今天晚上，笔者接到客户的一个需要，那就是：对多分类结果的每个类别进行指标评价，也就是需要输出每个类型的精确率（precision），召回率（recall）以及F1值（F1-score）。 对于这个需求，我们可以用sklearn来解决，方法并没有难，笔者在此仅做记录，供自己以后以及读者参考。 我们模拟的数据如下： y_true = [‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] y_pred = [‘北京’, ‘上海’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘成都’, ‘上海’, ‘成都’, ‘北京’, ‘上海’] 其

阿里巴巴管理三板斧

Apache 相关实验步骤，不太完整，参考即可，希望每个学计算机的都可少掉头发。

Lookup + max 提取每个项目的最新一条记录 例如：查询每个商品的最新价格信息及其他信息 查询每个人的最后一次消费信息

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此示例展示了如何对具有不平衡训练数据集的图像进行分类，其中每个类别的图像数量与类别不同。 两种最流行的解决方案是下采样和过采样。 在下采样中，每个类别的图像数量减少到所有类别中的最小图像数量。 另一方面，执行过采样时，每个类别的图像数量增加。 这两种策略对于不平衡的数据集都是有效的。 下采样的实现很简单：只需使用 splitEachLabel 函数并指定类的最小数量，但是，过采样需要更复杂的编码类型。 此代码不使用无法与增强数据存储关联的转换数据存储。 这意味着，到 2020 年，使用转换数据存储执行数据增强变得困难。

autosar的简介，包括每个步骤做的工作，开发者必备。-Introduction of AUTOSAR, including all the steps of work, everybody who want to do it should get one.

共7个版本资源，分别为: apache-maven-3.0.5 apache-maven-3.1.1 apache-maven-3.2.5 apache-maven-3.3.9 apache-maven-3.5.4 apache-maven-3.6.3 apache-maven-3.8.5 每个版本包含4个文件： apache-maven-3.8.5-bin.tar.gz apache-maven-3.8.5-bin.zip apache-maven-3.8.5-src.tar.gz apache-maven-3.8.5-src.zip 所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载，所有资源都在一起，，打包下载

最好不要在table里面直接设置宽度，高度等，在style里面添加设置，就不会出现无效问题，代码直接拷贝到body中间即可使用，下面有个示例，大家可以参考下

吉士力 每天，我们命令周围的设备执行常规任务。 按下开关以运行风扇，或启动灯泡。 然而; 想象一下，如果我们抛弃了这种互动，那将是多么的棒。 如果设备已经知道您想要什么怎么办？ 如果他们回应了您的心情该怎么办？ 如果您根本不必控制它们怎么办！ 这正是Geslite的目的。 “ Geslite”是“ Gestures”和“ Lite”的组合； 以最流畅的方式提出将手势整合到我们生活中的范例。 Geslite是一项基于将Kinect与Arduino连接的先进技术，因此该软件将自动了解您的心情（基于您的面部表情）以及控制您房间中每台设备的手势。 这使您可以生活在最自然的状态。 要睡觉吗不用担心灯，睡觉的那一刻，灯会自动熄灭！ 或者，您想坐在风扇上，但不想大喊“嘿Alexa”，您可以使用Geslite做到这一点！ 而且，Geslite是开源的！ 入门 我们假设您已经了解一些并且已经安装了以