对于淹没的植被流，速度分布在下部区域的植被层和上部非植被区域的表层具有两个独特的分布。 基于混合层的类比，针对两层中的速度分布提出了不同的分析模型。 本文评估了Klopstra等人，Defina和Bixio，Yang等人的四个分析模型。 和Nepf对照文献中提供的各种独立实验数据。 为了检验模型的适用性和鲁棒性，作者使用了19个数据集，这些数据具有不同的相对淹没深度，不同的植被密度和河床坡度（1.8×10-6-4.0×10-3）。 这项研究表明，没有一个模型能够很好地预测所有数据集的速度剖面。 在某些情况下，除了Yang的模型以外的三个模型都表现良好，但在大多数研究的情况下，Yang的模型都失败了。 还发现，如果使用相同的涡流混合长度尺度（λ），则Defina模型与Klopstra模型几乎相同。 最后，仔细检查Defina模型中涡流的混合长度尺度（λ），发现当λ/ h = 1/40（H / h）1/2时，该模型可以很好地预测所有使用的数据集的速度分布。

火炬指标 PyTorch的模型评估指标 火炬指标作为自定义库，以提供Pytorch共同ML评价指标，类似于tf.keras.metrics 。 如，Pytorch没有用于模型评估指标的内置库torch.metrics 。 这类似于的指标库。 用法 pip install --upgrade torch-metrics from torch_metrics import Accuracy ## define metric ## metric = Accuracy ( from_logits = False ) y_pred = torch . tensor ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) y_true = torch . tensor ([ 0 , 2 , 3 , 4 ]) print ( metric ( y_pred , y_true )) ## define metri

DevOps 能力成熟度模型评估 国内首个 标准 DevOps能力成熟度模型-总表 1.1过程-敏捷开发管理 1.2过程-持续交付 1.3过程-技术运营 2应用设计 3安全及风险管理 4组织结构

基于yolov5+opencv眼睛嘴巴识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip 该项目是识别检测 人的眼睛和嘴巴，并显示出人眼和嘴巴的位置框及置信度 带GUI界面，训练好的模型，评估指标曲线，如map(高)、召回率、loss曲线、精确度曲线等 另外附有项目操作说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。 有问题，可以留言或者私信

手势识别检测：6中手势，带GUI界面，带评估指标曲线+模型+操作说明 手势类别分别为 five，first，loveyou，ok，one，thumbup，yearh 【备注】 主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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过分拟合与多重比较 模型的过分拟合可能出现在使用多重比较过程的算法中 多重比较的例子：考虑未来十个交易日股市是升还是降 一个人十次猜测至少正确预测八次的概率是：0.0547 假设从50个股票分析家中选择一个投资顾问，策略是选择在未来的十个交易日做出最多正确预测的分析家。 该策略的缺点是，即使所有的分析家都用随机猜测做出预测，至少有一个分析家做出八次正确预测的概率是：1-（1-0.0547）50=0.9399，这一结果相当高。

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