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我们测了5款企业知识库，回召准确率差距超过30%
结果让人意外：回召准确率最高的92%，最低的只有58%，差距超过30个百分点。这不是“谁家营销话术更强”的问题，而是技术架构的硬差距。 2.2 评估指标核心指标：回召准确率（Recall@3 Accuracy）Top 3检索结果中包含期望答案来源文档的比例为什么用Recall@3而不是Recall@1？ 10pt;font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}产品回召准确率 font-style:normal;font-weight:normal;vertical-align:middle;word-break:normal;word-wrap:normal;}场景建议最低回召率推荐配置内部知识问答 六、写在最后回召准确率相差30%，背后不是“营销话术”的差距，而是技术架构的硬差距。我们测了才知道，有些产品在文档解析阶段就开始丢信息，有些产品连最基础的混合检索都没做。
19410编辑于 2026-05-20my2sql数据闪回
使用限制只能回滚DML， 不能回滚DDL使用回滚/闪回功能时，binlog格式必须为row,且binlog_row_image=full， DML统计以及大事务分析不受影响MySQL8.0版本需要在配置文件中加入 结果中的额外的datetime时间信息都是binlog event header中的unix timestamp 下载wget https://github.com/liuhr/my2sql/blob/ master/releases/centOS_release_7.x/my2sql chmod +x my2sql && mv my2sql /usr/local/bin/更改数据UPDATE `test /回滚误操作$ lltotal 124M-rw-r--r-- 1 root root 107 Sep 14 10:09 biglong_trx.txt-rw-r--r-- 1 root root `t1` SET `b`='b' WHERE `id`=2;数据闪回并不是万能的，备份恢复是最后底线。
35920编辑于 2024-10-24- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-2 精准率和召回率
本小节根据混淆矩阵工具计算精准率以及召回率。最后通过例子说明精准率和召回率在评价极度有偏的数据的分类任务上比准确率更好。 精准率&召回率 上一小节介绍了在分类任务中非常重要的工具混淆矩阵。 ； FN（False Negative）表示样本的真实值为1，但是算法错误预测样本为0，所有符合条件的样本数量； 就本例的混淆矩阵而言，TP = 8, FN = 2，因此准确率 = 8 / (8 + 2 这就是精准率和召回率的不同，在这里对于精准率和召回率来说，关键在于分母不同，由于分母不同，相应指标的解读也就不一样。 为什么精准率和召回率比准确率更好？ 虽然这样的一个预测算法准确率能够达到99.9%，但是与之对应的精准率和召回率都是最低值0。 通过精准率和召回率这两个指标可以判断这个预测算法完全没有用，这就是为什么在极度有偏的数据中不看准确率，而选择看精准率和召回率两个指标的原因。通过这两个指标才能够更好的评价分类算法的好坏。
1.9K30发布于 2020-03-27 - 来自专栏数据库解决方案
my2sql 闪回操作流程
简介： go版MySQL binlog解析工具，通过解析MySQL binlog ，可以生成原始SQL、回滚SQL、去除主键的INSERT SQL等，也可以生成DML统计信息。 GitHub地址：https://github.com/liuhr/my2sql my2sql有三个主要功能，今天只介绍闪回功能: #执行闪回操作具体操作流程 #解析binlog生成标准SQL #解析binlog 统计DML、长事务与大事务分析 1.直接从从GitHub下载源码包 image.png 2.传到本地服务器解压 [root@localhost opt]# unzip my2sql-master.zip ，binlog格式必须为row,且binlog_row_image=full， DML统计以及大事务分析不受影响 只能回滚DML， 不能回滚DDL 支持指定-tl时区来解释binlog中 SQL 根据时间点解析出回滚SQL #伪装成从库解析binlog .
1.2K72发布于 2021-08-19 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenVINO2023异步回调流水线提升推理吞吐率
同时支持创建多个Requst然后基于多个Requst实现流水线方式的推理从而提升CPU推理的吞吐率。 其中同步推理： // 前处理 // 开启同步 request.infer(); // 后处理 运行结果如下： 异步模式推理流程 当使用OpenVINO2023提供的Request对象的回调功能以后，我们可以把模型的后处理直接放到回调中去 outputDims = output.get_shape(); size_t numRows = outputDims[1]; size_t numCols = outputDims[2] ; float cy = det_output.at<float>(i, 1); float ow = det_output.at<float>(i, 2) ) { int idx = det_ids[t]; cv::rectangle(frame, det_boxes[t], colors_table[idx % 6], 2,
1.2K31编辑于 2023-11-21 - 来自专栏SAS程序分享号号号
SAS-2X2表，率差的输出...
率差的输出 上一篇文章说到了Proc freq过程步可以做很多事情。可以输出可信区间，同样也可以输出率差，这里的率差是2*2表的率差，同样也是一个参数来控制。 u_rdif2 _rdif2_ l_rdif1 u_rdif1 _rdif1_) riskdiff ; run; 这里可以直接在过程步中添加output语句，使用out选项进行控制输出数据，就可以实现将率差以及可信区间的输出 那么究竟哪一个才是最开始想要计算的对照组-试验组的率差以及可信区间呢，答案是不管dif1还是dif2都是对照组-试验组的率差，但是dif1与dif2分别表示（group*aeyn）中*后面的变量（aeyn 根据经验，aeyn的2个水平“否”会排在“是”的前面，所以呢，dif1表示的是否发生不良事件为否的率差，dif2表示发生不良事件为是的率差。 这个就得从2*2表的输出的结构以及率差计算的方式（第一行-第二行）来说了。先来看看下面的的图： ? ?
3.8K30发布于 2019-10-20 - 来自专栏音视频技术修炼手册
视频帧率和刷新率，是一回事吗？
2）视频插帧有何应用意义？3）动画插帧与自然视频插帧有何不同？4）帧率和刷新率，是一回事吗？5）主流插帧算法之光流法，又是什么？什么是视频插帧？ 1）提高视频帧率，让视频画面更流畅；2）视频压缩。 如连续的三帧的图像中，第2帧存在明显抖动，则可以利用插帧算法先以第1帧、第2帧为输入获取第1.5帧，以第2帧和第3帧为输入来插取第2.5帧，此时第1.5帧和第2.5帧间的抖动相对原始视频的抖动程度会有所改善 2） 递归流细化解决了“非线性和超大运动”的挑战，通过使用变压器式结构的递归预测。大量实验表明，该方法优于其他视频插帧方法。帧率和刷新率，是一回事吗？ 帧数和刷新率之间的关系在于，刷新率决定了屏幕能展示的帧率的上限，比如120帧率的画面在60Hz的屏幕上，最终显示效果最高也只有60帧每秒。
2K10编辑于 2024-11-12 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn # spc2 = ugarchspec rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能。 garchroll(spec2, data = bpret 我们可以使用以下例程绘制 1% 和 5% VaR 预测与实际收益的对比。 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01 ---- 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
3.5K20编辑于 2022-06-08 - 来自专栏MYSQL轻松学
开源数据闪回工具—binlog2sql介绍
根据不同选项，可以得到原始SQL、回滚SQL、去除主键的SQL等。 github地址为：https://github.com/danfengcao/binlog2sql 该工具主要用于： 数据快速回滚（闪回）； 从binlog生成标准SQL； 适用MySQL版本：MySQL5.6 ' identified by 'xxxxx'; 例如： python binlog2sql.py -h ip -ubinlog2sql -pxxxx -P3306 -d db -t t1 t2 -- -B , --flashback : 生成回滚SQL，可解析大文件，不受内存限制，默认false。与stop-never或no-primary-key不能同时添加。 --back-interval :在-B模式下，每打印1000条回滚SQL，SLEEP多少秒，默认为1。 范围控制参数： --start-file ：起始解析文件，只需文件名，无需全路径。
3.5K41发布于 2020-07-24 - 来自专栏产品笔记
数据分析简易入门（2）| 用户留存率
图中客户留存率指在2017年1月，合作的客户有80个，而在第二个月第一个月80个客户只有13个客户合作，第一个月留存率为16.3%。 02 留存率和产品DAU有什么关系？ 假设某产品2021-08-31新增用户为100人，第2天剩40人，第7天剩20人，第30天剩10人。2021-08-31该产品DAU为100人。 留存率的时间粒度与计算公式 时间粒度：时间粒度可以分为日、周、月、年。 用户在新增或使用产品后当日回到产品的比率，计为当日留存率。 用户在新增或使用产品后第2天回到产品的比率，计为次日留存率。 常见误区：7日留存率vs 7日内留存率 7日内留存率指用户在往后一周内任意一天回到产品的比例。 各种时间粒度留存率的适用场景 产品经理需要检测一个产品的健康程度，可以通过日留存率和周留存率指标来进行观察。
2.9K51编辑于 2022-06-02 - 来自专栏R语言数据分析指南
ggplot2优雅的展示发病率
定义分面背景 ridiculous_strips <- strip_themed( text_x = elem_list_text(colour=c("#9C8D58","#EDB749","#3CB2EC =c("bold","bold","bold"),size=c(10,10,10)), background_x = elem_list_rect(fill = c("#EEECE1","#FFF2E7 ","#E8F2FC"))) 定义注释函数 annotation_custom2 <- function (grob, xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = -Inf, ymax data) { layer(data = data, stat = StatIdentity, position = PositionIdentity, geom = ggplot2: ymax = ymax)) } 数据可视化 df1 %>% ggplot(aes(year,val,color=location,fill=location))+ geom_point(size=2,
95820编辑于 2022-09-23 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
ASTER L2 表面反射率 SWIR 和 ASTER L2 表面反射率 VNIR V003
ASTER L2 Surface Reflectance SWIR and ASTER L2 Surface Reflectance VNIR V003 ASTER L2 表面反射率 SWIR 和 ASTER L2 表面反射率 VNIR V003 简介 ASTER 表面反射率 VNIR 和 SWIR (AST_07) 数据产品 (https://lpdaac.usgs.gov/documents/996/ASTER_Earthdata_Search_Order_Instructions.pdf 2020 年 5 月 27 日之后的 ASTER 2 级观测数据请求将恢复使用气候学臭氧输入。 更多信息请参见 ASTER L2 处理选项更新 (https://lpdaac.usgs.gov/news/aster-l2-processing-options-update/)。 差异可能包括表面反射率和表面辐照度（AST07 和 AST09）质量保证数据平面的颗粒外围和云边界周围数字的微小变化，这取决于用户处理数据所使用的操作系统和库。
30410编辑于 2024-09-07 - 来自专栏机器视觉CV
【多目标跟踪】Metric？那些你应该了解的MOT评价指标！
这三项依次表示缺失率（ ）、误判率（ ）和误配率（ ） MOTA 主要考虑的是 tracking 中所有对象匹配错误，主要是 FP、FN、IDs、MOTA 给出的是非常直观的衡量跟踪其在检测物体和保持轨迹时的性能 IDTP、IDFP 分别代表真正 ID 数和假正 ID 数，类似于混淆矩阵中的 P，只不过现在是计算 ID 的识别精确度 IDR：识别回召率 (Identification Recall) 是指每个行人框中行人 ID 识别的回召率 其中 IDFN 是假负 ID 数。
7.3K10发布于 2020-07-23 - 来自专栏Qt项目实战
Qt音视频开发2-vlc回调处理
于是回调就很有必要的，一个好处是可以拿到图片本身的数据用来额外的处理比如人工智能分析人脸分析等，还有一个好处是OSD标签等东西可以自己自由绘制，在vlc中回调的数据格式可以自行指定，比如RV32对应Qt 支持windows+linux+mac，支持vlc2和vlc3。 多线程显示图像，不卡主界面。 自动重连网络摄像头。 可设置边框大小即偏移量和边框颜色。 支持回调模式和句柄两种模式。 支持线程读取进度等信息和事件回调两种处理模式。 自动将当前播放位置和音量大小是否静音以信号发出去。 提供接口设置播放位置和音量及设置静音。 callbackData->thread->getBufferWidth(); int height = callbackData->thread->getBufferHeight(); //设置回调拿到每帧数据 YUYV I420 libvlc_video_set_format(vlcPlayer, "RV32", width, height, width * 4); } //#######拿到一帧数据回调
1.5K20发布于 2020-08-04 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【Android 高性能音频】AAudio 音频流 数据回调细节 ( 数据回调函数优先级 | 数据回调函数 | 采样率 | 采样数 | 缓冲区调整 | 线程不安全 )
数据回调函数优先级 II . 数据回调函数 相关内容 III . 采样率 处理细节 IV . 数据回调函数 每次 采样个数 numFrames V . 48000 个采样 ; 2 . \times 2 个样本 ; V . 数据回调函数 缓冲区 ( AAudio 内部缓冲区 ) 调整 ---- 1 . 降低延迟 : 如果要求 AAudio 延迟尽可能低 , 需要将其内部缓冲区大小降到最低 ; 2 . 线程不安全 : AAudio 的 API 大部分都是线程不安全的 ; 2 .
1.8K10编辑于 2023-03-27 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn # spc2 = ugarchspec rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能。 garchroll(spec2, data = bpret 我们可以使用以下例程绘制 1% 和 5% VaR 预测与实际收益的对比。 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
1.3K10编辑于 2023-02-15 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
1% 风险价值 将价格转换为收益 library(ggplot2) # 计算收益率的正态密度 # 价格与收益的关系 bp2 = Close # 转换收益率 bret = dailyReturn # spc2 = ugarchspec rugarch 包对于估计移动窗口模型和预测 VaR 具有非常有用的功能。 garchroll(spec2, data = bpret 我们可以使用以下例程绘制 1% 和 5% VaR 预测与实际收益的对比。 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01 ---- 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
1.7K00编辑于 2023-02-23 - 来自专栏拓端tecdat
R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列|附代码数据
1% 风险价值将价格转换为收益library(ggplot2)# 计算收益率的正态密度# 价格与收益的关系bp2 = Close# 转换收益率bret = dailyReturn# 改变列名colnames plot(fiarch, which = 3)图 ：GARCH(1,1) 的两个信息图使用样本外的 VaR 预测 让我们使用 Student-t 分布，因为收益并不总是遵循正态分布# 学生-T分布的spec2spc2 garchroll(spec2, data = bpret我们可以使用以下例程绘制 1% 和 5% VaR 预测与实际收益的对比。 1% VaR 预测最后获得回测# VaR预测的回测report(va., VaRha = 0.05) #α的默认值是0.01点击文末 “阅读原文”获取全文完整资料。 本文选自《R语言用GARCH模型波动率建模和预测、回测风险价值 (VaR)分析股市收益率时间序列》。
1.7K00编辑于 2023-11-08 - 来自专栏Java3y
Struts2【UI标签、数据回显、资源国际化】
使用Struts2UI标签也没法干了….因此，除了有必要的话，才去使用Struts2UI标签 简单使用Struts2UI标签 <%--我们发现，Struts2UI标签用起来和HTML是差不多的--%> <constant name="struts.ui.theme" value="simple"/> ---- 数据回显 我们对数据回显也不会陌生，在使用EL表达式的时候就已经用过了数据回显了….那为啥数据回显放在 因为Struts2也提供了数据回显的支持，并且，使用数据回显必须要使用Struts2的标签… ? 这里写图片描述 ---- Struts2提供的数据回显 其实，上面的代码已经实现了数据回显，但Struts2提供了一个更巧妙的方法 ? 这里写图片描述 也就是说，Struts2可以直接在name中就可以实现数据回显了….要做的是： 我们回显的数据在根元素下的，也就是保存在CompoundRoot中的数据【保存在根元素的数据不用使用#号就可以获取
1.3K40发布于 2018-03-15 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。 ❝我的理解：非自然群体中，比如自交系，杂交种F1，这些群体不需要过滤杂合度。 2. 0.338725162137021 -5.18288854902555 先对数据进行清洗，去掉引号，然后提取家系和个体ID sed 's/"//g' fail-het-qc.txt |awk '{print $2} ' > het_fail_ind.txt sed 's/"//g' fail-het-qc.txt |awk '{print $1,$2}' > het_fail_ind.txt 使用remove去掉这两个个体
2.4K20发布于 2020-04-27
腾讯云开发者
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