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【Latex 写作】数学公式

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UE5学习笔记(十四)——蓝图基础之第一次做界面

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深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵,精确率,召回率,特异度计算方法)——python代码

混淆矩阵,精确率,召回率,特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标,它们的计算和绘制具有非常重要的意义,特别是在写论文的时候,我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性,这里给出相应的代码方便大家计算和绘制自己的混淆矩阵和计算各种指标。首先是文件夹摆放方式: num_classes.json为写自己

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大数据的好处与弊端

大数据会记录你的浏览习惯,购买习惯,常用淘宝支付宝这些软件的人,你的消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等,都是可以分析出来的这些基本囊括了我们的生活。这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的

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