正负专题
JavaScript中使用正则判断一个值是否是数字，包含正负，小数点
使用正则表达式来判断： if(/^[+-]?\d*\.?\d*$/.test(str)){//为数字} 实际情况中可以将+去掉，
物体检测正负样本的选择注意事项
正负样本选择应注意的事项 1，正样本在截图时应该保证所需要检测的物体应当处于样本正中间，与选取框的四个边的距离相等，这样可以让你的分类器知道你的目标是什么，使结果更加收敛，检测效果更稳定（如果你选择的样本一会儿靠左边，一会儿靠右边，分类器会不知道自己要学什么，结果就会忽好忽坏，收敛效果差） 2，截图时不要使用qq截图等截图工具，因为这些截图工具截图的结果并不与元图片上对应区域完全相同，中间
C/C++中float、double类型数据正负的判断
因为float和double都有精度限制，所以判断该类型数据的正负时，不能使用“< 0.0” 或 “> 0.0” 来判断，而是要使用EPISON = 1e-7设置精度边界。 具体代码： #include<iostream>using namespace std;#define EPISON 1e-7int main() {double num;while (cin >> num) {if (
训练集中的正负样本比例失调怎么办
1，通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡 1，过抽样:过抽样也叫做上采样(over-sampling).这种方法通过增加分类中少数样本的数量来实现样本均衡。最直接的方法是简单复制少数样本形成多条记录。比如正负比例为1:10，那么我们可以将正例复制9遍来达到正负比例1:1。但是这种方法的缺点就是如果样本特征少而可能导致过拟合的问题；经过改进的过抽样方法通过在少数类中加入随机噪声、干扰数据或通过一定规
【Python】指定正负样本在逻辑回归和随机森林模型训练中的重要性
太多的借口 太多的理由 为了爱情 我也背叛了所有 如果你想离开我 就别再畏畏缩缩 太多的借口 太多的理由 别再问我难过时候怎么过 或许会好好地活 或许会消失无踪 你在乎什么 🎵 陈冠蒲《太多》 在机器学习的分类问题中，正确地指定正负样本对于模型的训练和性能至关重要。这一步骤对于模型的学习过程和最终的预测结果有着直接的影响。今天，我们将探讨在两种
拼多多算法工程师笔试题之求解一维无序数组中三个数字乘积最大值（正负零均存在）
题目： 给定一个包含正负数和零的一维无序数组，找到三个数字使得乘积最大 思路： 这道题目是个坑啊，我上来都没看直接当做之前一篇博文中求解矩阵中最大子数组和的问题了，采用动态规划的思想来解决，结果呢，只通过了10%左右，感觉很不可思议，于是重新读题发现不对了，人家说的是三个数字的乘积我这里动态规划的是两个数字的乘积，改成了三个数字的乘积也不对，瞬间郁闷了，不知道问题出现在了哪里，就只好自己在草
python实现动态规划求解给定矩阵的和最大的子数组（矩阵中数字正负均存在）
本篇博文比较简单没有太多实际意义，只是为了练习一下，动态规划我并不熟悉，也是刚处于学习的阶段，这一篇博文是对上一篇博文的java代码转换成python，练习使用。 问题： 给定一个指定的矩阵，维数小于1000，在矩阵的所有子数组中寻找具有最大和的子数组求和输出 思路： 典型的动态规划问题 下面是具体的实现： #!usr/bin/env p
Python进阶：运用if-elif-else语句判断数字的正负与零值
Python进阶：运用if-elif-else语句判断数字的正负与零值 简介：本文将深入探讨如何在Python中使用if-elif-else语句来判断一个数字是正数、负数还是零。我们将从基础概念讲起，逐步构建判断逻辑，并提供详细的代码示例，帮助您快速掌握这一实用技能。 在Python编程中，条件判断是不可或缺的一部分。其中，if-elif-else语句是一种常用的条件判断结构，它允许我们根据不
【AI面试】YOLO 如何通过 k-means 得到 anchor boxes的？Yolo、SSD 和 faster rcnn 的正负样本定义
如果你的项目中有目标检测相关的内容，那么本篇内容就一定要好好看看。不会的看到了理解下，会的看看是不是和自己理解的一样。 一、YOLO 如何通过 k-means 得到 anchor boxes的？ YOLOv2 和 YOLOv3是目标检测领域中非常流行的算法，它们都使用了anchor boxes来提高检测的准确率。这些anchor boxes是通过在训练数据集上应用k-means聚类算法来确定的
CPK值的正负的含义
CPK值（过程能力指数）是衡量生产过程稳定性和制程能力的指标，它反映了生产过程的质量水平。CPK值通常被用来评估生产过程是否能够满足产品规格的要求。 CPK值是由两部分组成的，一部分是过程平均值与产品规格上界之差，另一部分是过程平均值与产品规格下界之差，两者取最小上界。CPK值等于这两部分的差值除以三倍的过程标准差。 CPK值的大小反映了生产过程的质量状况。一般来说，CPK值越大，生产过程的质
2D目标检测正负样本分配集合
一：CenterNet Center point based正负样本分配方式：中心像素分配为当前目标。 如果同类的两个高斯核具有交叠的情况，我们逐元素【像素】的选取最大值。Center point based 正样本分配方式的缺点：如果两个不同的物体完美匹配，它们可能共享相同的中心。在这个场景下，CenterNet只能预测其中一个物体。
判断整数的正负零特性
转载地址：http://www.cppblog.com/qinqing1984/archive/2011/07/13/150855.html 今天在C++博客看到一遍讨论不用条件判断语句，要求返回正负零特性的文章，后面的讨论很精彩，花了一个上午的时间才他们的思路理解，惭愧惭愧。 方法总结如下： 第一种方法： 分离符号位，利用移位，异或求为一位 [cpp] view
YOLO-----关于正负样本、Loss、IOU、怎样去平衡正负样本的问题？
关于正负样本、Loss、IOU、怎样去平衡正负样本的问题 1、关于正负样本2、Loss计算3、IOU、GIOU、DIOU、CIOU4、怎样去平衡正负样本的问题？ 先整理一下anchor的概念 常用的anchor定义 ----Faster R-CNN 定义三组纵横比ratio = [0.5,1,2]和三种尺度scale = [8,16,32]，可以组合处9种不同的形状和大小
Python——条形图正负不同色加表格
条形图，当差值大于0时设置一个颜色，反之另一种颜色，并添加表格 import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.ticker as mtickimport matplotlib.ticker as ticker#设置输出结果对齐方式pd.set_optio
线性代数 --- 为什么LU分解中L矩阵的行列式一定等于正负1？
以下是关于下三角矩阵L的行列式一定等于+-1的一些说明 笔者的一些话(写在最前面)： 这是一篇小文，是我写的关于求解矩阵行列式的一篇文章中的一部分。之所以把这一段专门提溜出来，是因为这一段相对于原文是可以完全独立的，也是因为我自认为这是原文中很精彩的一段论证。为了便于我自己后续翻阅和查找，也是为了给我CSDN文章里面凑数，这才有了这篇文章。 证明：
双极性电压测量电路 负电压测量电路 正负电压测量电路 运放OP07运用 加法器 电压跟随器
一、 需求： 1. 测量电压范围-100V～+100V 2. 元器件：越简单越好 3. 精度：待定。 二、设计电路结果： 分压电路+电压跟随器+加法器+分压电路得到0~3.3V间的电压，再通过STM32系列芯片的ADC进行采集 三、测量结果： 分别对-100V, 0V, +100V进行测试如下图： 100V输出2.5V，即100V对应着2.5V 0V输出1.25V，即0
双极性电压测量电路 负电压测量电路 正负电压测量电路 运放OP07运用 加法器 电压跟随器
一、 需求： 1. 测量电压范围-100V～+100V 2. 元器件：越简单越好 3. 精度：待定。 二、设计电路结果： 分压电路+电压跟随器+加法器+分压电路得到0~3.3V间的电压，再通过STM32系列芯片的ADC进行采集 三、测量结果： 分别对-100V, 0V, +100V进行测试如下图： 100V输出2.5V，即100V对应着2.5V 0V输出1.25V，即0
【STM32H7教程】第76章 STM32H7的FMC总线应用之驱动AD7606（8通道同步采样, 16bit, 正负10V）
完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第76章 STM32H7的FMC总线应用之驱动AD7606（8通道同步采样, 16bit, 正负10V） 本章节为大家讲解FMC总线驱动数模转换器AD7606，实战性较强。 目录 第76章 STM32H7的FMC总线应用之驱动AD7606
【总结】二次曲面的和正负惯性指数
最难记得就是单叶双曲面和双叶双曲面，我的方法是**“负担”，负惯性指数的个数为单个就是单叶双曲面。** 特别要注意，这里的等号右边是正数，如果是负数要两边同时乘以一个负一。
正负样本不均衡解决方案
、欠采样和过采样 参考：https://www.jianshu.com/p/256f83cecbc8 欠采样：去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后再正常进行学习。（数据量足够时使用此方法）。缺点是，若随机丢弃样本，可能丢失多数类的重要信息。 改进的欠采样的代表算法是EasyEnsemble：利用集成学习机制，它将多数样本划分成若 N个集合，然后将划分过后的集合与少数样本组合，
有符号数是如何判断正负符号位的？
文章目录 有符号数是如何判断正负符号位的？ 运行结果： 有符号数是如何判断正负符号位的？ #include<stdio.h>int main(){int input_data = 0;printf("Please input the data ! \n");scanf("%d",&input_data);if (input_data>=0) {if (input_data !
目标检测算法是如何生成正负样本的（一）
目标检测算法是如何生成正负样本的（一） 前言 由于在学习和应用目标检测算法时，不可避免的接触到正负样本的生成策略等知识点，并且正负样本的区分策略对算法最终效果至关重要。因此，通过参考他人的文章资料，本文将目标检测中正负样本的区分策略进行汇总。为了能将主要篇幅集中在不同算法生成正负样本的策略上，本文不对每个算法完整结构进行详细介绍。本文涉及了不同种类的anchor-based和anchor-
yolov5的正负样本的定义和匹配
文章目录 前言build_target1.输入参数2.初始化准备3.设置偏移值4.初步筛选出正样本5.扩增正样本6.返回值代码 总结 前言 虽然yolov5没有正式的论文发布，但是其整个检测框架已经越来越成熟了。 源码：https://github.com/ultralytics/yolov5 版本yolov5 v6.1 build_target 正负样本的分配，建立在生成t