measure专题
论文笔记：GEO-BLEU: Similarity Measure for Geospatial Sequences
22 sigspatial 1 intro 提出了一种空间轨迹相似性度量的方法比较了两种传统相似度度量的不足 DTW 基本特征是它完全对齐序列以进行测量，而不考虑它们之间共享的局部特征这适用于完全对齐的序列，但不适用于逐步对齐没有太多意义的序列BLEU 适用于不完全对齐的序列将序列中的地点视为单词，它们的连续组合视为地理空间𝑛-gram,应用这种方法基于局部特征评估地理空间轨迹的相似性然而，
准确率、精确率、召回率、F1（F-Measure）都是什么？
机器学习ML、自然语言处理NLP、信息检索IR等领域，评估（Evaluation）是一个必要的工作，而其评论价值指标往往有如下几点： 准确率 Accuracy; 精准率 Precision; 召回率 Recal； F1-Measure; TP: True Positive 把正的判断为正的数目True Positive，判断正确，且判为了正，即正的预测为正的； FN：False N
ImportError: cannot import name ‘compare_mse‘ from ‘skimage.measure‘
问题描述 在复现模型代码的时候遇到错误：ImportError: cannot import name 'compare_mse' from 'skimage.measure' 。 解决方案 这是由于 scikit-image 的版本问题，由于scikit-image版本升级后就修改了库函数。 方法1（修改scikit-image版本，不推荐）： pip install sci
Activtiy完全解析（三、View的显示过程measure、layout、draw）
版权声明：本文为openXu原创文章【openXu的博客】，未经博主允许不得以任何形式转载 在Activity完全解析的第一篇文章 Activtiy完全解析（一、Activity的创建过程）中，我们分析了从调用startActivtiy()到Activtiy创建完成的整个过程。其中**step20：ActivtiyThread.handleLaunchActivity(r, null)
信息检索中常用的评价指标：MAP,nDCG,ERR,F-measure
知识点文本检索常用的评价指标：MAP、nDCG、ERR、F-score/F-measure以及附加的Precision、Recall、AveP、CG、DCG、IDCG、MRR、cascade models 而ROC曲线及其度量指标AUC主要用于分类和识别 一，MAP Precision(P)： 准确率(精确度)是指检索得到的文档中相关文档所占的比例，公式如下： precisi
NBNN及SIS Measure
本文主要讲一种稀疏表示下的特征相似度度量方法，叫做SIS Measure，该度量方法结合NBNN可以完成目标分类的任务，且对特征空间非聚集的特征分类有很好的效果。相关实验结果可参考文献[2]。本文主要是实现该方法时的一些简单的心得和代码，欢迎交流。 1. 实验步骤 1.1. NBNN 首先阅读论文[1]，了解了非参数分类器的基本内容，如非参数分类器的优势在于：(1) 能自然
Borel probability measure space (Borel 概率测度空间)是个啥?
设X为某集合 1. σ-algebra 所谓的σ-algebra实则是给定某个集合X，它的一个子集族，这个子集族对取补运算和可数并运算保持封闭。 2.Borel set 如果B = B(X) 是X里面最小的σ-algebra,并且包含了所以X的开子集, 那么B里面的每一个元素(其实是开子集啦)被叫做Borel set. 3.Borel measure 假设(X,d)是一个测量空间
NLP09_机器学习、监督学习、模型搭建流程、朴素贝叶斯、系统评估、准确率，精确率召回率，F1-Measure
基于概率的系统 给定数据集，X代表特征信息，y代表标签 最终学习到x到y的映射关系f 模型f可以表示线性回归、逻辑回归、神经网络 nlp依赖于机器学习 机器学习 算法分类 监督学习，给定标签。无监督学习只有特征，没有标签 朴素贝叶斯：用于文本分类（垃圾邮件过滤，情感分析）上 逻辑回归： CRF： HMM：常用于语言识别 LDA：抽取文本主题 GMM：高斯回归模型 监督学习
A Robust and Simple Measure for Quality-Guided 2 D Phase Unwrapping Algorithms
A Robust and Simple Measure for Quality-Guided 2 D Phase Unwrapping Algorithms 论文总共分为六个部分，分别是：介绍，质量引导求解相位，残差点，载波信号的影响，本文建议的求解质量方法，实验与结论。 质量引导解包 本节中介绍的质量引导解包是2002年的一篇文章：Fast two dimensional phase-unw
【Mars3d】进行水平测量measure.area({的时候，会被模型遮挡的处理方法
问题： 1.thing/analysis/measure 水平面积 measure.area({ 在模型上测量的时候会被遮挡 2. 通过 addHeight:10000,增加高度也不可以实现这种被遮挡的效果，都增加到10000了，还是会被遮挡 export function measureArea() { measure.area({ style: { color: '#00fff2'
论文 | 信息检索结果Ranking的评价指标《RankDCG: Rank-Ordering Evaluation Measure》
未经允许，不得转载，谢谢~~ 一 文章简介 为什么要提出这个新的评价算法？ 我们都知道ranking过程对于信息检索的结果是非常重要的，那么我们就需要有一些算法能评价ranking的结果到底如何。现有用来评价ranking的常用算法有：Kendall's τ, Average Precision（AP） , Mean Average Precision(MAP)，Discounted Cumul
【issue-halcon例程学习】measure_arc.hdev
例程功能 检查倒角后铸件的细长孔之间的距离。 代码如下 read_image (Zeiss1, 'zeiss1')get_image_size (Zeiss1, Width, Height)dev_close_window ()dev_open_window (0, 0, Width / 2, Height / 2, 'black', WindowHandle)set_displa
【issue-halcon例程学习】fuzzy_measure_pin.hdev
例程功能 检查IC的引线宽度和引线距离。 代码如下 dev_close_window ()read_image (Image, 'board/board-06')get_image_size (Image, Width, Height)dev_open_window (0, 0, Width, Height, 'black', WindowHandle)* * --- Fuzzy
使用机器学习来测量基因间的相关性:一个多特征模型(Using Machine Learning to Measure Relatedness Between Genes)
1. 摘要 测量一对基因间的条件亲缘关系是计算生物学的一项基本技术，也是一个重大的挑战。论文提出了一个新的机器学习模型—多特征相关性(MFR)，通过将表达相似度和基于先验知识的相似度纳入评估标准，来准确地测量一对基因之间的条件相关性。 2. 介绍 基因之间的相互作用通常被建模为一对基因之间0/1(非相互作用/相互作用)的二元关系，而亲缘性则意味着一对基因之间的某种程度的关系。
自定义ViewGroup/View(2)(Measure,Layout,Draw)
> View绘制流程 View体系的绘制流程是从ViewRootImpl的performTraversals方法开始的； View的测量大小流程:performMeasure –> measure –> onMeasure等方法; View的测量位置流程：performLayout –> layout –> onLayout等方法； View的绘制流程：performDraw-> draw-> o
自定义ViewGroup/View(1)(Measure,Layout,Draw)
Android实现 刮刮乐效果- https://blog.csdn.net/huangliniqng/article/details/80722972 Android刮刮乐效果的实现，自定义view，绘制出中奖信息，将一张图片绘制在中奖信息的上层，通过onTouchEvent监听用户手势，通过path记录绘制轨迹，设置绘制方式为DST_OUT，对view进行重绘，当达到一定阈值的时候，不在绘
You Can't Manage What You Don't Measure
You Can’t Manage What You Don’t Measure You can’t manage what you don’t measure. It is an old management adage that is accurate today. Unless you measure something you don’t know if it is getting bet
Android View 的绘制流程之 Measure 过程详解
由于 performTraversals 方法比较长，看一个简化版： // ViewRootImpl 类private void performTraversals() {// 这个方法代码非常多，但是重点就是执行这三个方法// 执行测量performMeasure(childWidthMeasureSpec, childHeightMeasureSpec);// 执行布局（ViewGroup
Carson带你学Android：手把手带你深入学习自定义View Measure过程
前言 自定义View是Android开发者必须了解的基础网上有大量关于自定义View原理的文章，但存在一些问题：内容不全、思路不清晰、无源码分析、简单问题复杂化 等今天，我将全面总结自定义View原理中的measure过程，我能保证这是市面上的最全面、最清晰、最易懂的 Carson带你学Android自定义View文章系列： Carson带你学Android：自定义View基础 Ca
``skimage.measure.compare_psnr`` to ``skimage.metrics.peak_signal_noise_ratio``.
这里写自定义目录标题 欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants 创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入
webpack打包的项目中同时使用了css和less文件，加了speed-measure-webpack-plugin后为什么会出现这样的报错？
以上便是对webpack的config使用了speed-measure-webpack-plugin进行wrap操作之后的打包运行爆出来的错误提示。有点奇怪。 首先的的项目里使用到了less 和 css,两种后缀的文件都有。没有事用smp去wrap的情况下打包，貌似是没有问题的，less和css看结果都是有被处理到了的。打包运行也没有包什么错误提示。 没使用smp wrap过以前的运行结果是
