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杰书汇教你在任何领域都能创业的秘诀
提升认知，提升自我综合能力，评判标准，项目资源，人脉资源，以及眼界，最后是执行力＋自信心。 上诉说了这么多看的见摸不着的东西，其实在我看来最重要的还是我认为是评判标准，什么是评判标准？ 当看到一个人，以及一个项目，还有陌生的行业的时候，新手会茫然，会不知所措，不知道这个项目自己交了能不能赚测试基础-测试策略
说说一些基础 1，测试对象是什么？ 2，怎么测，测试效果是什么？分类模型性能的评判方法-ROC分析
一、混淆矩阵 二、引入ROC曲线 如上第一幅图，蓝色高斯表示真实值为阴性，红色高斯表示真实值为阳性。A，B，C代表不同的阈值，阈值线左边表示预测值为阴性，阈值线右边表示预测值为阳性。阈值从A到C，由此绘制处第二幅图的曲线（粗线），也即ROC曲线。 ROC曲线中， 横坐标：假阳性率，FPR模糊数学 5、模糊综合评判
------------------------2020.8.17更新------------------------------ 模糊数学视频链接：https://pan.baidu.com/s/1_JBbmzcaiG8M1ZZ9TfZb8g 提取码：46z7 ------------------------2020.8.17更新------------------------------ 模糊数学 1、模糊集、隶属度函数、如何确定隶属度如何在IEEE上找经典文献（电机控制类）
这一点需要学会使用IEEE搜索引擎。根据文章的被引量来评判，即该文章被同行引用的次数，评判一篇文章的好坏，这个指标是非常有用的。 以IEEE上的某篇文章为例，显示如何看被引量，图片见下： 同理，各种能够检索文献的平台（IEEE，知网，超星发现，各大高校的图书馆数字资源），不出意外的全部具有筛选如何评判代码质量
代码质量的评价有很强的主观性。 从哪些维度评判代码质量的好坏 代码质量的评价有很强的主观性，描述代码质量的词汇也有很多，比如可读性、可维护性、灵活、优雅、简洁等，这些词汇是从不同的维度去评价代码质量的。它们之间有互相作用，并不是独立的，比如，代码的可读性好、可扩展性好VOT中的EAO评判指标
文章目录 1.期望覆盖率 1.1 A和R1.2 理想EAO1.3 标准EAO2.实际计算 2.1估算EAO2.2 EAO与R的关系 看VOT竞赛报告时，经常会看到一个奇怪的现象，精度A和鲁棒性R的排名都靠前，而EAO，即期望平均覆盖率却不靠前，vice versa，这是怎么回事呢，这篇文章就来说说EAO的计算方法。 1.期望覆盖如何让人愿意听你说话
do not to do 不要闲言碎语，一个跟你说闲话的人，很有可能在你不在场的时候，说你的闲话 不要评判人，如果你已经先入为主的在内心评判一个人，你在交谈时会不自主的带上这种评判倾向，别人能够感受得出来 不要传递负面情绪 不要抱怨 不要花言巧语 不要夸大其词，夸夸其谈 不要教条主义，不要将SCAN：结构化校正对抗网络 论文笔记
新冠肺炎的典型胸部CT表现包括： 磨玻璃影 实变 铺路石征 一些肺部病变的典型CT表现通常不会出现在新冠肺炎中 例如： 胸腔积液，即液体积聚于肺叶外的胸膜腔内，很少见于COVID病例中，通常见于充血性心力衰竭和细菌性肺炎中。 纵隔或肺门淋巴结数学建模评价类模型——模糊综合评价
今天学习了模糊综合评价，想到又有一种可以用来评价的方法，不由得开心（我喜欢学这种可以在生活中用得到的东西） 本文将从以下几方面来总结和介绍模糊综合评价（中间穿插一些个人的感悟）： 文章目录1、模糊综合评价法的定义2、应用模糊综合评价法需要的一些小知识1）模糊集合2）隶属度、隶《一平方米的静心》
1：均衡 回归正念，识别情绪---->接受------->探究-------->非认同（我是做主的人，我可以不被情绪带走） 2：专注 对过去的懊恼、对未来的忧虑 无聊的原因是因为不专注 单点式的专注力、学会专注的打电话（无论他是谁都给他带来好心情） 偷得浮生半一些想法
1.失败是成功的起点如果你感觉自己过去很失败，那恭喜你只要稍微努力取得一点成就就能超过昨天的自己。想象那些过去很成功的人，如果他们想你一样关注纠结成败，他们要付出多大的努力才能超越过去的自己呢？2.不要偏面的和别人比每个人都有自己的人生道路，不要偏面的与别人相比，特朗普当总市场红利下，如何评判一款电话机器人好不好用
2017 年人工智能首次被写入政府工作报告并上升到国家战略层面。同时国际权威移动互联网第三方数据挖掘与整合营销机构艾媒咨询在发布的《 2017 年中国人工智能行业白皮书》中预测：到了 2020 年中国的人工智能总体技术和应用将会发展到世界先进水平，而核心产业规模也将超过 1500 亿元『贪心』阿狸和桃子的游戏
题解 显然，这道题目的点权很容易去分配，其关键便在于边权的处理上，即如何处理两种边权的情况。 还有一个问题在于，什么叫做当前的最优选择，点权和边权的不同意味着有不同的选择方法，这也让这道题变得非常的棘手。 我们便来思考一下，如何解决这两个问题呢？ 显然这个问题，每一步都要