误判专题

V---机器视觉图像误判产生的因素

1.环境光（1）图像传感器周围的光照产生的影响；（2）外接的强光产生的影响，造成图像的差异； 2.产品的个体差异（1）产品批次变更；（2）测试时使用的样品和实际生产的产品的制作环境不同，实际生产产品有细微差异，造成干扰。 3.产品来料位置不同造成的差异（1）假如产品移动到图像传感器视野的角落时，可能会产生形变，形变的差异造成误判。（2）假如产品移动到图像传感器视野的不同

快车道不快的现象与人类误判心理学

文/郑昀 20071018 人类的思想跟人类的卵子很相像。卵子有一个“关闭”机制。当一个精子进入后，它就“关门”了，其余的精子就进不来了。人类的思想普遍有这类特征。 ---貌似Charlie Munger说的我一直在寻找一个答案。这个问题也许属于心理学，也许属于社会学范畴。问题：为什么在北京的环路上多数人都挤在最内侧车道，即使最内侧车道速度明显慢于最外侧车道，即使所谓

redis：一、面试题常见分类+缓存穿透的定义、解决方案、布隆过滤器的原理和误判现象、面试回答模板

redis面试题常见分类缓存穿透定义缓存穿透是一种现象，引发这种现象的原因大概率是遭到了恶意攻击。具体就是查询一个一定不存在的数据，mysql查询不到数据也不会直接写入缓存，就会导致这个数据的每次请求都需要查DB，数据库压力很大，从而挂掉。解决方案一：缓存空数据我们缓存空数据，查询返回的数据为空，仍把这个空结果进行缓存。优点：简单缺点：消耗内存，可能会发生缓存和数据库

智能驾驶badcase - 理想l7 石墩太矮，路面有坡度，同时石墩光面反光，导致雷达误判

父文章智能驾驶badcase list_个人渣记录仅为自己搜索用的博客-CSDN博客理想l7石头墩目前主流的超声波雷达探测距离最近约3厘米，最远可达5米，但这只是硬件的基础性能，系统什么时候该果断报警，什么时候该避免干扰，完全取决于相关控制系统的工作逻辑，如果真的会出现“市区行驶80%时间都在报警”，那这辆车的控制逻辑得有多智障？至于为何这台理想L7会撞上石墩，网友众说纷纭

激光雷达标定板如何提高激光雷达避免误判的精准度

激光雷达在提高自动驾驶的安全性方面具有重要作用。它通过高精度测量、避免误判、实时感知、适应不同环境和结合其他传感器等方式，为自动驾驶系统提供准确、可靠的感知数据，从而确保行驶的安全性和稳定性。激光雷达可以通过以下方式避免误判：高精度测量：激光雷达可以高精度地测量周围物体的距离、位置和形状，从而更准确地感知周围环境。这有助于避免将非障碍物误判为障碍物，例如将道路上的坑洼或凸起误判为车辆等

统计判决----最小误判概率准则判决

一些概念和符号的定义表示类出现的先验概率。表示x出现条件下出现的概率，称为类别的后验概率，换言之就是x来自类的概率。表示在类的条件下x的概率分布密度，即类模式x的概率密度，简称类概密。最小误判概率准则判决的一般形式对于两类问题显然这里可能会出现两种，一种是把实属w1类的模式判属为w2类，原因是这个模式在特征空间中散布到D2中，从而导致误判，这时的误判概率为：同理：

汽车博主因眼睛小被辅助驾驶误判为开车睡觉！何小鹏亲自回应蔚来已成立专门研究小组...

源 | 每日经济新闻近日，一位汽车博主表示，他在驾驶小鹏汽车，使用小鹏辅助驾驶功能的时候，因为自己的眼睛比较小，所以被系统判定为“开车睡觉”，从而被扣除了智驾分。据了解，“智驾分”是小鹏汽车根据是否脱手、是否及时接管、是否疲劳驾驶、是否分神等4个指标判断用户是否正确使用智能辅助驾驶功能。由于这位博主眼睛小，小鹏汽车认定他开车睡觉，因此认为他使用辅助驾驶时，“频繁分神”、“长

第33步机器学习分类实战：误判病例分析

填最后一个坑，如何寻找误判的病例。之前我们在介绍AUC的时候，提到了两个函数：predict和predict_proba，复习一下： auc_test = roc_auc_score(y_test, y_testprba) roc_auc_score的参数呢，包括两个：y_test是实际值，y_testprba是预测的概率（注意，是概率，而不是分类，要和y_pred做区别），来看看代码：

Java集合框架分析（九）——布隆过滤器深入分析及其误判概率计算

上篇文章简单的介绍了下布隆过滤器，让大家知道了下其原理，现在我们进行下深入分析。首先，我们要明确布隆过滤器的几个参数，之前我们的例子是有一亿的网址要存储，要先建立一个16亿的bit array，然后以每个网址为键值得到8个value值，这里我们就有疑问了，为什么要16亿，为什么要8个value值？那我们不妨把这些都设成未知数，设我们要输入n个元素，生成m个bi

第64步深度学习图像识别：多分类建模误判病例分析（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面上期我们基于TensorFlow环境介绍了多分类建模的误判病例分析。本期以健康组、肺结核组、COVID-19组、细菌性（病毒性）肺炎组为数据集，基于Pytorch环境，构建SqueezeNet多分类模型，分析误判病例，因为它建模速度快。同样，基于GPT-4辅助编程。二、误判病例分析实战使用胸片的数据集：肺结核病人和健康人的胸片的

噪声门小信号误判问题

什么是噪声门？下面一段是摘自网络上的解释： Noise Gate Noise Gate 常用于在音频信号处于低电平时，压制能听到而又不想要的噪声。您可以使用它来移除背景噪音、其他信号来源的交扰以及低电平的杂音，同时还有其他用途。 Noise Gate 的工作原理是让门限值音量以上的信号不受阻碍地通过，同时减少低于门限值音量的信号。这可有效移除信号的较低音量声部，同时让所需的音频声部通过。