", anyOf(equalTo("bad"), equalTo("good"))); assertThat(7, not(CombinableMatcher...Rule 允许灵活添加或重新定义测试类中的每个测试方法的行为 @FixMethodOrder 指定测试方法的执行顺序 2....执行顺序 一个测试类单元测试的执行顺序为： @BeforeClass –> @Before –> @Test –> @After –> @AfterClass 每一个测试方法的调用顺序为： @Before
Test Execution Order 指定运行单元测试的顺序 Exception Testing 如何在单元测试中指定预期的异常 Matchers and assertThat 如何使用Hamcrest...@FixMethodOrder 此类允许用户选择测试类内方法的执行顺序。...参数顺序是期望值，其次是实际值。可选地，第一个参数可以是在失败时输出的字符串消息。...org.junit.Assert.assertThat; import static org.junit.Assert.assertTrue; import java.util.Arrays; import org.hamcrest.core.CombinableMatcher...classBlock方法做的事情：将测试类中的测试用例映射成Statement对象，并按照@Before>@Test>@After的顺序构建职责链。
顺序表的定义 线性表的顺序存储又称为顺序表 来看一个生活中的例子：周末和朋友一起吃火锅，人非常多，我们需要在等候区等候，这个等候区就与顺序表有非常多的相似之处，借助它去理解顺序表的特点。...所以有这样的规律：顺序表中逻辑顺序与物理顺序相同 其中在逻辑上相邻的两个数据元素，在顺序表中也存放在相同的存储单元当中，每一个小格子就代表一个存储单元。 在程序语言设计中，往往使用数组来实现顺序表。...但是数组和顺序表又有一些差别，第一个差别是数组下标是从 0 开始的，而顺序表是从 1 开始的。还有一个就是数组的容量是不可以增加的，而顺序表的容量是可以增加的。...顺序表的两种实现方法 顺序表可以用数组来实现。根据数组的两种分配方式，也就有两种描述顺序表的方法。分别是静态描述分配顺序表的方法和动态描述分配顺序表的方法。...这就是一个顺序表的程序设计语言描述。 接下来看数组动态分配是如何描述顺序表的。
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。
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: ?
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....
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。
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。
只要确定了第一个元素的起始位置，线性表的任一元素都可以随机存取，因此，线性表的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构。...int length; //length用来表示线性表中数据元素的个数 }SeqList; //结构体类型名 如果要定义一个顺序表，代码如下： SeqList L; 如果要定义一个指向顺序表的指针...五、示例 （1）分拆顺序表：左边的元素小于等于0，右边的元素大于等于0. 编写一个算法，把一个顺序表分拆成两个部分，使顺序表中不大于0的元素位于左端，大于0的元素位于右端。要求不占用额外的存储空间。...算法思想：设置两个指示器 i 和 j，分别扫描顺序表中的元素，i 和 j 分别从顺序表的左端和右端开始扫描。...L中的元素:\n"); for(i=1;i<=L.length;i++) //输出顺序表L中的每个元素 { flag=GetElem(L,i,&e); //返回顺序表
定义 线性表的顺序存储又称为顺序表, 它是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表中的数据元素. 逻辑上相邻的两个数据元素在物理位置上同样相邻....规律 顺序表中逻辑顺序与物理顺序相同 L = (, , ..., , , ..., ) ? 其中在逻辑上相邻的两个数据元素，在顺序表中也存放在相同的存储单元当中，每一个小格子就代表一个存储单元。...顺序表的两种实现方法 顺序表可以用数组来实现。根据数组的两种分配方式，也就有两种描述顺序表的方法。分别是静态描述分配顺序表的方法和动态描述分配顺序表的方法。...首先来看数组静态分配时时如何描述一个顺序表的。...顺序表根据第一个数据元素的地址和数据元素的大小，就可以计算出任意数据元素的位置。那么只要定义了第一个数据元素的指针，就可以描述整个顺序表。
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....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....最大暂停时间越小, 程序的中断时间越短. 3.堆的使用效率 使用了某GC算法后, 留给程序使用的堆大小占多大比例....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
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。
执行start()的顺序不代表线程执行的顺序 import org.omg.CORBA.PUBLIC_MEMBER; /** * Created by wuyupku on 2019-04-12 12
老板昨天开会说:要给公司的购物平台增加信用评价功能，用户体验参考淘宝。 于是今天研究了一下，用jQuery模似一个类似的效果: 代码如下: 模仿淘宝的信用评价...，非常不满', 'rate-2': '部分有破损，与卖家描述的不符，不满意', 'rate-3': '质量一般，没有卖家描述的那么好',...'rate-4': '质量不错，与卖家描述的基本一致，还是挺满意的', 'rate-5': '质量非常好，与卖家描述的完全一致，非常满意'... ←点击星星就能评价了
系统版本为：银河麒麟V10 SP1 2203版本 操作系统 基于Ubuntu（实际上是Debian）制作[售后工作人员说的(自称软硬件工程师？？？)]...Winodws要低，相对更高一些（对比该电脑原系统Winodws7旗舰官方版本） 性能占用 由于学校电脑硬盘有大问题（IDE启动读50写20MB | AHCI启动较好读70写30MB） 让本就不堪重负的电脑变得更加卡顿...激活价格 操作系统激活需要600RMB单购（不知道批量的价钱如何）暂时伪激活方法 （工作人员回答：）激活或者不激活没啥区别就是开机多个提示弹窗已经权限开放问题 实际未测试所以不知道（懒） 软件商店 软件商店中软件均为正版付费...，极度昂贵（已经不是我这种人能支撑的了） 注：微信QQ这些本来就定位免费的除外 （据工作人员说明：）预装的奇安信可信浏览器后续要付费的 整个HMCL和朋友联机玩玩….....总结 你确定这东西不是来坑经费的？
3.催收评分卡 对审批通过的贷款客户进行覆盖整个贷款周期的管理 催收评分卡是申请评分卡和行为评分模型的补充，用于预测和评估对某一笔坏账所采取的措施的有效性，诸如客户对警告信件反映的可能性，银行可以根据模型的预测...催收评分解决的问题就是预测催收成功的可能性，结合催收评分和催收成本，来决定哪些违约客户应该进行什么样的催收顺序。...国内银行的催收方式主要有电话催收、信函催收、上门催收、司法催收、委外催收，一般的顺序是先进行短信或者电话催收；如果催收不成功，则采用信函催收；如果还没有反馈，则上门催收；最终采用司法催收和委外催收。...催收本身是需要成本的，催收的目的是在于减少损失，而不是增加成本，所以实施催收前要考虑的第一个问题应该是催收的成本是不是小于催收减少的损失。 三种评分卡的区别 1.使用的时间不同。...这个分析的经典之处在于，它超出了我们以往理解“正确率”的限制，使得我们有更多的维度去评价一个模型的预测能力（涉及到了机器学习的内容）。 以下的表格就是混淆矩阵的内容。怎么来理解呢？
,不是垃圾邮件.为正样本,是垃圾邮件为负样本 我们一般使用四个符号表示预测的所有情况: TP(真阳性):正样本被正确预测为正样本,例子中的60 FP(假阳性):负样本被错误预测为正样本,例子中的10 TN...(真阴性):负样本被正确预测为负样本,例子中的25 FN(假阴性):正样本被错误预测为负样本,例子中的5 ---- 1.评价方法介绍 先看最终的计算公式: ?...例子解释:对上前面例子,关注的部分就是预测结果的70封不是垃圾邮件中真实不是垃圾邮件占该预测结果的比率,现在Precision=60/(600+10)=85.71% 3.Recall(召回率) 关注真实正样本的数据...可以想象,两个模型的TN变化不大的情况下,但是TP在两个模型上有不同的值,TN>>TP是不是可以推断出:两个模型的(TN+TP)近似相等.这不就意味着两个模型按照以上公式计算的Accuracy近似相等了...所以说,对于这种情况的二分类问题,一般使用Fscore去评估模型. 需要注意的是:Fscore只用来评估二分类的模型,Accuracy没有这限制
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