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聊聊PowerJob的Evaluator

本文主要研究一下PowerJob的Evaluator Evaluator tech/powerjob/server/core/evaluator/Evaluator.java public interface...Evaluator { /** * 使用给定输入计算表达式 * * @param expression 可执行的表达式 * @param input...输入 * @return 计算结果 */ Object evaluate(String expression, Object input); } Evaluator接口定义了...evaluate方法，它有expression和input两个参数，返回计算结果 GroovyEvaluator tech/powerjob/server/core/evaluator/GroovyEvaluator.java...@Slf4j @Component public class GroovyEvaluator implements Evaluator { private static final ScriptEngine

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聊聊PowerJob的Evaluator

序本文主要研究一下PowerJob的EvaluatorEvaluatortech/powerjob/server/core/evaluator/Evaluator.javapublic interface...Evaluator { /** * 使用给定输入计算表达式 * * @param expression 可执行的表达式 * @param input 输入...* @return 计算结果 */ Object evaluate(String expression, Object input);}Evaluator接口定义了evaluate...方法，它有expression和input两个参数，返回计算结果GroovyEvaluatortech/powerjob/server/core/evaluator/GroovyEvaluator.java...@Slf4j@Componentpublic class GroovyEvaluator implements Evaluator { private static final ScriptEngine

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聊聊Spring AI的Evaluator

序本文主要研究一下Spring AI的Evaluator Evaluator spring-ai-client-chat/src/main/java/org/springframework/ai/evaluation.../Evaluator.java @FunctionalInterface public interface Evaluator { EvaluationResponse evaluate(EvaluationRequest...getText) .filter(StringUtils::hasText) .collect(Collectors.joining(System.lineSeparator())); } } Evaluator...org/springframework/ai/evaluation/RelevancyEvaluator.java public class RelevancyEvaluator implements Evaluator...调用bespoke-minicheck模型，其temperature设置为0.0，之后把context与claim都传递给factCheckingEvaluator去评估小结 Spring AI提供了Evaluator

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聊聊Spring AI的Evaluator

序本文主要研究一下Spring AI的EvaluatorEvaluatorspring-ai-client-chat/src/main/java/org/springframework/ai/evaluation/Evaluator.java...@FunctionalInterfacepublic interface Evaluator {EvaluationResponse evaluate(EvaluationRequest evaluationRequest...Document::getText).filter(StringUtils::hasText).collect(Collectors.joining(System.lineSeparator()));}}Evaluator...springframework/ai/evaluation/FactCheckingEvaluator.javapublic class FactCheckingEvaluator implements Evaluator...ollama调用bespoke-minicheck模型，其temperature设置为0.0，之后把context与claim都传递给factCheckingEvaluator去评估小结Spring AI提供了Evaluator

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自定义View(四)-动画- Interpolator与Evaluator

介绍 Interpolator插值器之前我们已经接触过了，而Evaluator好像我们还没有将，这是属性动画中俩个比较中的两个知识点，弄清楚它们有助于我们更好的使用与理解属性动画。...效果： ---- Evaluator估值器 TypeEvaluator估值器，他的作用是根据当期属性的百分比来计算改变后的属性值。...Evaluator其实就是一个转换器，他能把小数进度转换成对应的数值位置。先来看张图(此图来自Android自定义控件三部曲文章 ) ?...那么就必须有一个地方会根据当前的数字进度，将其转化为对应的数值，这个地方就是Evaluator；Evaluator就是将从加速器返回的数字进度转成对应的数字值。...比如上面我们实现的倒序动画在Evaluator中，我们又可以通过改变进度值所对应的具体数字来改变数值的位置。

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无人机图片物体检测baseline

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聊聊logback的EvaluatorFilter

; @Override public void start() { if (evaluator !...= null) { super.start(); } else { addError("No evaluator set for filter...; } public void setEvaluator(EventEvaluator evaluator) { this.evaluator = evaluator...evaluator.isStarted()) { return FilterReply.NEUTRAL; } try {...evaluator主要有OnMarkerEvaluator、OnErrorEvaluator以及JaninoEventEvaluatorBase系列的evaluator；JaninoEventEvaluatorBase

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“超参数”与“网络结构”自动化设置方法---DeepHyper

评估者（evaluator）：一组有助于在不同系统和不同情况下运行搜索的对象，例如快速和轻型实验或长时间和重度运行。搜索（search）：一组用于超参数和神经架构搜索的算法。..., **kwargs) 2 (3) Genetic Algorithm (GA) 接口类 1class deephyper.search.hps.ga.GA(problem, run, evaluator...= evaluate.create_evaluator(cfg) 40 logger.info(f"Starting new run") 41 42 43 timer...super : self.run_func 33 # set in super : self.evaluator 34 self.evaluator = Evaluator.create...super : self.run_func 32 # set in super : self.evaluator 33 self.evaluator = Evaluator.create

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聊聊logback的EvaluatorFilter

; @Override public void start() { if (evaluator !...= null) { super.start(); } else { addError("No evaluator set for filter...; } public void setEvaluator(EventEvaluator evaluator) { this.evaluator = evaluator;...* * * The Evaluator is free to evaluate the event as it pleases....evaluator主要有OnMarkerEvaluator、OnErrorEvaluator以及JaninoEventEvaluatorBase系列的evaluator；JaninoEventEvaluatorBase

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C# 在线编译字符串型语句

_Evaluator"); //通过程序集查找并声明 G5Up....eval = new Evaluator(typeof(int), code, staticMethodName);//生成 Evaluator 类的对像 return (int)eval.Evaluate...eval = new Evaluator(typeof(string), code, staticMethodName);//生成 Evaluator 类的对像 return (string)...eval = new Evaluator(typeof(object), code, staticMethodName);//生成 Evaluator 类的对像 return eval.Evaluate...eval = new Evaluator(typeof(XElement), code, staticMethodName);//生成 Evaluator 类的对像 return (XElement

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玩转 Runner 调用流程，上手 MMEngine 就现在

=cfg.get('val_evaluator'), test_evaluator=cfg.get('test_evaluator'), default_hooks=cfg.get..._val_dataloader, evaluator=self....self.evaluator = runner.build_evaluator(evaluator) if hasattr(self.dataloader.dataset, 'metainfo...评估模块 Evaluator 在前面分析 ValLoop 时，简单提及了 evaluator 的构建与迭代流程：验证循环中 run_iter() 调用的是 evaluator.process() 方法...验证循环结束时调用的是 evaluator.evaluate() 方法来计算 metrics 这里再跟进源码看下评估模块的实现细节，相关文件位于 mmengine/evaluator/evaluator.py

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pytorch学习笔记(二十): ignite (写更少的代码训练模型)

ToTensor, Normalize from ignite.engines import Events, create_supervised_trainer, create_supervised_evaluator...momentum=momentum) trainer = create_supervised_trainer(model, optimizer, F.nll_loss, device) evaluator...= create_supervised_evaluator(model, metrics={'accuracy'...def create_supervised_evaluator(model, metrics={}, cuda=False): """ Factory function for creating...: a evaluator instance with supervised inference function """

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PaddlePaddle之手写数字识别

1.6K8 0

差分进化算法Python实现

import random class differential_evolution_optimizer(object): def __init__(self, evaluator...self.show_progress=show_progress self.show_progress_nth_cycle=show_progress_nth_cycle self.evaluator...= evaluator self.population_size = population_size self.f = f self.cr = cr self.n_cross...= self.best_vector if self.show_progress: self.evaluator.print_status( flex.min...[ii][1]-self.evaluator.domain[ii][0] offset = self.evaluator.domain[ii][0] random_values

1.6K2 0

c#动态执行字符串脚本（优化版）

_Evaluator"); //通过程序集查找并声明 EvalGuy....eval = new Evaluator(typeof(int), code, staticMethodName, listAssemblies);//生成 Evaluator 类的对像 223...eval = new Evaluator(typeof(string), code, staticMethodName, listAssemblies);//生成 Evaluator 类的对像 234...eval = new Evaluator(typeof(object), code, staticMethodName, listAssemblies);//生成 Evaluator 类的对像 256...eval = new Evaluator(null, code, staticMethodName, listAssemblies);//生成 Evaluator 类的对像 266

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【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别

1.3K9 0

在Java Web中使用Spark MLlib训练的模型

-- https://mvnrepository.com/artifact/org.jpmml/pmml-evaluator --> org.jpmml... pmml-evaluator 1.4.3 evaluator-extension --> org.jpmml pmml-evaluator-extension 1.4.3 results = evaluator.evaluate(arguments); List targetFields = evaluator.getTargetFields

1.8K2 0

原荐 Kubernetes Resourc

newUsage := api.ResourceList{} for _, evaluator := range evaluators { // only trigger the evaluator...我们先来看看Registry和Evaluator的关系，以及Evaluator的定义。...:43 // Evaluator knows how to evaluate quota usage for a particular group kind type Evaluator interface...Kubernetes中定义了7种资源的Evaluator，都在pkg/quota/evaluator/core/*目录下，比如pods.go就是PodEvaluator的实现，里面实现了关键的UsageStats...除了PodEvaluator之外，其他的Evaluator的UsageStats实现，都是genericEvaluator来完成的，其代码在pkg/quota/generic/evaluator.go:

2.2K9 0

pyspark-ml学习笔记：LogisticRegression

) print ('test_model.take(1):', test_model.take(1)) # 评估模型性能 import pyspark.ml.evaluation as ev evaluator...(test_model, {evaluator.metricName: 'areaUnderROC'})) print(evaluator.evaluate(test_model, {evaluator.metricName...(results, {evaluator.metricName: 'areaUnderROC'})) print(evaluator.evaluate(results, {evaluator.metricName...=evaluator ) tvsModel = tvs.fit( data_transformer \ .transform(births_train) ) data_train...(results, {evaluator.metricName: 'areaUnderROC'})) print(evaluator.evaluate(results, {evaluator.metricName

2K3 0

【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

(predictionCol="prediction") evaluator.evaluate(predictions) 准确率是0.9610787444388802，非常不错！...evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction") evaluator.evaluate(predictions...") evaluator.evaluate(predictions) 准确率变成了0.9851796929217101，获得了提升。...evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction") evaluator.evaluate(predictions...evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction") evaluator.evaluate(predictions

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