kappa系数在遥感分类图像的精度评估方面有重要的应用，因此学会计算kappa系数是必要的 实例1 实例2

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就

Storm是一个分布式的流处理系统,利用anchor和ack机制保证所有tuple都被成功处理.如果tuple出错,则可以被重传,但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢?Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology,用来解决这个问题. Transactional Topology目前已经不再维护,由Trident来实现事务性topology,但是原理相同. 5.1一致性事务的设计 Storm如何实现即对tuple并行处理,又保证事务性.本节从简单的事务性实现方法入手

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

文 | 陈肃 DataPipelineCTO 交流微信 | datapipeline2018 本文完整PPT获取 | 关注公众号后,后台回复“陈肃” 首先,本文将从数据融合角度,谈一下DataPipeline对批流一体架构的看法,以及如何设计和使用一个基础框架.其次,数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题.如果数据无法实现一致,即使同步再快,支持的功能再丰富,都没有意义. 另外,DataPipeline目前使用的基础框架为Kafka Connect.为实现一致性的语义保证,我们做了一些额外工作

一.Redis集群的使用 我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Master或者Master-Slave的形式,或者搭建Redis集群,进行数据的读写分离,类似于数据库的主从复制和读写分离.如下所示: 同样类似于数据库,当单表数据大于500W的时候需要对其进行分库分表,当数据量很大的时候(标准可能不一样,要看Redis服务器容量)我们同样可以对Redis进行类似的操作,就是分库分表. 假设,我们有一个社交

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 我个人感觉,这个概念和分布式系统中的CAP原则是类似的: CAP原则指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼 Azure CosmosDB有五种一致性级别,从数据一致性角度来说,我们按照最强的一致性,到最低的一致性,排序如下: 1.Strong (强一致性) 2.Bounded Staleness 3.Ses

<Windows Azure Platform 系列文章目录> 绝大部分的商业分布式数据库,要求开发人员选择两个极端的数据库一致性:强一致性(Strong Consistency)和最终一致性(Eventual Consistency) 在笔者之前的文章中,我们介绍了Azure CosmosDB的五种一致性级别: - Strong (强一致性) - Bounded Staleness - Session (会话一致性) - Consistent prefix (一致性前缀) - 最终一致性 (

一.算法背景 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简单哈希算法带来的问题,使得DHT可以在P2P环境中真正得到应用. 二.应用场景 现在一致性hash算法在分布式系统中也得到了广泛应用,分布式系统中涉及到集群部署,包括缓存Redis集群,数据库集群,我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最

转载: https://blog.csdn.net/bntX2jSQfEHy7/article/details/79549368 为什么要有Hash一致性算法?就像以前介绍为什么要有Spring一样,首先会以历史的角度或者项目发展的角度来分析,今天的分享还是一样的套路,先从历史的角度来一步步分析,探讨一下到底什么是Hash一致性算法! 一.Redis集群的使用我们在使用Redis的时候,为了保证Redis的高可用,提高Redis的读写性能,最简单的方式我们会做主从复制,组成Master-Mast

一致性算法—Paxos.Raft.ZAB 2019年04月21日 20:35:09 bulingma 阅读数 64更多 分类专栏: 分布式概念   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/bulingma/article/details/89438851 写在前面 1.分布式系统对fault tolerence的一般解决方案是state machine replication(状态

其实不管redis还好,Mysql也好 这种数据存储介质,在分布式场景中都存在共同问题:即集群场景下服务路由.比如redis集群场景下,原本我们分3主3从部署.但万一有一天出现访问量暴增或其中一台机器挂了的场景,那么服务路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新计算后  会面临数据在新的节点找不到,于是乎又会走DB查询数据进缓存,如果又是流量很大的场景,会给数据库造成不少压力.如果有一种算法,无论遇到扩容.缩容问题,最终受影响面足够小,即只有部分数据可能需要重新落DB,其他还是能正确找到对应缓存

预测模型在各个领域都越来越火,今天的分享和之前的临床预测模型背景上有些不同,但方法思路上都是一样的,多了解各个领域的方法应用,视野才不会被局限. 今天试图再用一个实例给到大家一个统一的预测模型的做法框架(R中同样的操作可以有多种多样的实现方法,框架统一尤其重要,不是简单的我做出来就行).而是要: eliminate syntactical differences between many of the functions for building and predicting models 数据

    首先先从Bezier说起: 一条直线上有两个端点,P0和P1,那么直线可以写成 y = kx+b ,其实也就是P(t) = (1-t)P0 + P1 (这是个插值函数),(小注,我时常把这两个东西系数写反,其实代入0和1就不会弄错了)T的值范围定义为[0,1]的话,就是这线段上所有的点了(集合) 当然P是(x,y)或(x,y,z)是向量,(1-t)和t是权(高中时候和另外一个同学被椭圆和直线之类的题目折磨的痛不欲生,后来发现了公式,不过自己忘了,反正很有意思的,快速求解数学题目-..)

ORACLE VS MYSQL 一.历史 1.  Oracle: 中文译作甲骨文,这是一家传奇的公司,有一个传奇的大老板Larry Ellision. Ellision 32岁还一事无成,读了三个大学,没得到一个学位文凭,换了十几家公司,老婆也离他而去.开始创业时只有1200美元,却使得Oracle公司连续12年销售额每年翻一番.Oracle成立于1977年,早期的理论基础,反而来自于一篇IBM的论文<A Relational Model of Data for Large Shared Dat

问卷调查的可靠性分析 一.概念:     信度是指依据測验工具所得到的结果的一致性或稳定性,反映被測特征真实程度的指标. 一般而言,两次或两个測验的结果愈是一致.则误差愈小,所得的信度愈高,它具有下面特性: 1.信度是指測验所得到结果的一致性或稳定性.而非測验或量表本身. .信度值是指在某一特定类型下的一致性,非泛指一般的一致性,信度系数会因不同一时候间.不同受试者或不同评分者而出现不同的结果: .信度是效度的必要条件,非充分条件. 信度低效度一定低.但信度高未必表示效度也高: 信度检验全然依赖

Java Servlet API中文说明文档 目 录 1.... Servet资料 1.1      绪言 1.2      谁需要读这份文档 1.3      Java Servlet API的组成 1.4      有关规范 1.5      有关Java Servlets 1.6      Java Servlet概论 1.7      Servlet的生命周期 1.8      Servlet的解析和载入 1.9      Servlet的初始化 1.10    Servlet处理请求

事务是MySQL等关系型数据库区别于NoSQL的重要方面,是保证数据一致性的重要手段.本文将首先介绍MySQL事务相关的基础概念,然后介绍事务的ACID特性,并分析其实现原理. MySQL博大精深,文章疏漏之处在所难免,欢迎批评指正. 一.基础概念 事务(Transaction)是访问和更新数据库的程序执行单元:事务中可能包含一个或多个sql语句,这些语句要么都执行,要么都不执行.作为一个关系型数据库,MySQL支持事务,本文介绍基于MySQL5.6. 首先回顾一下MySQL事务的基础知识. 1

当你在爬取某些网站的时候 对于你的一些频繁请求 对方会阻碍你 常见的方式就是使用验证码 验证码的主要功能 就是区分你是人还是鬼(机器人) 人 想法设法的搞一些手段来对付技术 而 技术又能对付人们的想法 一来一去 就有了各种各样的变态验证码 也有了各种各样的应对方式 常见的验证码有这么几种 图像验证 语音验证 短信验证 极验验证 点击验证 今天 小帅b想跟你先说说如何识别图像验证码 那么 接下来就是 学习 python 的正确姿势 我们来看看这些图片验证码 (此图来源网络) 可以发现 这些验证码大