很多人说HashMap的DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f是因为这样做满足泊松分布，这就是典型的半知半解、误人子弟、以其昏昏使人昭昭。实际上设置默认load factor为0.75和泊松分布没有关系，随机哈希的存放数据方式本身就是满足泊松分布的。 java8及以上版本中开头这一段的注释，是为了解释在java8 HashMap中引入Tree Bin（也就是放数据的每个数组bin

非平衡数据会影响最后的评判效果，严重的会带来过拟合的效果，即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确，我们需要对非平衡数据进行一定的处理，主要有以下几种方式：   欠采样过采样人工合成调权重   在开始介绍不同的处理方式之前，我们先引入一组非平衡数据。   #导入一些相关库 from sklearn.model_selection import train_

我们在看HashMap源码时，知道HashMap默认的负载因子是0.75。那这个0.75是怎么来的呢？ /*** The load factor used when none specified in constructor.*/static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f; 通常，加载因子需要在时间和空间成本上寻求一种折衷。 加载因子过高

目标检测模型性能衡量指标、MS COCO 数据集的评价标准以及不同指标的选择推荐 0. 引言 0.1 COCO 数据集评价指标 目标检测模型通过 pycocotools 在验证集上会得到 COCO 的评价列表，具体参数的含义是什么呢？ 0.2 目标检测领域常用的公开数据集 PASCAL VOCMicrosoft COCO（MS COCO） 在 MS COCO 数据集出来