featureCounts真的很厉害. 常见的参数(没什么好说的,毕竟是固定的): -a -o input_file1 -F -t -g -Q -T 关键是以下几个参数怎么设置: -f # Perform read counting at feature level -O # Assign reads to all their overlapping meta-features -M # Multi-mapping reads will also be counted. --primary #

​随着信息技术高速发展,移动互联几乎已成为了一种生活方式的代名词,在全民上网的数字热潮中,如何能最大程度保障产品服务的稳定性,提供良好的用户体验,是当前企业都需要思考和亟待解决的问题.App的应用性能稳定是良好用户体验中非常关键的一环,而现实情况却是应用崩溃.卡顿.加载缓慢.页面白屏等问题,频频出现在用户的真实体验之中,成为影响业务表现的直接杀手.为此,应用性能管理(APM)正在国内外蓬勃发展,被越来越多的企业所认可. 2020年,友盟+原移动分析U-App错误分析模块正式升级为U-APM应用性

HResults计算字错率(WER).句错率(SER) 前言 好久没发文,看到仍有这么多关注的小伙伴,觉得不发篇文对不住.确实好久没有输出经验总结相关的文档,抽了个时间,整理了下笔记,发一篇关于ASR常用测试指标.比如字错率.句错率指标,以及计算工具HResults的使用篇,后续慢慢找时间输出一些人工智能领域,小白可理解可用的基础知识,或者整理一些其他笔记发一发. 转载说明 本文为原创文章,如需转载,请在开篇显著位置注明作者Findyou和出处 一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别

上篇文章提到了误差分析以及设定误差度量值的重要性.那就是设定某个实数来评估学习算法并衡量它的表现.有了算法的评估和误差度量值,有一件重要的事情要注意,就是使用一个合适的误差度量值,有时会对学习算法造成非常微妙的影响.这类问题就是偏斜类(skewed classes)的问题.什么意思呢.以癌症分类为例,我们拥有内科病人的特征变量,并希望知道他们是否患有癌症,这就像恶性与良性肿瘤的分类问题.假设y=1表示患者患有癌症,假设y=0表示没有得癌症,然后训练逻辑回归模型.假设用测试集检验了这个分类模型,并

在DOS命令状态下输入 :ping 202.105.135.211 -t (连续的对该IP地址执行Ping命令,直到被用户以Ctrl+C中断)就会得到下面的结果:Pinging 202.105.135.211 with 32 bytes of data:Reply from 202.105.135.211: bytes=32 time=93ms TTL=42Reply from 202.105.135.211: bytes=32 time=86ms TTL=42Reply from 202.10

使用ML.NET建立PCB加投率模型对单一蚀刻工序进行加投率预测, 此实例为最简单预测,要想实现全流程加投率预测挑战难度还是挺大的,可以查看另一种关于大数据在PCB行业应用---加投率计算基本原理:PCB 加投率计算实现基本原理--K最近邻算法(KNN)   一.PCB加投数据结构 建立数据结构,蚀刻工序影响报废的的关键参数,铜厚.线宽公差.最小线宽.最小线距(实际影响参数会更多) /// <summary> /// PCB加投模型样本数据结构(此为演示结构并非真实加投模型结构)--蚀刻工序

PCB行业中,客户订购5000pcs,在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废, 所以在生产前需计划多投一定比例的板板, 例:订单 量是5000pcs,加投3%,那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs. 而这个多投的订单标准,每家工厂都可能不一样的,因为加投比例,需要结合订单数量,层数,铜厚,线宽,线距, 表面工艺,HDI阶数,孔径比,特殊工艺,验收标准等等 ,所以工艺难度越大,加投量也是越多. 在这里以K最近邻算法(KNN)进行加投率的模似

一.基础概念 1.1.语音识别(ASR) 语音识别(speech recognition)技术,也被称为自动语音识别(英语:Automatic Speech Recognition, ASR), 狭隘一点白话说:将语音转换为文字的技术. 维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/语音识别 Findyou:一般使用ASR缩写. 1.2.句错率(SER) 句错误率:Sentence Error Rate 解释:句子识别错误的的个数,除以总的句子个数即为SER 计算公式:(

主要是为了提醒自己要——保重 height = input('请输入身高(m):') weight = input('请输入体重(KG):') age = input('请输入年龄:') sex = input('请输入性别(男:1,女:0):') BMI = float(weight) / (float(height) * float(height)) per = 1.2 * BMI + 0.23 * int(age) - 5.4 - 10.8 * int(sex) if sex == 1:

---恢复内容开始--- 1. k_fold = KFold(n_split, shuffle) 构造KFold的索引切割器 k_fold.split(indices) 对索引进行切割. 参数说明:n_split表示切割的份数,假设切割的份数为10,那么有9份是训练集有1份是测试集,shuffle是否进行清洗,indices表示需要进行切割的索引值 import numpy as np from sklearn.model_selection import KFold indices = np.

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们

泰坦尼克号获救率数据分析报告,用数据揭露真相. 一,船上乘客生存率分析报告 泰坦尼克号生存率仅有38%的,可见此次事件救援不力,救生艇严重不足,且泰坦尼克号号撞得是冰山,海水冷,没有救生艇,在水里冻死的乘客不少. 二,哪个年龄段存活率最高(青年人(18岁以下),中年人(18到50岁),老年人(50岁以上)) 数据分析:看图我们得到,年轻人获救率最高50%,老年人获救率最低0.39,中年人死亡人数最多.发生生命危险时,自救能力最强的中年人还是起到了中流砥柱的作用.不要再叫猥琐油腻中年男了哦,他们才

混淆矩阵 精准率/查准率,presicion 预测为正的样本中实际为正的概率 召回率/查全率,recall 实际为正的样本中被预测为正的概率 TPR F1分数,同时考虑查准率和查全率,二者达到平衡,=2*查准率*查全率/(查准率+查全率) 真正率 = 灵敏度 sensitivity 召回率 TP/TP+FN ,只关注正样本中有多少被准确预测 假正率 = 1- 特异度 = FP/(FP+TN),有多少负样本被错误预测   在正负样本足够的情况下,可以用ROC曲线.AUC.KS评价模型区分能力和排序

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 学习笔记类似提纲,具体细节参照上文链接 一些前置的基础 随机数 tf.random uniform(shape()) 两个元素零向量 tf.zeros(shape=(2)) 2x2常量 tf.constant([1,2],[3,4]) 查看形状.类型.值 A.shape A.dtype A.numpy() 矩阵相加 tf.add(A,B) 矩阵相乘 tf.matmul(A,B) 自动求导机制  tf.G

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设 定:初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中 会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0- s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送 flow_stats_request,当控制器接收到来自

一.实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设定: 初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 二.实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失 一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里 假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送flow_stats_request,当控制 器接收

一.实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设定;初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 二.实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送flow_stats_request,当控制器接收到来自

验 3:Mininet 实验--测量路径的损耗率 一.实验目的 在实验 2 的基础上进一步熟悉 Mininet 自定义拓扑脚本,以及与损耗率相关的设定:初步了解 Mininet 安装时自带的 POX 控制器脚本编写,测试路径损耗率. 二.实验任务 h0 向 h1 发送数据包,由于在 Mininet 脚本中设置了连接损耗率,在传输过程中会丢失一些包,本次实验的目的是展示如何通过控制器计算路径损耗速率(h0-s0-s1-h1).这里假设控制器预先知道网络拓扑.控制器将向 s0 和 s1 发送flow

文章关键词:RFC2544.丢包率.吞吐量. 丢包率概述: 丢包率(Frame Loss Rate)测试的目的是确定DUT在不同的负载和帧长度条件下的丢包率.在稳定负载下,由于网络设备资源缺乏,应该正确转发而没有转发的包占接收包的百分比就是丢包率.实际的测试方法是以一定发送速率向DUT发送一定数量X的包,并统计被DUT转发的包的数量Y. 因此我们可得出丢包率的计算公式:[(发送包数量X-接受包数量Y)x100]/发送包数量X.在这里有两个知识点是需要大家清楚的,首先是吞吐量<测试速率<线速:其