强调 单头文件 需要C ++ 17 麻省理工学院执照 快速开始 只需包括argparse.hpp就可以了。 # include 要开始解析命令行参数，请创建ArgumentParser 。 argparse::ArgumentParser program ( " program name " ); 注意： ArgumentParser有一个可选的第二个参数，它是程序版本。 示例： argparse::ArgumentParser program("libfoo", "1.9.0"); 要添加新参数，只需调用.add_argumen

跨语言字幕 迄今为止，图像字幕大多以英语进行探索，因为大多数可用的数据集都使用这种语言。 但是，图像字幕的应用不应受到语言的限制。 跨语言图像字幕的研究对于地球上不会说英语的大量人口至关重要。 我们正在开发新颖的算法，以最小的标记工作量就能学习除英语以外的目标语言的图像字幕模型。 代码 数据集 Flickr8k-cn Flickr30k-cn 中国可可 火车 值 测试 火车 值 测试 火车 值 测试 图片 6,000 1,000 1,000 29,783 1,000 1,000 18,341 1,000 1,000 人工注释中文句子 30,000 5,000 5,000 -- -- -- 20,065 1,100 1,053 机器翻译中文句子 30,000 5,000 -- 148,915 5,000 -- 91,758 5,004

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联合会 cvAUC R软件包提供了一种计算有效的方法，可以估计ROC曲线（AUC）估计值下交叉验证的面积的置信区间（或方差）。 在二元分类问题中， 通常用于评估预测模型的性能。 通常，它与相结合，以评估结果如何推广到一个独立的数据集。 为了评估交叉验证的AUC估计的质量，我们获得其方差的估计。 对于海量数据集，生成单个性能估计的过程在计算上可能会很昂贵。 另外，当使用复杂的预测方法时，即使在相对较小的数据集上对验证模型进行交叉验证的过程仍然需要大量的计算时间。 因此，在许多实际情况下，是方差估计的一种计算上难以处理的方法。 作为引导程序的替代方法，可以使用基于计算效率的的方法来获得交叉验证的AUC的方差估计。 该软件包的主要功能是ci.cvAUC和ci.pooled.cvAUC ，它们报告交叉验证的AUC并分别基于和影响曲线来计算交叉验证的AUC估计的置信区间。 使用基于影响曲线的置

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