例14：C语言实现输出4*5的矩阵。 解题思路：可以用循环的嵌套来处理此问题，用外循环来输出一行数据，用内循环来输出一列数据。要注意设法输出矩阵的格式，即每输出完5个数据后换行。... { if(temp%5==0)//每5个数进行一下 { printf("\n"); } printf("%d\t",i*j);//输出数...读者需要注意一下，上面我用的是\t，\t的意思是水平制表符。 C语言输出4*5的矩阵 更多案例可以go微信公众号：C语言入门到精通，作者：闫小林
QQ20181230-173338@2x.png 目标 设计一个INPUT子程序，使其能够接收用户输入的数字（以字符串的形式），并将数字存储到AX寄存器。...设计一个DECOUT/BINOUT/HEXOUT子程序，使他们能够以十进制/二进制/十六机制的形式将AX中的数字输出到屏幕上。...分析 对于INPUT子程序，我们需要调用DOS功能接收用户输入的字符串，将ASCII码转为数字，再依次乘以10、100...由于CPU执行指令时会占用AX，我们将积的累加和存储在内存变量中，最后一步复制到...对于DECOUT子程序，我们对AX中的数除以进制数，将余数保存到内存中，循环此过程直至商为0，最后借用si寄存器变址寻址反向输出余数（转换为ASCII码）即可向用户展示AX中的数字。...内循环也处于第n位，不需要再乘以10 jz endd mov bx,0ah mul bx;ax*10,结果存放在dx|ax dec cur jmp mul10 endd: DECOUT DECOUT中BX的值可以决定输出的进制
来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。 什么是混淆矩阵？ 它显示了实际值和预测值之间的差异。...对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。一二分类任务中包含了 2 个类也就是一个 2*2 矩阵，一般情况下介绍混淆矩阵都会以二分类为例。...那么将得到一个 3*3 矩阵依此类推。通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...我们将使用一个 3 x 3 矩阵，我们将使用我将向您展示的技巧计算 TP、TN、FP、FN 值。这个技巧也可以应用于 4*4、5*5…N*N 矩阵。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。
而不是像小编大一时，面对这些专业性极强的东西两眼一抹黑，学习的很吃力；此外，基础是延伸和扩展的前提，基础的东西如果掌握的不牢靠，那么在前沿事物的钻研过程中也不会取得更大的建树。...分类模型的评估指标有很多，今天小编给大家准备的是混淆矩阵。 简介 首先我们来解释一下什么是分类模型的评估指标。...其有两种表现形式：定量指标和图表指标；定量指标即以具体数值来表示分类质量；图表指标即以图表的形式来表示分类质量，以达到增强可视化评估的效果。 我们今天介绍的混淆矩阵就是一个图表形式的指标。...由以上内容可以获得结论：对于一款分类模型，TP值与TN值的数量越多，FP值与FN值的数量越少，模型的分类精度就越高。 02 样本二级指标 混淆矩阵统计的是样本在各个一级指标的数量。...特异度：TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74) ≈0.6 以上就是在机器学习领域中的混淆矩阵及它所引申出的几个评估指标
参考链接： 通过将矩阵传递给函数的C++程序将两个矩阵相乘 任务需求：需要写一个矩阵的四则运算的小demo，通过重载运算符来实现。 ...重载“+ - * /”运算符 为了方便输出 顺便实现 << 运算符 矩阵运算规则 百度到的运算规则 简单来说一下吧： 加减法 同型矩阵，对应位置相加减。 数乘 分别于矩阵中的每一位相乘。...矩阵乘矩阵（点积） 文字表示： (1) 行数与（左矩阵）A相同，列数与（右矩阵）B相同，即． (2) C的第行第列的元素由A的第行元素与B的第列元素对应相乘，再取乘积之和．...实现 输出的样式 想法： 递归 eg: [1,2,3,4,5,6,7,8] 为 2行4列 的数组 想要的输出为 [ [1,2,3,4],[5,6,7,8]...] 只有遍历到 最低维的时候才需要输出元素 如果将输出的list 看做一棵树 可以这么表示,存放元素的只有在叶子节点中，依次通过深度递归遍历将叶子节点依次输出即可。
来源：Demuxed 2021 主讲人：Yuriy Reznik 内容整理：王珅 在这次演讲中，主讲人回顾了一些在现代视频和媒体系统中存在的看起来很奇怪的数字和设计，并进一步解释它们是如何和因为什么原因被衍生出来的...，并试图理解为什么在现代视频和媒体系统中存在的看起来很奇怪的数字和设计，同时他们背后的原因是什么，他们是如何产生的。...帧和帧率 首先，主讲人介绍了帧和帧率，在现代系统中，帧率有 24、25、30以及他们的倍数，还有一些看起来很奇怪的分数帧率，29.97、23.976、59.94 等等，而这些背后的原因是什么？...在没有CD的时候，这是一个杰出的发明，但现在真的没有借口来使用了。 像素、分辨率、SARAS、DARS 现在我们进入了完全的数字视频时代，现在的帧是像素的矩阵，但实际上这些像素不一定是方形的。...但事实证明，对于 CD 的设计，有不同的采样率，为 44.1 千赫兹。这个数字的产生也有一个有趣的故事。
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/44133947 ---- 室友要去研究生面试，无奈对 C++ 打出...GG，本着人道主义给他恶补一下 C++ ，顺便记录一些有意思的小代码。...题目： 输入一个正整数，倒序输出 ---- 最讨巧的做法 不记录最后的计算结果，直接输入到终端上。...number/10; } cout<<endl; return 0; } 运行结果： 1234 4321 ---- 目测最符合的代码
评估指标 01 总体分类精度 指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。放到混淆矩阵中就是对角线上的像元数总和除以总像元数目。...放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...放到混淆矩阵中，是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。...04 错分误差 指对于分类结果中的某种类型，与参考图像类型不一致的概率。放到混淆矩阵中，就是被分类器分为A类的像元中，分类出错的像元数所占的比率。...我们也就不难发现，错分误差+用户精度=1 05 漏分误差 指对于参考图像上的某种类型，被分类器分为其他类别的概率。放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。
本文转自煎蛋网（jiandan.com），作者肌肉桃 如果你不得不挑一个世界上最有名的数字，那么也许你会挑选π，对吧？但为什么呢？...π对我们而言，除了在理解圆这方面至关重要之外，它并不是一个特别容易算的数字，因为人们几乎不可能知道它的确切值，它各个位上数字出现的方式并没有规律，要算出π的每个数字我们几乎可以算到无穷。...虽然π有这么不方便的属性，但它由于在自然和数学中不断出现而声名鹊起，就连一些与圆没什么太大关系的地方我们也能看到它。它并不是唯一一个出现得奇怪的数字，0.577也到处都是。...当然，等我们的蚂蚁完成它的旅行时，太阳都烧没了，所以我们讨论的是一系列增长缓慢的数字。 (红色是自然对数ln，蓝色是调和级数的数字。它们相差的部分加起来便是欧拉常数。)...这个问题本身很有趣，但更奇怪的是欧拉常数不仅能解释看似矛盾的谜语。它出现在各种物理问题中，包括多个量子力学方程。它甚至也存在于科学家们用来寻找希格斯玻色子的方程中。 对此没有人知道为什么。
有时候，在对一些文件进行编译的时候，会看到下面的奇怪输出字符。 e[1;33m 如上图显示的貌似一些乱码的东西。...问题和解决 其实这个不是问题，这是因为在你的程序中可能使用了 ANSI escape code 这种输出。 其目的是为了在中断中显示彩色的输出内容。...具体安装的方法我们就不在这里说了，你可以通过访问 Jenkins 的插件界面，通过搜索插件名称来进行安装。 上图显示已经安装成功的插件。...Jenkins 中的配置 在 Jenkins 中访问你需要进行配置的项目。...然后保存退出后再对你的项目在 Jenkins 上进行重新编译。 这个时候就可以在控制台上看到彩色输出了。 如上图显示的彩色输出。
本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。...本小节来简单看一下如何利用前几个小节学习的指标来处理多分类问题，在前几个小节的二分类问题中介绍了一个非常重要的小工具混淆矩阵，由混淆矩阵推导出了很多重要的指标，因此最后着重介绍多分类问题中的混淆矩阵。...这一小节依然使用手写数字识别的数据集，不过由于本小节主要介绍多分类问题中的混淆矩阵，所以不再构造针对某一个类别的二分类数据集，使用手写数字识别中0-9的10个类别。...通过观察混淆矩阵依然会发现算法会犯一些错误，比如矩阵第4行的第0列为2（从第0行第0列开始，下同），表示的是有两个样本真实值为数字4但是算法错误预测为数字0。...有了这些提示，我们可以进一步的改进我们的算法，可以把这些容易混淆的类别规约成二分类问题，换句话说现在这个算法比较容易混淆数字1和数字9也比较容易混淆数字8和数字1，相应的可以微调在数字1和数字9以及数字
1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class） 下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用 官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...默认数字类别是从小到大排列，英文类别是按首字母顺序排列。
keep 0) >= floor(0.75*ncol(counts)) filter_count 矩阵...DESeq2) #2 第一步，构建DESeq2的DESeq对象dds(建立DEseq数据矩阵) colData <- data.frame(row.names=colnames(exprSet),group_list...，在我们剔除一个“异常”样本后，预期是希望样本分组差异更大，那么差异基因数量理应也会变多，但实际情况却相反 在这里，我个人认为是DESeq2输出NA结果的原因(在观察到PCA分组效果更好地前提下)，因为我们在得到差异分析的结果后进行了...na.omit DESeq2会在三种情况下输出NA： DESeq2 and NA adj.pvalue https://www.biostars.org/p/484596/ 如果在一行中，所有样本的计数都为零...# 加载包 library(DESeq2) #2 第一步，构建DESeq2的DESeq对象dds(建立DEseq数据矩阵) colData <- data.frame(row.names=colnames
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2....给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语..., 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词....这里采用动态规划的最优化搜索。
然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...混淆矩阵要求 要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...> len(train_set.targets) 60000 一个混淆矩阵将告诉我们模型在哪里被混淆了。更具体地说，混淆矩阵将显示模型正确预测的类别和模型不正确预测的类别。...建立混淆矩阵 我们构建混淆矩阵的任务是将预测值的数量与真实值（目标）进行比较。 这将创建一个充当热图的矩阵，告诉我们预测值相对于真实值的下降位置。...随着我们模型的学习，我们将看到对角线之外的数字越来越小。 在本系列的这一点上，我们已经完成了许多在PyTorch中构建和训练CNN的工作。恭喜！
之前使用的并没有这种极度偏斜的数据集，鸢尾花数据集中的三种花的个数都是差不多的，手写数字识别数据集中0-9这10个数字类别的样本数量分布也差不多。...先来看看对于一个作用在一组数据上的分类算法如何得到混淆矩阵，进一步就会看到通过这个混淆矩阵能够得到各种比分类准确度还要好的分类指标。 这一小节先来看一看对于二分类问题相应的混淆矩阵是如何创建的。...对于二分类问题来说，混淆矩阵实际上是一个(2, 2)的矩阵，也就是说混淆矩阵中一共有4个元素。 ?...▲二分类问题的混淆矩阵 上图中最上面一行和最左边一列对应的就是这个混淆矩阵相应的行和列的名称，真正的数值分布在(2, 2)的矩阵中： 矩阵中的每一行代表对于预测的问题来说相应的真实值是多少，这里将真实值写成...这一小节介绍了混淆矩阵这个工具，在下一小节来看看通过混淆矩阵，我们可以创建出怎样的评价指标，而这些评价指标为什么会比直接看整个算法的分类准确度要更加的好。
使用while循环实现输出2-3+4-5+6...+100 的和 # 定义计算结果 aaa = '' bbb = 1 #for i in range(1, 100): i = 1 while i <...== 0: aaa += '-' bbb += i else: aaa += '+' bbb -= i print('字符串输出...使用 while 循环实现输出 1,2,3,4,5, 7,8,9, 11,12 使用 while 循环实现输出 1-100 内的所有奇数 ##输出1--12 count=1 while count 的所有奇数 count=0 while count <= 100: if count%2 == 1: print(count) count+=1 e....使用 while 循环实现输出 1-100 内的所有偶数 ## 输出1--100之间的所有奇数 count=0 while count <= 100: if count%2 == 0:
）解释清楚的； 它们是可以手算出来的，看到各种软件包输出结果，并不是一个无法探究的“黑箱”； 它们是相关的。...本文从混淆矩阵(Confusion Matrix,或分类矩阵,Classification Matrix)开始，它最简单，而且是大多数指标的基础。...good 0.06789 good good 0.61195 bad good 0.15306 good Confusion Matrix, 混淆矩阵...我们需要知道，这个模型到底预测对了多少，预测错了多少，混淆矩阵就把所有这些信息，都归到一个表里： 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+...一些准备 说，混淆矩阵(Confusion Matrix)是我们永远值得信赖的朋友： 预测 1 0 实 1 d, True Positive c, False Negative c+d,
SUMO的功能是很强大，不过可视化和后期期望结果的多样性似乎就不太如人意了。 本次我们利用SUMO的dump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵（lane change rate matrix）。...这一矩阵在优化中有着很重要的地位。...最后，生成lc.csv文件用于计算队列转移矩阵的值，lane.csv文件用于形成矩阵的行列坐标。。当然啦，这里我们只是生成了两个csv文件，而没有直接生成矩阵。...原因是转移矩阵要求在excel中展现，而且之前有写过vba程序，所以这里python只是做一个数据清洗，毕竟几百万条的记录，直接用excel处理，电脑就挂了。...4.excelVBA生成矩阵 把生成的数据，按照上图，相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出的cl.csv中的数据，要把列名删除。H列就是生成的lane.csv中的数据。
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