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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%
看了5款产品，厂商演示时都说自己“精准”“智能”“理解能力强”。我们不信，自己搭了一套测试集，跑了真实评测。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。 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 高分产品：在向量检索后增加重排序层：召回Top 20个chunk用CrossEncoder模型精排返回重排后的Top 5效果： 重排序可以将正确答案的首位命中率提升15-25个百分点。 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。
19510编辑于 2026-05-20- 来自专栏技术分享
指针(5)---回调函数
回调函数的含义 回调函数通常作为参数传递给其他函数，它是一个通过函数指针调用的函数。简单来说这个函数的作用就是用来在特殊的条件满足时用来调用其他函数的一个函数。 回调函数的使用 当相同或者相似的函数出现多份的时候，那么由于相同的部分出现过多就会显得代码冗余，可读性不高。此时如果将相似代码中的不同区域挑出进行分类，那么就能实现代码的优化。 如果此时我们编写一个回调函数： void calc(int(*pf)(int, int)) { int ret = 0; int x, y; printf("输⼊操作数："); scanf("% d %d", &x, &y); ret = pf(x, y); printf("ret = %d\n", ret); } 它使用了一个基于函数指针数组的函数calc来实现函数的回调，从而达到下方的效果
29910编辑于 2024-06-18 - 来自专栏一些有趣的Python案例
关于Top-1错误率、Top-1准确率、Top-5错误率、Top-5准确率的实例辨析
and is computed as the proportion of images such that the ground-truth category is outside the top-5 ） 总样本数 错误率 （所有测试图片中正确标签不在模型输出的前 个最佳标记中的样本数） 总样本数 准确率 （所有测试图片中正确标签在模型输出的前 个最佳标记中的样本数 准确率 错误率 准确率 结论 和 错误率（或准确率） 是深度学习中评价模型预测错误率的两个指标。 一般来说， 和 的错误率越低（或准确率越高），模型的性能也就越好。 一般而言， 的错误率在数值上会比 错误率的数值要小，毕竟从 个结果里猜对的几率要比只从 个结果里猜对的几率要大嘛！
1.7K20编辑于 2022-01-10 - 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。 OpenVINO C++上同步推理的代码实现如下： // 创建IE插件, 查询支持硬件设备 ov::Core core; std::string model_onnx = "D:/python/yolov5- 7.0/yolov5s.onnx"; auto model = core.read_model(model_onnx); ov::CompiledModel cmodel = core.compile_model 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 这部分的代码如下： // 创建IE插件, 查询支持硬件设备 ov::Core core; std::string model_onnx = "D:/python/yolov5-7.0/yolov5s.onnx
1.2K31编辑于 2023-11-21 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-5 精确率和召回率的平衡
▲小例子~阈值为0时的精准率和召回率 上图中一共有12个样本，其中有5个样本在阈值0的右边，表示此时这5个样本的score值大于0，有7个样本在阈值0的左边，表示此时这7个样本的score值小于0。 此时我们选择0为阈值，那么算法就会把这些score值大于0右边5个样本点分类为1，把score值小于0的左边7个样本点分类为0。在这种情况下精准率和召回率是多少呢？ 精准率为4 / 5 = 0.8。 算法判断为1的样本点就是在阈值为0的右边的5个样本点，其中5个样本点中有4个为五角星形状，只有一个圆形，因此算法判断正确的样本一共有4个； 召回率为4 / 6 = 0.67。 简单回顾一下，当threshold阈值为-5、0和5的时候，精准率和召回率的变化： 当阈值为-5的时候精准率为0.72，召回率为0.88； 当阈值为0的时候精准率为0.94，召回率为0.8； 当阈值为5 的时候精准率为0.96，召回率为0.53； 当阈值从-5到0再到5的过程中，精准率逐渐的提升，而召回率逐渐的下降，这里通过使用程序的方式再次展示了精准率和召回率这两组指标它们之间是相互制约、相互矛盾的。
4.7K51发布于 2020-04-26 - 来自专栏往期博文
【目标检测】YOLOv5：添加漏检率和虚检率输出
前言 在目标检测领域，衡量一个模型的优劣的指标往往是mAP，然而实际工程中，有时候更倾向于看漏检率和虚检率。 confusion_matrix.total) ---- 2022.8.10更 训练拓展 突然想到一个问题：其实YOLOv5本身输出指标包含了准确率§和召回率®。 在一些博文中提到：漏检率=1-召回率，在YOLOv5中也可以这样理解吗？ 回顾一下召回率的计算公式：R = TP / (TP+FN)，通俗的说，召回率就是来衡量真实样本中，被检测正确的比例。 换句话说，YOLOv5的召回率分子的TP只有斜对角线上的值，检测出来但分类错误依然被视作FN，因此，自己计算的漏检率和召回率并不是严格互补的关系。 进一步思考，有没有办法让模型训练以降低漏检率为目标呢，也就是以召回率最高来保存模型。
6.3K51编辑于 2022-09-21 - 来自专栏远在上海
H5 WebApp禁止Webform页面回发
前一阵写一个H5的WebApp，用得老技术Webform，然后找人封装一下，优化一下WebView等，主要是实现运行于安卓系统的PDA能很方便的查询库存、进行库存的收发操作。 其中有一个扫码查询，允许用户手动输入，针对input textbox做了onchange事件，但是提交就会出现一个页面自动回发的问题。 作用是：回车时会以该按钮被点击来提交表单进行回发。
89520发布于 2019-02-26 - 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？
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？ 以此类推，不断迭代插帧，视频整体会变得更加平滑稳定；5）合成新视角。 帧率和刷新率，是一回事吗？帧率，是1秒时间内传输的图片的帧数，也可以理解为图形处理器（GPU）每秒钟能够渲染出新图像的次数，通常用FPS表示。 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。 所以高于刷新率的帧数都是无效的，许多游戏所具备的垂直同步选项就是起到强制游戏帧数不超过刷新率的作用。主流插帧算法之光流法，又是什么？
2K10编辑于 2024-11-12 - 来自专栏亿源通科技HYC
什么是5G前传、中传、回传？
5G网络有接入网、承载网、核心网三部分。接入网一般是无线接入网(RAN)，主要由基站（Base station）组成。 126.jpg 那么基站又包括什么呢？ 而在5G网络中，接入网不再是由BBU、RRU、天线这些东西组成了。 4G只有前传和回传两部分，在5G网络中则演变为三个部分，AAU连接DU部分称为5G前传（Fronthaul），中传（Middlehaul）指DU连接CU部分，而回传（Backhaul）是CU和核心网之间的通信承载
3.8K42发布于 2020-06-03 - 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 # 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。 # 注意绘图方法提供了四张图，其中VaR为选项-4 # 预测1%的学生-t GARCH风险值 plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01) # 5%学生-t GARCH风险值 plot (var.t, which = 4, Vaalha = 0.05) 图：实际收益率与 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 - 来自专栏全栈程序员必看
css适配不同分辨率屏幕_html5判断分辨率
最近出了很多新机，很多人在购买前会详细查看手机参数，其中“分辨率”这一项让不少人一头雾水，究竟手机分辨率是什么？对我们的使用体验有什么影响？是不是分辨率越高越好？ 图像的显示都是由许多像素点排列组成的，手机屏幕分辨率就代表着像素个数，当用手机屏幕中横向的像素点与竖向的像素点相乘的时候，再换算出来的比值就是屏幕的分辨率了。 比如720P表示屏幕有720行的像素，具体分辨率为1280*720；1080P则表示屏幕总共有1080行像素数，具体分辨率为1920*1080。 2.K “2K、4K”表示的是“视频像素的总列数”。 具体计算方式如下： 三、如何查看自己手机屏幕的分辨率 如果不清楚自己手机屏幕的分辨率，可以通过手动去查看，打开手机中的【设置】-【关于手机/我的手机】这个选项，然后就可以在”分辨率”那一栏看到手机屏幕的分辨率参数了 四、分辨率是否越高越好？ 很多朋友认为，手机屏幕的分辨率越高，画面显示效果就越清晰，所以都是倾向于选择分辨率高的手机。其实关于这一点，我们可以辩证地来分析一下。
2.8K10编辑于 2022-09-21 5种降低SaaS流失率独特方法
但是，如果大量用户停止购买产品或停止从企业中获取服务，那么SaaS流失率将增加，利润率也会下降。因此，较高的客户流失率意味着企业长期亏损。 2.当流失率高时，会对公众造成负面影响。 5个降低 Saas 流失率的方法 方法1 - 与您的客户沟通 当企业注意到客户流失率正在上升时，他们应该与客户沟通。应该弄清楚为什么客户要离开自己的企业而转向其他竞争者。 方法5 - 进行分组分析或同期群分析（cohort analysis ） 检查特定时间段内的分组用户行为。分组分析有助于营销，并帮助企业降低SaaS流失率。 3种降低SaaS流失率的解决方案 Viralheat-如果你想减少你的流失率和增加保留率，那么你应该考虑Viralheat。这是一个社交管理平台，使企业能够利用社交网络了解客户。 他们帮助新客户，提高转换率和推广新功能。 高SaaS流失率对许多企业来说是一个问题。因此，每个企业都应该认真的采取措施，采取必要的行动来降低流失率。
1K80发布于 2018-01-05- 来自专栏Java学习网
5 种提升网站转化率的方法
所以我请教了这个问题上的资深人士——Paras Chopra，网站视觉优化的创始人——向他请教如何提高网站的转化率。 Paras是可用性、设计测试及转化率分析方面的一个先驱引领者。 他的公司的产品——他创立于2009年的网站视觉优化，已经助力于新兴的创业公司，Groupon、Microsoft、GE、Mitsubishi Motors、Airbnb等大公司及无数其他公司提高了其网站的转化率。 他和他的团队还定期出版他们的调查结果及提高转化率的案例研究，这些帮助了很多web职业人事发现更好的网站建设方式。 ? 我通过电子邮件询问了Paras一个问题：根据你的经验，若设计师们通过改变设计，从而能够大大提高网站转换率或可用性前五大要素是什么呢？ 这是他对我的问题的答复： 1. 5. 不要错过社会反映（social proof） 社会反映必然是一个快捷有效的提升网站转换率的方法。许多设计者提供了太少的社会反馈方法或很晚才在其网站上推行这一政策。 ?
1.1K40发布于 2018-02-28 - 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。 remove去掉这两个个体 plink --bfile HapMap_3_r3_9 --remove het_fail_ind.txt --make-bed --out HapMap_3_r3_10 5.
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏林德熙的博客
刚刚我从服务器回滚了 dotnet 5 的环境
今天是 2020.11.13 我在 CI 服务器上更新 dotnet 到 dotnet 5 以及 VS 到 16.8.1 最新版本，但是我在刚刚不得不回滚了环境…… 因为构建不通过 现象 使用经典的 NuGet dotnet\sdk\5.0.100\Sdks\Microsoft.NET.Sdk\targets\Microsoft.PackageDependencyResolution.targets(241,5) 环境暂时还不能支持，只能回滚了 彻底的解决方法 彻底的解决方法是： 再等几天 更新到 NuGet 5.8 就能解决 这是全网首个能支持 .NET 5 的 NuGet 版本，在 https://dist.nuget.org 88%9A%E5%88%9A%E6%88%91%E4%BB%8E%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E5%9B%9E%E6%BB%9A%E4%BA%86-dotnet-5-%E7%9A %84%E7%8E%AF%E5%A2%83.html ，以避免陈旧错误知识的误导，同时有更好的阅读体验。
1K10发布于 2020-11-19 pyqt5中的线程创建回调以及线程锁
而且多个线程可以协同作用于某个任务，这个在C++/java/C#等编程都有这个概念，其重要性不言而喻，也就是必须要掌握一个知识点 线程锁：通常用于多个线程共享一个变量的读写，防止读写同时发生造成程序崩溃 回调 ：通常一个耗时操作我们怎么知道耗时进度是多少，比如pyqt5界面点击按钮开始，但是开始后的事件是非常耗时操作，怎么把这个耗时进度实时传递到界面来？ 我们通过回调函数，也可以通过信号和槽函数来实现这个过程。 因此回调函数和信号槽函数对于反馈实时进度非常有帮助 下面通过简单例子掌握里面基本用法 from PyQt5.Qt import QApplication, QWidget, QPushButton, QThread __init__() def run(self): qmut_1.lock() # 加锁 values = [1, 2, 3, 4, 5] for
33010编辑于 2025-07-20- 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 . 采样率 处理细节 ---- 1 . AAudio 中采样率处理 : 在 AAudio 音频流中 不建议设置采样率 , 一般使用默认采样率即可 , 每个音频设备都有一个最佳采样率 , 如果不设置 , 默认就按照该最佳采样率进行工作 , 如果设置错了 采样率获取 : 如果不设置采样率 , 那么使用默认的采样率 , 该默认采样率通过调用 AAudioStream_getSampleRate () 方法获得 ; 4 . 采样率使用 : 获取采样率后 , 需要准备样本 , 这些样本的采样率需要转换成指定的采样率 , 才能向 AAudio 音频流中读写 , 如果采样率不对 , 播出来的声音就会出问题 ; Android
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
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。 # 注意绘图方法提供了四张图，其中VaR为选项-4 # 预测1%的学生-t GARCH风险值 plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01) # 5%学生-t GARCH风险值 plot (var.t, which = 4, Vaalha = 0.05) 图：实际收益率与 1% VaR 预测 最后获得回测 # VaR预测的回测 report(va., VaRha = 0.05) # 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》。 在股票市场预测应用 时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据
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
使用 GARCH 进行波动率建模和预测 广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型 ，用于预测条件波动率的最流行的时间序列模型。 这些模型是条件异方差的，因为它们考虑了时间序列中的条件方差。 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。 # 注意绘图方法提供了四张图，其中VaR为选项-4 # 预测1%的学生-t GARCH风险值 plot(v.t, which = 4, VRaha = 0.01) # 5%学生-t GARCH风险值 plot (var.t, which = 4, Vaalha = 0.05) 图：实际收益率与 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
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