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使用Torchmetrics快速进行验证指标的计算

TorchMetrics安装也非常简单，只需要PyPI安装最新版本: pip install torchmetrics 基本流程介绍在训练时我们都是使用微批次训练，对于TorchMetrics也是一样的...当所有的批次完成时（也就是训练的一个Epoch完成），我们就可以从度量对象返回最终结果(这是对所有批计算的结果)。...如果不需要在当前批处理上计算出的度量结果，则优先使用这个方法，因为他不计算最终结果速度会很快。 metric.compute（） - 返回在所有批次上计算的最终结果。...最后，在验证轮次（Epoch）或者启用新的轮次进行训练时您调用reset重置状态指标例如下面的代码： import torch import torchmetrics device = torch.device...Resetting internal state such that metric is ready for new data metric.reset() MetricCollection 在上面的示例中，使用了单个指标进行计算

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使用Redis Bitmap简单快速实时计算指标

传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。...当用户访问页面或执行操作时，会将表示用户ID的 offset 设置为 1。 ?...为了计算每日指标，只要用户播放歌曲，我们就会在 play：yyyy-mm-dd 键中将用户对应的 bit 设置为1。...要计算每周或每月度量指标，我们可以简单地计算一周或一个月中所有每日 Bitmap 的并集，然后计算结果 Bitmap 的总体基数。 ? 你还可以非常轻松地提取更复杂的指标。...使用1.28亿用户进行性能比较下表显示了针对1.28亿用户在1天，7天和30天计算的比较。

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使用Torchmetrics快速进行验证指标的计算（附代码）

TorchMetrics安装也非常简单，只需要PyPI安装最新版本: pip install torchmetrics 基本流程介绍在训练时我们都是使用微批次训练，对于TorchMetrics也是一样的...当所有的批次完成时（也就是训练的一个Epoch完成），我们就可以从度量对象返回最终结果(这是对所有批计算的结果)。...如果不需要在当前批处理上计算出的度量结果，则优先使用这个方法，因为他不计算最终结果速度会很快。 metric.compute（） - 返回在所有批次上计算的最终结果。...最后，在验证轮次（Epoch）或者启用新的轮次进行训练时您调用reset重置状态指标。...val_acc}") # Resetting internal state such that metric is ready for new data MetricCollection 在上面的示例中，使用了单个指标进行计算

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9，模型的评估

除了使用estimator的score函数简单粗略地评估模型的质量之外，在sklearn.metrics模块针对不同的问题类型提供了各种评估指标并且可以创建用户自定义的评估指标，使用model_selection...通用分类评估指标。模型对某种类别的分类效果： precision 精确率，也叫查准率。模型不把正样本标错的能力。“不冤枉一个好人”。 recall 召回率，也叫查全率。模型识别出全部正样本的能力。...根据每个样本多个标签的预测值和真实值计算评测指标。然后对样本求平均。仅仅适用于概率模型，且问题为二分类问题的评估方法： ROC曲线 auc_score ? ?...当数据集的来源有不同的分组时，独立同分布假设(independent identical distributed:i.i.d)将被打破，可以使用分组交叉验证方法保证训练集的数据来自各个分组的比例和完整数据集一致...使用cross_val_predict可以返回每条样本作为CV中的测试集时，对应的模型对该样本的预测结果。这就要求使用的CV策略能保证每一条样本都有机会作为测试数据，否则会报异常。 ?

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技术解码丨Webtrc中RTCP使用及相关指标计算

在 Webrtc 中，通过 RTCP 我们可以实现发送数据/接收数据的反馈，传输控制如丢包重传、关键帧请求，⽹络指标 RTT、丢包率、抖动的计算及反馈，拥塞控制相关的带宽反馈，以及⽤户体验相关的⾳视频同步等等...与 SR 相对应，RR 也叫接收者报告，RR 中定义了更多的指标信息，即反应了收包状态，⼜反应了⽹络状态，因此我们有必要了解这些指标都是怎么计算的，来保证反馈的准确性。...RFC3550中定义了相关计算公式。 ? ? DelaySinceLastSR 除了丢包、抖动以外，⽹络中我们最常关注的⼀个指标就是 RTT，常⻅的操作是通过ping命令查看⽹络中的往返延迟。...视频的采样率⼀般为90khz，由于视频采样频率低，容易出现误差，实际计算时间戳时，会根据系统时间来计算，每帧之间增⻓不⼀定是固定的值，如图帧率为15fps，每次增⻓不是固定值，约等于 90000/15...Chrome 指标查看了解了指标的计算，如何确认指标计算是否正常，反馈是否准确，对于开发者同样重要。

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【计算机网络】计算机网络的性能指标——时延、时延带宽积、往返时延、信道利用率

计算机网络的性能指标导读大家好，很高兴又和大家见面啦！！！在上一篇内容中我们介绍了计算机网络的三个性能指标——速率、带宽和吞吐量。用大白话来说就是：网速、最高网速和实时网速。...相信大家看到这三个词应该就能够理解这三种性能指标了。前面我们也说过，计算机网络主要有7个性能指标。在今天的内容中，我们将会介绍剩下的4种性能指标——时延、时延带宽积、往返时延以及信道利用率。...4.2 个人理解信道利用率实际上就是在数据传输的过程中，对信道使用的百分比。当信道中有数据通过时，才表示信道在被使用。...结语在今天的内容中我们介绍了计算机网络的4种性能指标：时延：是数据从网络的一端发送到另一端所需要的总时间，由发送时延、传播时延、排队时延、处理时延组成。...信道利用率：在数据传输的过程中，对信道的实际使用率。今天的内容到这里就全部结束了，在下一篇内容中我们将介绍《计算机网络的体系结构》，大家记得关注哦！

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使用Keras在训练深度学习模型时监控性能指标

Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...如果提供了验证数据集，验证数据集中的性能评估参数也会一并计算出来。性能评估指标可以通过输出查看，也可以通过调用模型类的fit()方法获得。这两种方式里，性能评估函数都被当做关键字使用。...从这个例子以及其他损失函数和性能评估指标可以看出：需要使用后端提供的标准数学函数来计算我们感兴趣的性能评估指标。

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【计算机网络】计算机网络标性能指标 ( 速率 | 带宽 | 吞吐量 | 时延 | 时延带宽积 | 往返时延 RTT | 利用率 )

计算机网络 “速率” 简介 : ① “速率” 概念 : 计算机网络上 , 主机在数字信道上传送数据位数的速率 ; ② 其它别名 : 又称为数据率 , 数据传输率 , 比特率 ; ③ 速率单位 :...注意速率单位与存储单位的区别 : ① 存储单位 : 存储单位一般使用 Byte 字节作为单位 , 1 Byte = 8 bit , 1 字节 = 8 比特 ; ② 存储单位之间的换算..., 到最后一个比特位发送完毕 , 所需要的时间 ; 计算公式为发送时延 = \cfrac{数据长度}{信道带宽} , 上面的信道带宽又称为发送速率 , 是网络接口的最大传输能力 ; ② 传播时延...: 电磁波在网络介质上传播的时间 , 计算公式为传播时延 = \cfrac{链路长度}{电磁波在网络介质的传播速度} ; ③ 排队时延 : 路由器上 , 等待可用的输入 / 输出链路的时间...” 是描述数据量的属性 , 表示在链路上的数据量 ; 计算公式 : 时延带宽积 (bit) = 传播时延 ( s ) \times 带宽 ( bit / s) 六、往返时延 RTT ---- 往返时延

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机器学习入门（六）：分类模型评估方法

通过精确率、召回率等指标，可以全面评估模型性能，识别误分类的类别，从而针对性地改进。...from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit...多次划分(分层分割) spliter = StratifiedShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=0) for train... if __name__ == '__main__': test01() 1.6 自助法每次随机从D中抽出一个样本，将其拷贝放入D，然后再将该样本放回初始数据集D中，使得该样本在下次采样时仍有可能被抽到...利用训练好的模型使用测试集的特征值进行预测将预测结果和测试集的目标值比较，计算预测正确的百分比这个百分比就是准确率 accuracy，准确率越高说明模型效果越好 from sklearn

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使用多进程库计算科学数据时出现内存错误

问题背景我经常使用爬虫来做数据抓取，多线程爬虫方案是必不可少的，正如我在使用 Python 进行科学计算时，需要处理大量存储在 CSV 文件中的数据。...由于每个处理过程需要很长时间才能完成，而您拥有多核处理器，所以您尝试使用多进程库中的 Pool 方法来提高计算效率。.../CSV/RotationalFree/rotational_free_x_'+str(sample)+'.csv')使用此代码，当您处理 500 个元素，每个元素大小为 100 x 100 的数据时，...但是，当您尝试处理 500 个元素，每个元素大小为 400 x 400 时，在调用 get() 时会收到内存错误。...当您尝试处理较大的数据时，这些列表可能变得非常大，从而导致内存不足。为了解决此问题，您需要避免在内存中保存完整的列表。您可以使用多进程库中的 imap() 方法来实现这一点。

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机器学习中的交叉验证

每一个 k 折都会遵循下面的过程：将 k-1 份训练集子集作为 training data （训练集）训练模型，将剩余的 1 份训练集子集作为验证集用于模型验证（也就是利用该数据集计算模型的性能指标...计算交叉验证指标使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用cross_val_score辅助函数。...可以通过使用scoring参数来改变,scoring参数可选的值有“f1-score,neg_log_loss,roc_auc”等指标，具体值可看： http://sklearn.apachecn.org...预测函数学习时使用 k - 1 个折叠中的数据，最后一个剩下的折叠会用于测试。...与 LeaveOneOut 和 KFold 不同，当 p > 1 时，测试集会重叠。

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Java避坑指南:涉及金钱计算时使用BigDecimal如何避坑

---- 简介 ---- 在涉及金钱交易交易计算时，为了避免浮点数计算对精度的影响，我们都会选择BigDecimal来处理。...但是BigDecimal的有些方法是有坑的，稍不注意也会产生精度计算的问题。...我们看一下javadoc给的解释：浮点数在计算机硬件中存储会丢失精度风险。...为了避免这种情况的发生，我们使用compareTo方法即可。...System.out.println("x=" + x.toPlainString()); System.out.println("scale=" + x.scale()); } } 进行舍入运算时，

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第二章计算机使用内存来记忆或存储计算时所使用的数据内存如何存放数据

计算机使用内存来记忆或存储计算时所使用的数据计算机执行程序时，组成程序的指令和程序所操作的数据都必须存放在某个地方这个地方就是计算机内存也称为主存（main memory)或者随机访问存储器（Random...（8 bit = 1 byte）带宽 10M bit per second,实际计算的是byte ?...2.6 声明和使用变量声明变量： DataType variableName; 数据类型变量名；定义时初始化变量： DataType variableName =...# include using namespace std; int main(){ // 定义时初始化变量 int num1 = 10, num2 = 20...// 演示浮点型的精度问题 int main(){ 　　 // setw(8):设置宽度 // fixed :强制以小数的形式显示 // setprecision :控制显示精度（使用前要导入

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向量召回：深入评估离线体系，探索优质召回方法

在离线的指标评估中我们将召回任务看作是排序问题，即在召回时如果能将好的结果排在差的结果前面，我们就可以召回比较好的结果，因此，我们的离线指标评估中主要在离线评估集合上计算 NDCG/PAIR 等排序指标进行对比...第一版的问题我们在第一版的指标体系使用过程中，发现了一些问题:1....计算指标时只在当前 query 下标注的数据进行比较，而线上检索时则会存在大量的干扰项，因此会导致离线指标和在大数据集上指标计算存在偏差3....在第二版中我们在计算 RX 指标时，取了固定的 TopK 结果，这就导致指标容易出现突变点。...4.同时为了评估在单片上真实的聚类效果，我们在单片评估时加入了在穷举索引上的召回指标计算，并以此计算在聚类索引召回指标和在穷举索引召回指标的打折情况，分析模型的聚类损失情况，这个信息除了可以反馈模型的指标

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计算机网络的性能衡量指标速率带宽延迟时延(delay或latency)时延带宽积分组丢失（丢包）吞吐量率（Throughput）

速率带宽时延时延带宽积丢包率吞吐率衡量计算机性能的指标有不少，下面一一来介绍速率速率即数据率(data rate)或称数据传输速率或比特率(bit rate) 单位时间（秒）传输信息...（比特）量计算机网络中最重要的一个性能指标单位： b/s（或bps）、 kb/s、 Mb/s、 Gb/s k=10的3次方、 M=10的6次方、 G=10的9次方速率往往是指额定速率或标称速率...带宽这是最常见的一个性能指标 “带宽” (bandwidth)原本指信号具有的频带宽度，即最高频率与最低频率之差，单位是赫兹（Hz）网络的“带宽”通常是数字信道所能传送的“最高数据率”，单位：...) Q:分组交换为什么会发生丢包和时延?...时延带宽积时延带宽积 = 传播时延 * 带宽 ?

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使用Storm处理事务型实时计算需求时的几处难点

当应用重新启动时要能够载入应用停掉时刻的状态。虽然我使用的Storm框架可以保证数据流的失败重发，但是数据计算的一些中间状态还是必须要持久化下来。...例如我们要将数据写入到数据库，当写入多个表时一定要保证多表的数据同时commit，否则当应用异常中断重新从数据库中载入中间状态数据时，由于数据库中的数据不一致就会导致最终计算结果的错误。...3、当数据量大到一定程度时就要使用并发，当并发需要考虑容错与事务性时处理逻辑又会变得复杂起来。在Storm中，每个bolt可以启动多个task，每一个task会有一个唯一的task ID。...4、如果在使用并发时想动态地调整并发数，那需要增加很多额外的处理逻辑。因为Storm默认的fieldsGrouping是根据并发数进行Hash计算取模。...例如计算一天的GMV，理论上讲，因为数据存在延迟，当bolt接收到第二天的订单数据时，自己的服务器时间也应该是第二天。

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如何通过抽样分布估计你的模型的不确定性

当开始一个新的数据科学项目时，首要任务之一将是获取数据，以便能够评估项目的范围，并开始了解可以实现的目标。...这种情况在加入一家传统上不是“数据驱动”，而是刚刚开始发现数据科学能为他们做什么的公司时很常见。...这正是我将在本文中通过估算用于评估二元分类器性能的4种常用统计数据的抽样分布来证明的结果：准确性，精度，召回率和ROC曲线下的面积。...X, y = data[features], data[target] split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=test_size...重要的是，所有这些指标都是由分布描述的，一旦我们估计了它，我们就可以计算任何我们喜欢的属性。 ?

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入门 | 机器学习模型的衡量不止准确率：还有精度和召回率

首先要介绍一下混淆矩阵（confusion matrix），给定一个模型的预测标签时，它可以被用来快速计算精度和召回率。...：召回率（R）：分类模型识别所有相关实例的能力精度（P）：分类模型仅仅返回相关实例的能力 F1 score：使用调和平均结合召回率和精度的指标召回率和精度的可视化：混淆矩阵：展示分类模型的真实和预测标签的对应结果...阈值为 0.5 时的混淆矩阵我们可以利用混淆矩阵中的数值来计算召回率、精度和 F1 score： ? 然后计算真正例率和假正例率来确定阈值为 0.5 时，模型在 ROC 曲线上对应的点。...如果我们想要在更大程度上强调精度或者召回率，我们可以选择这些指标上最佳时对应的模型。结论我们倾向于使用准确率，因为每个人都知道它意味着什么，而不是因为它是完成任务的最佳工具！...虽然更适合的度量指标 (如召回率和精度) 看起来可能很陌生，但我们已经直观地了解了为什么它们在某些问题 (如不平衡的分类任务) 中有着更好的表现。统计学为我们提供了计算这些指标的形式化定义和方程。

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机器学习面试题集-图解准确率，精确率，召回率

精确率与召回率精确率指分类正确的正样本个数占分类器判定为正样本的样本个数的比例召回率指分类正确的正样本个数占真正的正样本个数的比例在排序问题中，通常先返回Top N 结果，再计算它们的Precision...例如有一个汽车公司，他们有一些车发现有问题，于是就要召回，他们告诉了车主判断问题的方法，有些车是真的有问题，但是车主没判断出来，有些车没问题，但车主认为有问题，这个时候公司就要计算一下召回率，看有问题的车被召回了多少...如果我们想要找到精度和召回率的最佳组合，我们可以使用 F1 score 来对两者进行结合。...对每个阈值可以计算相应的精度召回率 f1 等指标， image 通过更改阈值，这些指标都会变化，如果想要精度和召回率平衡，可以选择最大化 F1 score 时候的阈值例如上图，基于 F1 score...如果我们想要在更大程度上强调精度或者召回率，我们可以选择这些指标上最佳时对应的模型。 ---- 预告 next：机器学习中常用评估指标汇总 ROC 曲线详解 ---- 大家好！

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超强，必会的机器学习评估指标

应与其他指标结合使用。这是一种在 Python 中计算准确度得分的方法。...但是，它应该与其他指标结合使用，因为高精度可能会以牺牲不平衡数据集的召回率为代价1.5 召回率（灵敏度）召回率，也叫灵敏度，是评估在所有真正的正例中，有多少被我们的模型正确识别出来的比例。...正如召回率需要和精确率一样的搭档一样，为了达到一种评估的平衡，召回率也需要和其他指标一并参考。概括：在错失真阳性的后果非常严重时，召回率显得格外关键。易于理解和沟通。不考虑误报的数量。...F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。概括：F1-Score 平衡精确度和召回率：当误报和漏报都很重要时很有用。...数据分布情况：面对不平衡数据时，某些指标（如F1分数、精确度、召回率或AUC）可能更加有效，因为它们对类不平衡的敏感度较低。

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