TrecIRE评估
Trec评估通过搜索ElasticSearch Index检索到的排名文档
对于ES索引上的每个查询，都要计算R精度，平均精度，nDCG，precision @ k，recall @ k和F1 @ k（k = 5,10、20、50、100），以检查检索的有效性。
URL Http使用curl请求与弹性搜索之间的来回数据交换获取和放置请求。
使用Matlab 2-D图数据分析工具创建了精确调用图。
2023-02-27 17:14:38
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分形维度指数(Fractal Dimension Index)指标体现了市场动荡的程度.
2023-02-16 09:24:15
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在本篇文章里小编给大家分享的是关于VUE的history模式下除了index外其他路由404报错解决办法，对此有需要的朋友们可以学习下。
2023-02-06 10:35:47
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1、在树莓派中运行含有下面代码的时候，出现的问题。我尝试着网上的解决办法，如0换成-1，仍然解决不了问题。
video_capture = cv2.VideoCapture(0)
当我使用以下命令查看树莓派视频设备的时候，发现没有video0 这个摄像头设备，于是，我重复了整个安装摄像头的过程，还是没有发现video0。于是我猜测摄像头坏了。
ls /dev/video*
2、我又使用USB摄像头，该摄像头无需安装驱动，直接可以使用。运行ls /dev/video* 可以发现video0。并且对摄像头进行任何操作都可以，能成功拍摄照片。
所以当软件没有任何问题的时候，只能排查硬件的问题
2023-02-01 21:48:20
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索引html
生成自定义的 index.html 文件
安装
$ npm install indexhtml
用法
var indexhtml = require ( 'indexhtml' )
indexhtml ( {
title : 'hello world' ,
js : 'bundle.js' , // or [..] is ok
css : [ 'default.css' , 'pretty.css' ] , // or 'single.css' is ok
meta : [
{ name : 'viewport' , content : 'width=device-width, initial-scale=1' }
] ,
content : '
yo
' } ) 将输出： <!DOCTYPE html > < html
2022-12-29 18:49:33
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简单的最长前缀匹配应用
接受输入文件的简单应用程序，其中包含 IP 地址定义和到 ASN 编号的对应映射。 该文件在应用程序启动时加载并用于构建 trie。 Trie 是用于使用最长前缀匹配算法进行搜索的结构。
应用程序还接受由需要转换的 IP 地址填充的文件的第二个参数。
用法
运行为：
./lpm -i asns.txt <ip.txt
文件 asns.txt 定义如下：
1.0.0.0/24 15169
1.0.128.0/18 9737
1::1/128 42298
1.0.160.0/19 9737
文件 ip.txt 定义如下：
178.215.97.139
88.135.226.247
130.37.34.210
176.43.82.172
83.59.131.229
2001:0:5ef5:79fb:83c:14f1:4370:ebbc
201.76.218.
2022-12-21 17:27:21
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Flesch_Index
#Intro Code计算文本文件或文档中单词的Flesch索引和阅读级别
Flesch可读性索引是Rudolf Flesch博士发明的一种工具，用于估计文档的阅读和理解难度。 索引不考虑单词的含义，仅考虑单词的长度和句子的长度，以便为文档分配可读性索引。 可读性指数越高，文档越容易理解。
Flesch可读性索引通常被转换为理解文档通常必需的教育水平，如下表所示。
屏幕截图2021-03-26为00.58.55
Flesch的公式计算索引
2022-12-11 10:21:01
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Unity游戏源码,仿开心消消乐精品源码,鲜汁Match 3完整项目+编辑器,精品三消游戏
Unity精品小游戏源码 , Unity完整项目源码
是Unitypackage包 , 新建空项目直接导入到项目里面就可以运行了,无需其他操作,适合二次开发和学习使用,都是经典游戏,需要其他游戏源码包可以看我主页
直接可以运行 , 如果运行不了 请切换编译器版本 2021 3.14版本编译器测试没问题 其他版本请自行尝试 有需要可以通过我的主页联系 谢谢
Unity游戏代码 ,Unity经典游戏源码 , Unity休闲游戏源码, Unity容易上手的游戏源码
2022-12-07 13:26:25
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Keras用IMDB数据源(imdb.npz + imdb_word_index.json)
from tensorflow.keras.datasets import imdb
(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)
# word_index is a dictionary mapping words to an integer index
word_index = imdb.get_word_index()
# We reverse it, mapping integer indices to words
reverse_word_index = dict([(value, key) for (key, value) in word_index.items()])
# We decode the review; note that our indices were offset by 3
# because 0, 1 and 2 are reserved indices for "padding", "start of sequence", and "unknown".
decoded_review = ' '.join([reverse_word_index.get(i - 3, '?') for i in train_data[0]])
2022-12-05 21:47:55
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