论文: MTLD, vocd-D, and HD-D: A validation study of sophisticated approaches to lexical diversity assessment  地址: https://link.springer.com/content/pdf/10.3758%2FBRM.42.2.381.pdf LD Lexical diversity TTR type–token ratio 缺点是文本长度变化敏感 vocd-D :也是文本长度的函数 C…

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第三章:点击流分析的奇妙世界:指标 新的Web Analytics 2.0心态:搞定它.新的闪亮系列工具:是的.准备好了吗?当然! 现在是时候开始构建度量和关键绩效指标(KPI)模块来探索Clickstream分析这个美呆了的世界. 我将捣碎一些神话,摒弃(友好地)一些强烈推荐但却不可行的方法,并且帮助你更好地诊断性能低下的根源. 也意味着,在本章你将开始磨练你的技能以成为一个分析忍者! 章节内容 一.  重新访问标准的指标…

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- SNA社会关系网络分析中,关键的就是通过一些指标的衡量来评价网络结构稳定性.集中趋势等.主要有中心度以及中心势两大类指标. 以下的代码都是igraph包中的. ---------------------------------------------------- 中心度指标的对比 指标名称 概念 比较 实际应用 点度中心度 在某个点上,有多少…

1 软件度量值指标 1.1 可维护性指数 表示源代码的可维护性,数值越高可维护性越好.该值介于0到100之间.绿色评级在20到100之间,表明该代码具有高度的可维护性:黄色评级在10到19之间,表示该代码适度可维护:红色评级在0至9之间,表示低可维护性. 1.2 圈复杂度 它是通过计算程序流中不同代码路径的数量来创建的,用来表示一个程序的复杂性.具有复杂控制流的程序需要更多的测试才能获得良好的代码覆盖率,并且不易维护. 以下两种情况会在计算圈复杂度时加1: 分支(if.while.do) swi…

1. 混淆矩阵 确定截断点后,评价学习器性能 假设训练之初以及预测后,一个样本是正例还是反例是已经确定的,这个时候,样本应该有两个类别值,一个是真实的0/1,一个是预测的0/1 TP(实际为正预测为正),FP(实际为负但预测为正),TN(实际为负预测为负),FN(实际为正但预测为负) 通过混淆矩阵我们可以给出各指标的值:查全率(召回率,recall):样本中的正例有多少被预测准确了,衡量的是查全率,预测对的正例数占真正的正例数的比率: 查全率＝检索出的相关信息量 / 系统中的相关信息总量 = T…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 加载数据 使用text8作为训练的文本数据集 text8中只包含27种字符:小写的从a到z,以及空格符.如果把它打出来,读起来就像是去掉了所有标点的wikipedia. 直接调用lesson1中maybe_download下载text8.zip 用zipfile读取zip内容为字符串,并拆分成单词li…

https://github.com/mounicam/lexical_simplification 提供了SimplePPDBpp: SimplePPDB++ resource consisting of around 14.1 million paraphrase rules along with their readability scores.   --- 非英文 主要贡献:1.创造了人为评分的15000个英文单词复杂度2.提出了a novel neural readability ra…

自人工智能的概念提出以来,关于符号主义和连接主义的争论就不绝于耳.究竟哪一种方式可以实现更好的人工智能?这一问题目前还没有定论.深度学习的快速发展让我们看到连接主义在构建 AI 系统中的优势,但其劣势也很明显,如对大量数据的依赖.因此,越来越多的学者开始寻求取两者之长的 AI 系统实现方式,本文中介绍的 Neuro-Symbolic Concept Learner 便是其中的一项工作. 人工智能应该复制人脑的哪一部分功能?这个问题的答案反映了一场辩论的焦点,这场辩论和 AI 的历史一样久远.20…

​关于直播的技术文章不少,成体系的不多.我们将用七篇文章,更系统化地介绍当下大热的视频直播各环节的关键技术,帮助视频直播创业者们更全面.深入地了解视频直播技术,更好地技术选型. 本系列文章大纲如下: (一)采集 (二)处理 (三)编码和封装 (四)推流和传输 (五)延迟优化 (六)现代播放器原理 (七)SDK 性能测试模型 本篇是<视频直播技术详解>系列的最后一篇直播云 SDK 性能测试模型,SDK 的性能对最终 App 的影响非常大.SDK 版本迭代快速,每次发布前都要进行系统的测试,测试要…