前阵子无意中看到了一个不一样的取值，INF=0x3f3f3f3f，这时我又郁闷了，这个值又代表的是什么？于是我去寻找答案，发现这个值的设置真的很精妙！...另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。...现在好了，如果我们将无穷大设为0x3f3f3f3f，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！...所以要把一段内存全部置为无穷大，我们只需要memset(a,0x3f,sizeof(a))。 所以在通常的场合下，0x3f3f3f3f真的是一个非常棒的选择！
我们的常量还应该满足“无穷大加无穷大依然是无穷大”，至少两个无穷大相加不应该出现灾难性的错误，这一点上2147483647（0x7fffffff）依然不能满足我们 到网上找了下，发现很多大牛都是用0x3f3f3f3f...0x3f3f3f3f的十进制是1061109567，也就是10^9级别的（和0x7fffffff一个数量级），而一般场合下的数据都是小于10^9的，所以它可以作为无穷大使用而不致出现数据大于无穷大的情形...另一方面，由于一般的数据都不会大于10^9，所以当我们把无穷大加上一个数据时，它并不会溢出（这就满足了“无穷大加一个有穷的数依然是无穷大”），事实上0x3f3f3f3f+0x3f3f3f3f=2122219134...，这非常大但却没有超过32-bit int的表示范围，所以0x3f3f3f3f还满足了我们“无穷大加无穷大还是无穷大”的需求。...，那么奇迹就发生了，0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f！
一般会有两个选择：0x7fffffff和0x3f3f3f3f 比如对于int类型的数，有的人会采用INT_MAX，即0x7fffffff作为无穷大。...0x3f3f3f3f 0x3f3f3f3f的十进制为1061109567，和INT_MAX一个数量级，即10^9数量级， 而一般场合下的数据都是小于10^9的。...0x3f3f3f3f的数值为1061109567，它的两倍也只有2122219134，不会溢出。 这样就有一个好处，当两个无穷大相加的时候可以使int型整数不溢出，并使数值仍为无穷大。...而使用0x3f3f3f3f在对于数组初始化的时候也比较方便，一般数组批量赋值时会使用memset函数，如果想将一个数组全部定义为"无穷大"的0x3f3f3f3f，因为memset函数是对字节进行操作，而...0x3f3f3f3f的每个字节都是0x3f，所以可以直接定义为memset(array, 0x3f, sizeof(array)) 在java中使用Arrays.fill(arr,0x3f3f3f3f)
tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，...根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪 tail -F 相当于 tail --follow=name --retry man 手册：...-f, --follow[={name|descriptor}] output appended data as the file grows;...an absent option argument means 'descriptor' -F same as --follow=name --retry 保持更新，转载请注明出处
+precision F1是针对二元分类的，那对于多元分类器，有没有类似F1 score的度量方法呢？...有的，而且还不止一种，常用的有两种，这就是题主所问的两种，一种叫做macro-F1，另一种叫做micro-F1。...F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值） 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。...2、综合评价指标（F-Measure） P和R指标有时候会出现的矛盾的情况，这样就需要综合考虑他们，最常见的方法就是F-Measure（又称为F-Score）。...F-Measure是Precision和Recall加权调和平均： 当参数α=1时，就是最常见的F1，也即 可知F1综合了P和R的结果，当F1较高时则能说明试验方法比较有效。
使用F1分数进行二元分类的度量是很常见的。这就是所谓的调和均值。然而，更通用的F_beta评分标准可能更好地评估模型性能。那么F2 F3和F_beta呢?在这篇文章中，我们将回顾F指标。...因此，提出了精度和召回的调和均值，也称为F1分数。 F1分数 计算方式如下: ? F1分数的主要优点(同时也是缺点)是召回和精度同样重要。...F2和F3分数 使用加权平均值，我们可以很容易地得到F2分数: ? ? 同样，F3得分为: ? F_beta分数 推广加权平均法得到的F beta测度，由: ?..., 0. ]) 总结 在这篇文章中，我回顾了F指标。我希望所提供的数据能够帮助那些处理分类任务的人，并帮助他们在使用准确性的同时使用F分数。...-f3-f-beta-4bd8ef17e285 deephub翻译组
结果是用flume，采用tail -f 监控文件的方式，然后发现文件110MB滚动一次，几乎是三四分钟就会重命名并重新生成监控的文件名，所以就出现了bug。...经群友（欢迎大家加群，在公众号菜单栏里查找）指正，应该修改为tail -F才能避免这个问题，然后查资料得出如下结论： tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪...，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪...tailf 等同于tail -f -n 10（貌似tail -f或-F默认也是打印最后10行，然后追踪文件），与tail -f不同的是，如果文件不增长，它不会去访问磁盘文件，所以tailf
tailf、tail -f、tail -F三者区别 数据采集，浪尖公司一直是自己公司写的agent和插件，今天新增业务要快速上线，就想试试flume。...结果是用flume，采用tail -f 监控文件的方式，然后发现文件110MB滚动一次，几乎是三四分钟就会重命名并重新生成监控的文件名，所以就出现了bug。...经群友（欢迎大家加群，在公众号菜单栏里查找）指正，应该修改为tail -F才能避免这个问题，然后查资料得出如下结论： tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪...，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪...tailf 等同于tail -f -n 10（貌似tail -f或-F默认也是打印最后10行，然后追踪文件），与tail -f不同的是，如果文件不增长，它不会去访问磁盘文件，所以tailf
题意：给定 n 个元组 (a1,b1,c1),(a2,b2,c2),…,(an,bn,cn)，将其按 (ai+bi)/(ai+bi+ci) 的值从小到大排序，输...
F1 score是一个平均数；对精确率与召回率进行平均的一个结果； 平均算法有四个，如图所示： 调和平均数：Hn=n/(1/a1+1/a2+…+1/an) 几何平均数：Gn=(a1a2…an)^...(1/n) 算术平均数：An=(a1+a2+…+an)/n 平方平均数：Qn=√ [(a1^2+a2^2+…+an^2)/n] 这四种平均数满足 Hn ≤ Gn ≤ An ≤ Qn F1 score.../(a+b)；a+b恒等于1，a*b=a*(1-a)=-a^2+a; 令导数为-2a+1=0，a=0.5时值最大；Hn的最大值为0.5，从这里可以看出如果a+b有约束的情况下，a与b越接近值越大； 在F1
本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall，常常忘记了他们的定义，在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score...决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚，忘记了再来看看。...F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量，它的计算方法如下： F 1 = 2 1 p r e c i s i o...micro F1score,和macro F2score则是用来衡量多元分类器的性能。...的计算方法,macro F1score就是 m a c r o F 1 s c o r e i = 2 p r e c i s i o n m a × r e c a l
机器密码： 外网centos：root/vulntarget-f 内网Ubuntu、二层内网Ubuntu：root/Vulntarget# 拓扑图： 准备工作 由于外网centos这台机器找不着密码...，但是权限不够无法cat flag，所以需要提权，先信息收集一下 Linux内核提权都试了下并没成功，后面看了下是在/tmp/login_data/root下找到root密码：vulntarget-f...得到flag：vulntarget-f{------dsjlkfj489rjgr----} 前面就是为了测试一下外网centos是否正常直接利用msf现成的，为了减少对msf的依赖，后面再来手工打一下看看...admin/soap/ HTTP/1.1 Host: 192.168.150.141:7071 Cookie: ZM_ADMIN_AUTH_TOKEN=0_2d4b50e77e5ae4298afd620f5d90d68e61dc8bcf...但是后面这里执行命令却不行了 但是它影响版本：Nexus Repository Manager OSS/Pro 3.x <= 3.21.1，再尝试直接利用exp打一下成功了，并找到flag：vulntarget-f{
ofstream是从内存到硬盘，ifstream是从硬盘到内存，其实所谓的流缓冲就是内存空间;
BAPC 2018 The 2018 Benelux Algorithm Programming Contest &：对于需要的天数来二分，然后验证，注意...
项目中需要判断用户提交的多选题选项的正确率，比如正确答案应该为a, b, c，而用户选择的是a, d，那么如何判断他的正确率呢，这个场景就需要用到F1 score来计算。...From Wikipedia, the free encyclopedia http://en.wikipedia.org/wiki/F1_score In statistical analysis of...Binary classification, the F1 score (also F-score or F-measure) is a measure of a test’s accuracy....The F1 score can be interpreted as a weighted average of the precision and recall, where an F1 score..., ‘c’, ‘d’] user = [‘a’] print get_f1(standard, user) 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数...f，并返回最终结果值。...例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和： def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做如下计算...： 1 2 3 4 5 先计算头两个元素：f(1, 3)，结果为4； 再把结果和第3个元素计算：f(4, 5)，结果为9； 再把结果和第4个元素计算：f(9, 7)，结果为16； 再把结果和第...5个元素计算：f(16, 9)，结果为25； 由于没有更多的元素了，计算结束，返回结果25。
首先，先说F1 score，它其实是用来评价二元分类器的度量。 F1是针对二元分类的，那对于多元分类器，有没有类似F1 score的度量方法呢？...那就是这里提到的micro-F1和macro-F1 macro-F1 其实很简单，就是针对于每个类计算他的精确率和召回率，求平均，然后再按照F1-score公式计算即可。...micro-F1 其实也不难，就是将所有的类的精确率和召回率一起计算。 之后，再按照F1-score的公式计算即可。
查看日志还在用tail -f ? 要不换 less +F 试试? 我仍然看到很多人使用tail -f来监视正在更改的文件，主要是日志文件。...如果您是其中之一，请允许我向您展示一个更好的选择：less +F Less +F less的文档很好地说明了+F参数的内容 Scroll forward, and keep trying to read...（该行为类似于tail -f命令。） 看起来它与tail -f非常相似， 但是为什么我认为它更好呢？ 简而言之，它允许您在导航和观看模式之间切换。...完成后，只需按F键再次回到观看模式。就是这么简单 截断 对于less +F，可以使用-S选项在屏幕宽度处截断行，而tail无论行有多长，您都只能选择显示整个行。...这样导致less +F对于非常大的文件来说是不切实际的。 但是，可以运行less -n +F，从而使less只读取文件的结尾，但这不显示行号。
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