引言:本文内容基于实用目的,不展开介绍各类评价标准,对标准感兴趣可以查阅各类综述。质量评估指的是通过人为或自动化的方法评价语音的质量。在实践中,通常可以根据评价方式分为主观评价和客观评价两类。...主观评价:在大多数情况下,人为参与的主观评价可能是评估语音质量或语音清晰度最可靠的方法,相对算法客观评价,主观评价可以更全面细致的反应音频的质量。但是主观评价实验受到以下限制:1....测听者受多种因素影响,容易影响到主观评价结果,如个体受试者的偏好和实验的环境(其他条件)出于以上原因,研究人员设计了一些客观评价来评估语音质量。...客观评价:客观评价主要是基于音频数据本身的。...一般来说,客观的语音质量指标可以分为1 基于信噪比(SNR)或峰值信噪比(PSNR)或分段信噪比(SegSNR)的评价方法2 频谱距离的评价方法3 基于 线性预测系数(LPCs)的 评价方法4 基于听觉感知的距离度量方法语音质量感知评估
当然,也有一些软件工程师对如何评价代码质量有所认识,如认为好代码是易扩展、易读、 简单、易维护的,等等,但他们对于这些评价的理解往往只停留在表面上,对于诸多更加深入 的问题,如“怎么才算可读性好?...可维护中的‘维护’两字该如何理解?”,等等,他们并没有太清晰的认识。...不过,对于实际的软件开发, 更重要的是需要清楚如何判断代码可维护性的高低。 实际上,可维护性是一个难以量化、偏向对代码整体进行评价的标准,它类似之前提到的“好”“坏”“优雅”之类的笼统评价。...既然代码的可读性如此重要,那么我们如何评判一段代码的可读性呢? 我们需要查看代码是否符合代码规范,如命名是否达意、注释是否详尽、函数长度是否合 适、模块划分是否清晰,以及代码是否“高内聚、低耦合”等。...那么,我们如何理解这里提到的“灵活”呢? 尽管很多人用“灵活”描述代码质量,但实际上,“灵活”是一个抽象的评价标准,给“灵 活”下定义是很难的。
如何评价一个系统的容错能力呢,我们首先对错误类型做出分类: ? ? 以上错误可以发生在实体中,也可以发生在非实体中,这两个难度是截然不同的,我们也应当分别来建设评测数据集。...---- 这里需要说明一点,上面有一些指标是系统返回的中间结果支持,那么如果要针对性的评测竞品,该如何知道这些中间数据呢?...那我们继续来说填充能力如何评测,首先第一要素就是针对一个特定任务,是否能通过询问来将槽位补充完整,并且补充到正确的位置。...孰优孰劣显而易见,不过涉及到槽位修改能力的评价,却充满挑战,如何能够最大限度的反应系统修改槽位的能力?...那么如何评价槽位继承能力呢,我们依然需要构建一批专业性的语料来完成继承能力的评测,判断标准就是是否能准确落到我们预期的领域和意图中,以及槽位的继承是否准确,这部分语料更为稀缺,因此需要做的小而精。
作者:林骥 来源:林骥 序言 评价一个算法的好坏,我认为关键是看能不能解决问题。如果算法能很好地解决实际的问题,那么我认为就是好算法。...在《如何用人工智能预测双 11 的交易额》这篇文章中,利用线性回归算法,我预测 2019 年双 11 交易额为 2471 亿元,而阿里官方公布的实际交易额是 2684 亿元,预测值比实际值少 7.9%,...除了算法的准确率,还可以使用其他的方法对模型进行评价,比如:召回率、F1 分数、ROC、AUC、MSE、RMSE、MAE 等等。
titles列专门提取出来,并转化为列表形式 titles1=''.join(titles) #将列表形式转化为文本 import jieba #使用jieba进行分词 blacklist = [u'如何...', u'评价', u'人民的名义', u'应',u'是', u'也', u'上', u'后', u'前', u'为什么', u'再', u',', u'以及', u'因为',...如何看待最高检拍摄取得巨大得成功?现实情况如确实如此,是否应该怒其不争? 侯亮平如果在现实官场中,际遇会如何? …… 基本上都是将剧中人物、事件与现实对照,探究该剧现实的可能性。
如何有效识别和消除这些偏见是未来研究的重要方向。 5.2 隐私和安全 在使用过程中,如何确保用户隐私和数据安全也是一个亟待解决的问题。...如何提高内容质量控制能力,是提升用户体验的关键。
同时,我们还要注意使用到了:OneVsRestClassifier,如何理解呢?...多分类问题就转换为了oneVsRest问题,可以分别使用二分类评价指标了,可参考: https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13682052.html 比如说绘制ROC和计算...3、多分类评价指标? 宏平均 Macro-average Macro F1:将n分类的评价拆成n个二分类的评价,计算每个二分类的F1 score,n个F1 score的平均值即为Macro F1。...微平均 Micro-average Micro F1:将n分类的评价拆成n个二分类的评价,将n个二分类评价的TP、FP、TN、FN对应相加,计算评价准确率和召回率,由这2个准确率和召回率计算的F1 score...计算出每一类的评价指标: from sklearn.metrics import classification_report t = classification_report(y_my_test, y_my_score
“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案,它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。...我会根据别人的经验,提供一个关于2017年python深度学习生态系统的清晰、全面的路径。...虽然它是Python深度学习库集合的最新成员,但它可能已经获得了最大的活跃社区,因为它由Google Brain团队支持。...文档:http://mxnet.io/api/python/index.html#python-api-reference 概要: MXNet是亚马逊深度学习的库,也许是最有效的库。...Python的支持只是冰山一角 - MXNet还提供了R,Julia,C ++,Scala,Matlab和Javascript的接口。
在使用聚类方法的过程中,常常涉及到如何选择合适的聚类数目、如何判断聚类效果等问题,本篇文章我们就来介绍几个聚类模型的评价指标,并展示相关指标在python中的实现方法。...1 概述 评价指标分为外部指标和内部指标两种,外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标,内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况: ?...2 2 Python实现 轮廓系数(Silhouette Coefficient) 轮廓系数可以用来选择合适的聚类数目。...如果在评价中用到外部指标,就需通过人工标注等方法获取y值,成本较高,因此内部指标的实际实用性更强。
DNN(或者说 MLP)其实就是堆起来的广义线性模型(比如 logistic,但也有其他激活函数)。它能够自动发现特征与标签之间的非线性关系,当决策边界非线性,...
我仔细梳理了一下自己评价代码的方法,总结了五个评价指标。 1、规模 2、执行效率 3、占用空间 4、可读性 5、扩展性 ?...1.1 初学者追求简单 初学者评价代码是不是简单的最朴素的方法就是看代码规模,他们总是觉得代码行数越少的程序就越简单。...在某些公司,代码规范被认为是评价代码的第一要素。铁打的项目流水的程序员,一段可读性差的代码对项目而言很可能意味着灭顶之灾。
关于如何评价洗牌质量的猜想 洗牌算法是卡牌类游戏中必须使用的算法,本质上说洗牌算法的目的是使某个给定的顺序更加的无序,因此出现了很多种洗牌算法。...我们不重点讨论如何洗牌,我们将眼光关注于洗出的牌是否达到我们预期的要求,以及如何衡量洗出的牌无序的程度。首先先看一个简单有效的洗牌算法。...换句话说就是如何确定洗出的牌究竟乱成什么样子?为了验证洗牌的质量,必须给出评价洗出的牌的一个定量的分析。 二、如何评价洗出牌的质量 牌洗出什么样子才算比较好,当然是越乱越好。...前者说明了评价无序序列的方式,即通过还原序列为有序进行交换元素,后者说明了若一个序列越混乱则越难还原为有序的序列,需要的次数越多,同时包含了还原为升序和降序序列需要的最小次数。...五、总结 本文从洗牌算法中引申出如何评价洗出的牌质量的方法,首先引入概念——混乱度,然后提出通过按照选择排序算法进行计算混乱度的猜想,最后使用穷举的方式求解了简单的序列的最大混乱度Ch(N)。
潘老师,最近有人推荐zen UML,貌似很强大,能从代码生成UML,这是一种画UML的新趋势吗?
数据模型如何论好坏 |0x00 数据模型的选择 最常见提到的有四种:范式、维度、DataVault、Anchor。...Java就一定优于Python吗?并不是。但Hadoop一定最成熟,Java岗招聘人数最多。因为生态建立了起来,用的人多了,方法论就成熟了,用起来就顺手了。...|0x01 数据架构的评价标准 数据架构,严格意义上,也是一个系统,只不过是“数据系统”。因此,能用在系统上的标准,如响应速度、可复用性、稳定性、健壮性等,也可以用在数据架构的评价上。...调用次数、核心字段覆盖率等指标上; 稳定性:除了日常任务不出问题以外,一旦发现了问题,能在多短的时间内定位和恢复问题,就非常重要; 健壮性:除了电商等已经耕耘多年的领域外,绝大多数业务模型,都会快速的变化,如何适应这种变化...|0x02 数据模型的评价标准 数据模型建设的怎么样,极度依赖规范,如果代码风格是“千人前面”,那么恐怕半年下来,业务系统就没法看了。
嵌入式派:和写 Arduino、STM32 差不多,还是原汁原味的 GPIO,只是语言从 C 换成了 Python 而已。
458723832/answer/2327373078 都是熬过来的,博士何苦为难博士… 至少我觉得,只要Ta没有毕业以后尬吹自己很厉害,没有顶着博士头衔炒作后翻车,那我就没资格去这样冒昧得凭几句话来评价别人...我:啊,我没用过知网 学弟D:师兄你太水了吧,知网都没用过 我::( 案例五: 同学E:Z哥,这个Python报错是什么问题啊? 我:等我网上查一查 同学E:这都要查,你不是经常使用Python吗?
三大方法 概念 评价估计量的好坏主要依据三个标准:无偏性、有效性和一致性。 无偏性是指估计量的数学期望等于被估计的总体参数。...这三种标准共同构成了评价估计量优劣的基础框架。 无偏性 如何计算估计量的无偏性? 步骤 计算估计量的无偏性需要通过数学期望来判断。...有效性 有效性在不同类型的数据分析中如何评估? 步骤 在不同类型的数据分析中,评估有效性是一个复杂且多样的过程。...在大样本情况下,如何准确测量估计量的一致性? 步骤 在大样本情况下,准确测量估计量的一致性需要遵循一些关键的统计学原则和方法。...Kappa系数用于评价两种方法诊断结果的一致性,其值越高说明一致性越好。
但是几乎没有任何教材上有明确的关于无监督聚类算法的评价指标! 那么学术界到底有没有成熟公认的关于无监督聚类算法的评价指标呢?...有类标的情况 既然聚类是把一个包含若干文档的文档集合分成若干类,像上图如果聚类算法应该把文档集合分成3类,而不是2类或者5类,这就设计到一个如何评价聚类结果的问题。...下面介绍几种聚类算法的评价指标,看下图: ?...RI方法(Rand index兰德指数) RI方法实际上这是一种用排列组合原理来对聚类进行评价的手段,公式如下: ?...当然,有这些还不够,对于如下图所示的数据在N维空间中的不是 凸分布 的情况下,此时我们就需要采用另外的一些评价指标。
主要介绍了python3个库numpy(数组),pandas(数据分析)和matplotlib(绘图)的学习。...目前国内的中文版是基于Wes McKinney 在2013年出版的《Python for Data Analysis》,里面的代码是基于Python2.7,有些代码已经不能运行了。...国外已经有该书的第2版了,基于最新的Python3,建议英文好的看最新版本,下面提供中文和英文电子版下载链接: 1)电子版(英文)和代码:https://github.com/wesm/pydata-book...3)对应这本书的第9章绘图包(matplotlib)的使用和如何制作数据分析报告: 如何用Python绘图和制作数据分析报告?...4)对应本书的第13章机器学习包(scikit-learn)如何使用: 我们现在一天很多事情,不可能一直在电脑端学习的,所以如何利用碎片化时间在手机上学习这本书?
撤离的消息来得突然,却也可以预料,毕竟当下叮咚买菜的境况并不乐观图片那么我们今天就利用python爬虫技术去了解下大家对这款购菜app的评价吧。...数据来源于叮咚买菜app,但是就像美团评价一样,这个网站评论数据的获取也是稍微有点难度的,最直接的就是会遇到网站封IP行为,这样的前提下我们只有先准备好高质量的爬虫代理才能去获取数据了。...这里我们使用python通过Keep-Alive保持IP不变,向多个页面发出请求,通过多线程实现并发控制。IP的使用由亿牛云提供的爬虫隧道加强版产品。爬虫数据实现的过程如下所示例:#!
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