首先包含头文件：#include <iomanip> 如果是保留d位有效数字，则为： cout << setprecision(d) << num<< endl; 如果小数点后保留d位，则为： cout << setiosflags(ios::fixed) << setprecision(d) << num<< endl;

（精确度，召回率，真阳性，假阳性）ACC、敏感性、特异性等 ROC指标

有一个需求，需要实现对cell进行滑动换位置，合并 ，长按编辑等操作。我是用了原生的touch事件进行手动判断。其中一个功能，在touchBegin开始时启动了一个计时器,如果1秒后没有移动位置，就判断为长按。这里没有移动位置，我就想当然的把偏移量设为0.也就是当当前位置和之前位置的差为零时，我就认为是没有移动。这个在iphone5s上一直没问题。最近升级了系统，也换了设备，发现在6plus上，一

在Java中如果使用浮点型小数进行计算，尤其是商业计算将会出现奇怪的结果。比如下面的程序： System.out.println(30.29 - 1.01); 我们期望它输出的结果是29.28，但是实际结果确是：29.279999999999998。 首先解释下为什么，为什么整数的时候不会呢，只有浮点数float,double才会呢，而且有的时候会，有的时候不会？ 比如下面的程序： Sy

对Precision、Recall的直译是“精确度”和“召回率”，第一次接触这两个词，很难从字面上知道它们的含义。而翻译成“查准率”和“查全率”就比较好理解，下面统一使用“查准率”和“查全率”。 1、真假正负例 真正例（True Positive， TP）：预测值和真实值都为1 假正例（False Positive，FP）：预测值为1，真实值为0 真负例（True Negative，TN）

在前几节，我们一直强调，人工智能运行的一个基本原理是，由人分析具体问题然后抽象出问题与数据间的逻辑关系，这种逻辑关系往往是一个数学模型。计算机的任务是根据大量数据的分析来确定数学模型中的各种参数。前面我们详细讨论过的一个例子就是二维平面上点集的划分。 如上图，由人对问题进行抽象分析后得出，两组数据可以用一条通过圆点的直线分割开来。直线所对应的方程就是问题与数据间的逻辑关系，也就是数学模型，模

1、在提取深度图像的时候提取到的ID和在骨骼定位中的用户ID是相等的。。。惊喜！！！ 确切的说应该是这样：深度图像的ID是0、1、2、3、4、5、6、7，其中0是表示背景，而骨骼图像的ID是0、1、2、3、4、5、6，其中0表示的是检测到的一个人，所以两者关系应该是：骨骼ID+1=深度ID

目录 一、前言： 二、前期准备： 1、设备查看 2、导入收集到的数据集 3、数据预处理 4、划分数据集（8:2） 5、加载数据集 三、搭建神经网络 四、训练模型 1、设置超参数 2、编写训练函数 3、编写测试函数 4、正式训练 五、可视化结果 六、预测 1、预测函数 2、指定图片进行预测 七、模型保存 八、运行结果展示： ①使用原有的网络模型，测试集的精确度

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> AWS研究团队发表了一项用于解决训练资料不平衡的新技术，在研究实验中，AWS用新技术来处理辨识特定声音的问题，像是玻璃打破的声音或是婴儿的哭声，实验结果显示，相比一般常用的神经网络声音辨识方法，新方法将错误率降低了15%～30%，AWS也将在5月举行的IEEE 讯号与资通讯科技国际会议中，发表用新技术修正训练样本不平衡的问题。AWS

我们工业自动化中，视觉软件匹配，都是学习一次，比如找到轮廓，旋转360度，也就是有360个轮廓，然后到图像中去找任意角度的目标。 这样的学习并不能一而概括全。 所以，我借鉴ai的方法，通过多次学习，来识别事物。 在我们机器视觉中怎么实现多次学习呢？ 我们有360个模板，都是一个模板旋转360度得到的， 同一学习的目标，我们可以在任意角度放置，抠图后，就有很多学习到模板，都是同一事物，我们