研究将固态硬盘作为持久存储层和传统硬盘的在数据库性能上的研究…
Week1 Bird recognition in the city of Peacetopia (case study)( 和平之城中的鸟类识别(案例研究)) 1.Problem Statement This example is adapted from a real production application, but with details disguised to protect confidentiality. (问题陈述:这个例子来源于实际项目,但是为了保护机密性,我们会对细节…
python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  banking case1 http://ucanalytics.com/blogs/data-visualization-case-study-banking/ A…
http://access.feld.cvut.cz/view.php?cisloclanku=2009060001 Vydáno dne 02. 06. 2009 (15123 přečtení) This paper presents the comparative study of performance of four pitch detection algorithms. The algorithms have been evaluated with a speech database…
转:http://phrack.org/papers/attacking_javascript_engines.html Title : Attacking JavaScript Engines: A case study of JavaScriptCore and CVE-2016-4622 Author : saelo Date : October 27, 2016 |=-------------------------------------------------------------…
郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们…
很荣幸,经过三天的努力.终于把自己翻译的教材做完了,现在把它贴出来,希望能指出其中的不足.   Case Study: Random Number Generation Fig. 6.7  C++ 标准库头文件 (Part 3 of 3.) 6.7  Case的学习: 随机数的生成 我们现在需要一个简短的,并希望娱乐的分流成为一种流行的编程应用,即模仿和玩游戏,在这一节和下一节当中,我们将要开发一个包含多选功能的游戏. 这些元素的产生可以使用C++的标准库来获得,仔细研读下面的语句 i = ra…
[]To help you practice strategies for machine learning, the following exercise will present an in-depth scenario and ask how you would act. Consider airplane pilots who’s training involves time spent in flight simulators. These flight simulators acce…
二分类模型的预测结果分为四种情况(正类为1,反类为0): TP(True Positive):预测为正类,且预测正确(真实为1,预测也为1) FP(False Positive):预测为正类,但预测错误(真实为0,预测为1) TN(True Negative):预测为负类,且预测正确(真实为0,预测也为0) FN(False Negative):预测为负类,但预测错误(真实为1,预测为0) TP+FP+TN+FN=测试集所有样本数量. 分类模型的性能评价指标(Performance Evalua…
回归模型的性能评价指标(Performance Evaluation Metric)通常有: 1. 平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE):真实目标y与估计值y-hat之间差值的平均值 (注:m为测试集样本数量,下同) 2. 均方误差(Mean Squared Error, MSE):真实目标y与估计值y-hat之间差值的平方的平均值 对比平均绝对误差,均方误差对异常值更敏感. 3. 均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE):均方误差的方…