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主要介绍了golang zap 日志库使用（含文件切割、分级别存储和全局使用等）,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

恶毒的 基于实体级别F1分数的命名实体识别（NER）系统的评估脚本。 定义 Nadeau和Sekine（2007）已描述了此处实施的度量标准，该度量标准已广泛用作“消息理解会议”的一部分（Grishman和Sundheim，1996）。 它根据两个轴评估NER系统：是否能够为实体分配正确的类型，以及是否找到确切的实体边界。 对于两个轴，都计算正确的预测数（COR），实际的预测数（ACT）和可能的预测数（POS）。 从这些统计数据中，可以得出准确性和召回率： precision = COR/ACT recall = COR/POS 最终得分是对类型和边界轴的精度和召回率进行微平均的F1度量。 安装 pip install nereval 用法 当分类结果已写入JSON文件时，可以从Python内部使用此脚本，也可以从命令行使用该脚本。 从命令行使用 假设我们在input.json具有以下

CMMI功能点估算-入门级别，适合完全不知道功能点事什么的同学。

本标准介绍了软件完整性级别的概念和软件完整性需求，定义了与完整性级别相关的概念，定义了确定完整性级别和软件完整性需求的过程，并提出对每个过程的需求。本标准不规定专门的一组完整性级别或软件完整性需求。它们必须依据某一项目的基础在该项目中加以确定。本标准仅适用于软件。系统完整性级别和非软件部件的完整性级别仅在本标准中被用来确定软件部件的完整性级别。本标准可供软件产品或包含软件产品的系统的开发者、使用者、采购者和评估人员使用，向他们提供关于这些产品和系统和管理上和技术上的支持。软件完整件级别表示软件特性的取值范围，该范围对将系统风险保持在可容忍的限度内是必需的。对于执行缓减功能的软件而言，此特性是指软件必须执行缓减功能的可靠性。对于因其失效而导致一个系统威胁的软件而言，此特性是指对该失效的频率或概率的限制。软件完整性需求是软件开发中软件工程过程所必需满足的需求。足软件工程产品所必需满足的需求;或是为提供与软件完整性级别相适应的软件置信度而对软件在某一时段的性能的需求。本标准未规定将确定软件完整性级别(的工作)同整个系统工程生存期过程结合在一起的方法。

提供了一系列图像。大家根据数据集图像情况看是否下载整个数据集 NIH临床中心最新公布了一个迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集DeepLesion，研究人员在此基础上训练深度神经网络，创建了一个具有统一框架的大规模通用病灶检测器，能够更准确、更自动地衡量患者体内所有病灶的大小，实现全身范围的癌症初步评估。 4427名独立的匿名患者 10594次CT扫描（平均每位患者有3次随访） 32735个带标记的病灶实例 一共928020张CT横切图像（512×512分辨率） 这就是美国国家卫生研究院（NIH）临床中心最新公开发布的大型CT图像数据集DeepLesion，也是迄今全球规模最大的多类别、病灶级别标注的开放获取临床医疗图像数据集。

机器学习的双向注意力流 这是的原始实现。 可找到提交的CodaLab工作表。 对于TensorFlow v1.2兼容版本，请参阅分支。 如有问题和建议，请联系 （ ）。 0.要求 一般 Python（已在3.5.2。上验证。Python2已报告问题！） 解压缩，wget（仅用于运行download.sh ） Python包 tensorflow（深度学习库，仅适用于r0.11） nltk（NLP工具，已在3.2.1上验证） tqdm（进度条，已在4.7.4上验证） jinja2（用于虚假化；如果只培训和测试，则不需要） 1.预处理 首先，准备数据。 下载SQuAD数据以及GloVe和nltk语料库（〜850 MB，这会将文件下载到$HOME/data ）： chmod +x download.sh; ./download.sh 其次，预处理Stanford QA数据集（以及GloVe向量），并将其保存在$PWD/data/squad （约5分钟）： python -m squad.prepro 2.培训 该模型具有〜2.5M参数。 该模型由NVidia Titan

2021年11月IP2Location全球ip地址库，为.bin格式，类型为[DB9.LITE]级别