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如何使用Eclipse插件TPTP而不是traceview分析Android应用程序？(1 个回答)
在eclipse中分析android应用程序的标准方法是使用插件ddms并创建一个包含所有信息的跟踪文件。 如果你想查看这些信息，你可以使用“traceview”。 我不喜欢我对这个应用程序的第一次体验，因为你不能过滤结果。 你有很多方法调用来启动你的应用程序，你不能只过滤你的代码...
人脸检测通用评价标准
假设实际测试集中有100个正样本和100负样本，100个正样本有90个预测为正，10个预测为负； 100个负样本中有80个预测为负，20个预测为正，那么tptptp，tntntn， fpfpfp ，fnfnfn分别是：tptptp代表着本次预测为true，预测为positive，预测为正，并且预测是正确的，把正的预测为正就是正确的，于是tp=90tp=90tp=90...
你想知道的特征工程，机器学习优化方法都在这了！收藏！
precision=tptp+fpprecision=frac{tp}{tp+fp}precision=tp+fptp3.3召回率(recall)召回率（recall），查全率。 即正确预测为正的占全部实际为正的比例。 个人理解：真正正确的占所有实际为正的比例。 recall=tptp+fnrecall=frac{tp}{tp+fn}recall=tp+fntp为了综合评估一个排序模型的好坏，不仅要看模型在不同 top n下...
PyTorch常用代码段整理合集分享
tp=np.dot((data==c).astype(int),(data==c).astype(int))tp_fp=np.sum(data==c)tp_fn=np.sum(data==c)precision=tptp_fp*100recall=tptp_fn*100pytorch 其他注意事项模型定义建议有参数的层和汇合（pooling）层使用 torch.nn 模块定义，激活函数直接使用 torch.nn.functional。 torch.nn 模块和 torch.nn.functional...
统计学习方法(一)——统计学习方法概论
学习过程中，根据已知的训练数据集学习一个分类器，分类过程中，根据学习的分类器对新实例进行分类。 分类问题如图所示：? 精确率的定义为p=tptp+fpp=frac {tp}{tp+fp}p=tp+fptp，召回率的定义为r=tptp+fnr=frac {tp}{tp+fn}r=tp+fntp，f1值是精确率和召回率的调和均值，公式为f1=2prp+rf1=frac {2pr} {p+r}f1=p+r2pr...
机器学习笔试题精选（五）
这样，准确率 p 的定义是：p=tptp+fpp=tptp+fp p=frac{tp}{tp+fp}可以理解为预测好瓜中，确实是好瓜的比例。 该例子中 p = 14(14+2)。 召回率 r 的定义是：r=tptp+fnr=tptp+fn r=frac{tp}{tp+fn}可以理解为真实的好瓜被预测出来的比例。 该例子中 r = 14(14+1)。 现在，如果二元分类阈值提高，相当于判定好瓜的标准更...
从一到万的运维之路,说一说VMDockerKubernetesServiceMesh
fmdk_st1uvamv7du2mpxgtptpo7ti2qsnmijrcf5lg02ft5rqq5f_im3jfhrhhwnmg6wz9ccpabr1oqqe8fyxfo8sfletbeumfctbm7upumi-h4civ6la_8hztnky4vhuuolawgdu1epuv7rbgmx2a2cbcqllauwvs_xag8a5jshd_lgwm4geqn5kq2tncivnjkf1fhnx9m9x_bjm4zjcdhkjdvijnxorg7gugqelxr0q8irri0bfqsoan213ml2wqbx2rsb0w1ty144ezsj8kex6uwhn2n2tgs...
IBO的金融原理和应用方向分析1 EOS RAM 扩容代码更新细节2 BM：EOSIO RAM Market & BancorAlgorithm3 EOSPark杂谈：RAM篇——基本概念4 EOS
tptpub：ibo之二bancor protocol relay机制花开两朵，各表一枝。 fibos之后，eos钱包tokenpocket的tpt代币发行又掀起了一股短暂的小热潮。 而随着对tpt的研究，虽然tpt在tpdex和newdex上均可交易，但其实际初始发行是由dapppub（https:dapp.pub）发行完成的，而dapppub自己也发行了自己的代币pub。 （改版之后dapppub...
Java应用性能优化之道
你可以使用jvivuavm、eclipse的tptp以及jprobe进行分析。 优化的方法 建议您使用以下方法优化应用程序。 首先，你需要检查是否真的需要优化。 性能测量过程不是一件简单的事情，而且也无法保证总是得到满意的结果。 因此，如果应用性能符合预期，就不要花费额外的精力来进行优化。 问题往往在一个地方，你只需要解决...
性能调优攻略
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基于Linux与lpc3250开发板的交叉开发环境搭建
b、nfs的安装：在ubuntu下的安装很easy：sudo apt-get install nfs-sever3、tftp服务器的安装：a、什么是tptp：tftp是远程文件传输协议的缩写，其作用是将主机中设定目录下的文件拷贝到开发板的文件系统中，它与nfs的区别显而意见。 b、安装：还是很easy：sudo apt-get install tftp-hpa tftpd-hpa xinetd...
ROC曲线与癌症分类
roc将不同阈值下的tp rate和fp rate表示在一张图表上，便于直观地看到不同阈值的作用以及分类器本身的作用情况。 confusion matrix如下：? roc curve如下，不同的阈值对应着图上不同的点：? 其中，sensitivity=tprate=tptp+fnspecificity=fprate=fpfp+tn begin{split}mathrm{sensitivity} = mathrm{tprate} =...
论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本）
下面，结果将用两种指标进行评估：错误分类百分比(the percentage of bad classification,pbc) pbc=100×fn+fptp+fn+fp+tn pbc = 100 times frac{fn+fp}{tp+fn+fp+tn}准确度(precision) precision=tptp+fp precision =frac{tp}{tp+fp} 改变检测网站也提出并评估其他指标，此处并未考虑。 2. 参数所有参数的列表以及在...
