计算方法专题
多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法
多分类问题中评价指标F1-Score 加权平均权重的计算方法 众所周知，F1分数（F1-score）是分类问题的一个衡量指标。在分类问题中，常常将F1-score作为评价分类结果好坏的指标。它是精确率和召回率的调和平均数，值域为[0,1]。 F 1 = 2 ∗ P ∗ R P + R F_1=2*\frac{P*R}{P+R} F1=2∗P+RP∗R 其中，P代表着准确率（
推荐系统三十六式学习笔记：原理篇.近邻推荐09|协同过滤中的相似度计算方法有哪些？
目录 相似度的本质相似度的计算方法：1、欧式距离2、余弦相似度3、皮尔逊相关度4 、杰卡德（Jaccard）相似度 总结 相似度的本质 推荐系统中，推荐算法分为两个门派，一个是机器学习派，一个是相似度门派。机器学习派是后起之秀，而相似度门派则是泰山北斗。 近邻推荐，近邻并不一定只是在三维空间下的地理位置的近邻，也可以是高维空间的近邻。 近邻推荐的核心就是相似度计算方法的选择，由
KMP算法next数组的手工计算方法
KMP是三位大牛：D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt同时发现的。其中第一位就是《计算机程序设计艺术》的作者！！ KMP算法要解决的问题就是在字符串（也叫主串）中的模式（pattern）定位问题。说简单点就是我们平时常说的关键字搜索。模式串就是关键字（接下来称它为P），如果它在一个主串（接下来称为T）中出现，就返回它的具体位置，否则返回-1（常用手段）。 1.next数组
基于STM32的各种数学函数优化计算方法（代码开源）
前言：本文为手把手教学 STM32 的数学计算公式优化方法的教程，本教程的 MCU 使用 STM32F103ZET6 。本篇博客将使用非传统数学库计算手段进行各种数学函数的计算，优化的数学计算包括：sin()、cos()、arctan()、arcsin() 与 1/sqrt()。作为研发的项目产品，实现产品功能往往是很容易的，最重要的核心其实是产品功能的优化，以最优的控制亦或是消耗时间去完成制定的
概率论中两种特殊的 E(x) 计算方法：先求积分再求导，或者先求导再求积分
为了求解某个函数 ( E(x) )，可以使用两种方法：先求积分再求导，或者先求导再求积分。这里我们以数列求和公式为例，分别介绍这两种方法。 1. 先求积分再求导 假设我们有一个函数 ( f(x) ) 的级数展开： E ( x ) = ∑ n = 1 ∞ a n x n E(x) = \sum_{n=1}^{\infty} a_n x^n E(x)=n=1∑∞anxn 我们可以通过对
概率论中，积分和再求导的计算方法
为了求解级数 1 + 2 2 q + 3 2 q 2 + … 1 + 2^2q + 3^2q^2 + \ldots 1+22q+32q2+… 的和，可以使用积分再求导的方法。我们考虑如下步骤： 1. 定义函数并进行积分 我们先定义一个函数 S ( q ) S(q) S(q)： S ( q ) = ∑ n = 1 ∞ n 2 q n − 1 S(q) = \sum_{n=1}^{\inf
（P107）abcbank框架搭建（四）：MD5类使用，包尾作用和包尾计算方法，密码加密方法IDEA+MD5
文章目录 1.MD5类使用2.包尾作用和包尾计算方法3.密码加密方法IDEA+MD5 1.MD5类使用 网站上的使用的MD5 16bit大实际上是32bit大的中间的16个字符 eg：P107\ABCBank\BankClient\main.cpp #include "Server.h"#include "../Public/MD5.h"#include <std
CUDA中线程索引计算方法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/53097222 由于项目需要用到GPU，所以最近开始学习CUDA编程模型，刚开始接触，先搞清楚线程关系和内存模型是非常重要的，但是发现书上和许
碳实践｜如何快速掌握组织碳核算中范围3的计算方法
前面我们提到进行企业组织层面碳核算步骤、界定组织排放边界时，按照温室气体核算体系“GHG Protocol”标准，将碳排放的范围分为范围1、范围2和范围3，前面的内容也进行了相关介绍。 碳实践|基于“界、源、算、质、查”五步法，实现企业组织碳核算 范围3排放相对来说更难计算和控制，因为它们由第三方（如供应链成员）产生，同时范围3排放也是碳排放中的主要排放来源。所以本文对范围3碳排放核算方法进行
资金流入流出计算方法
资金流入流出计算方法 我们是按照交易所主动成交单的成交方向计算流入还是流出。目前交易所都是采用Maker-Taker成交机制，我们的资金流数据是按照逐笔数据计算而来。逐笔数据中，我们记录的是Taker的成交方向。因此，如果Taker成交是买入则计为资金流入，等于成交价格乘以成交量；如果Taker成交是卖出则计为资金流出，等于成交价格乘以成交量。 通俗的讲就是主动成交的买单就计为流入，反之
【数值计算方法】雅可比解线性方程
废话少说，直接上干货。 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <math.h>#define MaxSize 100double A[MaxSize][MaxSize]; //系数矩阵double B[MaxSize]; //系数矩阵double C[MaxSize][MaxSize]; //去对角线矩阵d
时间复杂度的表示、分析、计算方法……一文带你看懂时间复杂度！
如果你还在发愁究竟怎么计算时间复杂度和空间复杂度，那你是来对地方了！ 名词解释： 在计算机科学中，时间复杂性，又称时间复杂度，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。 时间复杂度的表
转载：卷积算子计算方法(卷积运算)
原链接：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/48969709可以查看更多文章 卷积操作是对图像处理时，经常用到的一种操作。它具有增强原信号特征，并且能降低噪音的作用。 那么具体是如何计算的呢？且看下文。 待处理图像数据(5*5)： 卷积核：(3*3) A = [17 24 01 08 15
c语言字符串长度的计算方法
有好几次都困扰在字符串长度的计算方法上，为什么会困扰，原因是不同的平台，有的函数是没有的。 一般来说使用strlen这个函数来计算，在windows编程中应该没问题，但是在其他地方就不一定可以了。以前看到过下面的这种方法，这里再进行记录一下，以免又有忘记，也给有这个困扰的朋友一个参考。 使用的代码是： sizeof(str)/sizeof(str[0]) 这样就可以得到str这个字符串的长
自然资源部之建设项目占用和补划永久基本农田面积计算方法
一、什么情况下可以占用永久基本农田？ 《自然资源部关于做好占用永久基本农田重大建设项目用地预审的通知》明确，六类重大建设项目可占用永久基本农田： （一）党中央、国务院明确支持的重大建设项目（包括党中央、国务院发布文件或批准规划中明确具体名称的项目和国务院批准的项目）。 （二）军事国防类。中央军委及其有关部门批准的军事国防项目。 （三）交通类。国家级规划明确的机场、铁路、公路项目，省级
计算方法实验9：Romberg积分求解速度、位移
任务 输出质点的轨迹 ( x ( t ) , y ( t ) ) , t ∈ { 0.1 , 0.2 , 0.3 , . . . , 10 } (x(t), y(t)), t\in \{0.1, 0.2, 0.3, ..., 10\} (x(t),y(t)),t∈{0.1,0.2,0.3,...,10}，并在二维平面中画出该轨迹.请比较M分别取4, 8, 12, 16, 20 时，Rombe
deepstream std mean 对应的计算方法
pytorch中经典值mean=[0.485, 0.456, 0.406]，std = [0.229, 0.224, 0.225] 在deepstream中的计算方法 deepstream 对应计算公式：y = net scale factor*(x-mean) ，deepstream中mean也叫作offset deepstream中mean(offset)计算方法为： np.array(
hadoop Mahout中相似度计算方法介绍(转）
来自：http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大)优点缺点取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交
A*B mod C的计算方法
A*B mod C的计算方法 方法一： 大家都能想到，计算A*B的值，然后在计算A*B mod C的值。这是最简单的，但是这个有个弊端，即a*b的值不能太大，太大可能溢出。 方法二： 回顾进制转换的知识，二进制转换为10进制可以以2的权值相加（貌似是这样描述的）。比如13=(1101)2=1*2^3+1*2^2+0*2^1+1*2^0。同样的，当我们计算A*B的时候，也可以
蛋白质治病突变的计算方法（三）
3 用于识别致病突变的特征 文献中使用了几种特征来识别蛋白质中的致病突变。它们大致分为三类：(1)序列，(2)结构和(3)网络，以及它们的组合。图1说明了这三组中的一些重要属性。 图1 用于识别致病突变和热点的重要特征。 基于氨基酸序列的特性包括理化特性、二级结构、位置特异性得分矩阵(PSSM)、特异性基序（mo
