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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。
19510编辑于 2026-05-20- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-6 精确率-召回率曲线
本小节主要介绍两个精准率-召回率曲线，其中一个是横坐标为选定的阈值，里面的两根曲线分别为对应阈值下的精准率和召回率，通过这个图可以帮助我们非常好的来选取我们想要的那个阈值。 另外一个是横坐标为精准率，纵坐标为召回率，用于查看精准率和召回率的平衡点。 在上一小节中，通过观察调整阈值与精准率和召回率的变化关系，可以看出精准率和召回率是相互牵制相互平衡的两个指标： 当精准率升高的时候，召回率就会不可避免的降低； 当召回率升高的时候，精准率也会不可避免的降低 绘制对应不同阈值时精准率和召回率的变化曲线。 其中蓝颜色的曲线代表的是精准率，精准率随着阈值的增大而逐渐增大。橙颜色的曲线代表的是召回率，召回率随着阈值的增大而逐渐的减小。 类似的也可以找到指定召回率值时的阈值是多少。当我们希望分类结果的精准率、召回率或者精准率和召回率两个指标在某些指定值上时，就可以通过这种方式来找到对应横坐标上的阈值。
4.4K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏软件测试那些事
异步回调方法-PowerMock系列之6
测试场景 在异步系统的测试中，经常会涉及到了回调callback的单元测试。 listener; } public void login(String url) { System.out.println("sending login request to "+url); } } 3 回调具体类 data) { System.out.println(data); if(data.contains("SUCCESS")) { client.setConnected(true); } }; } 4 回调接口
2.9K20发布于 2020-12-01 - 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 t++) { int idx = det_ids[t]; cv::rectangle(frame, det_boxes[t], colors_table[idx % 6]
1.2K31编辑于 2023-11-21 - 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？ 涉及场景重建、视角预测相关的应用，如虚拟现实、元宇宙，可以使用高效插帧的方法来减少每一个视角进行渲染所带来的复杂的计算代价；6）动漫创作。 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 # 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。 模型在 ARCH(p) 模型中包含滞后波动率，以纳入历史收益的影响 GARCH(1,1) 每个阶数只使用一个滞后，是实证研究和分析中最常用的版本。 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 - 来自专栏镁客网
IPv6全球普及率高达27%，6G将在2030年开始部署
IPv6的步伐越来越快了。 策划&撰写：巫盼 近日，全国IPv6论坛主席Latif Ladid在对外的公开演讲中提到，IPv6全球普及率已达27%，中国IPv6互联网用户已超过2亿。 同时，他提到全球已经开始对6G展开研究。 据了解，国内的阿里云和腾讯云均已支持IPv6服务，而阿里和腾讯旗下的诸多产品已经全面支持IPv6，比如QQ、淘宝等。 有数据显示，截止2019年3月底，全球综合IPv6部署率在30%左右及以上的国家或地区占了地图面积的一半以上，而使用IPv6访问谷歌网络的用户占总用户量的比例也已超过27%，这表明IPv6生态正在形成。 下一代互联网国家工程中心主任刘东也表示，中国将从国家层面上全面提升IPv6，利用5-10年的时间建成全球最大的IPv6的商用网络，实现万物互联。 同时，全球5G网络的部署也需要IPv6的持续推进。
72260发布于 2019-05-22 降 AI 率居然这么简单？这 6 款工具颠覆认知
模式相似之处，检测出的 AI 率数据精准可靠，为降重提供有力依据。 ，使重复率稳定控制在 3% 以内。 6、操作体验便捷：开创了 “三段式极简工作流”，支持拖拽式链接导入或语音输入创作需求，方便快捷，大大提高了内容创作者的效率。 适用场景：适合各类需要对文本进行改写润色以降低 AIGC 率的场景，如日常写作、文案创作等。 爱降重功能优势：具有专门的 AIGC 降重功能，算法精准，能在保持论文原意的基础上，对内容进行改写和优化，使论文更自然流畅，更符合人类写作风格，可有效降低论文的 AIGC 疑似率和重复率。
2.6K30编辑于 2025-04-29- 来自专栏JAVA乐园
VirtualBox 6.x + CentOS 7.x 调整分辨率
0x01：概述 VirtualBox 安装完 CentOS 后无法调节分辨率，需要安装额外的工具。 ? 然后就可以自由调节分辨率了。 另外，共享剪贴板和拖放，可以在下图设置。 ?
1.3K20发布于 2021-04-26 - 来自专栏AutoML(自动机器学习)
Andrew Ng机器学习课程笔记--week6(精度&召回率)
\)，即x的最高次幂不同 3.for λs in λ: for hs in h: 学习得到一组θ 4.计算\(J_{CV}(θ)\) 5.选取验证集误差最小的一组参数 6. 这就是一个不对称分类的例子，对于这样的例子，仅仅考虑错误率是有风险的。 现在我们就来考虑一种标准的衡量方法：Precision/Recall(精确度和召回率) 首先对正例和负例做如下的定义： ? True Positive （真正例, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率 True Negative（真负例 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率 False 那么，这些指标分别如下： 正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70% 召回率 = 700 / 1400 = 50% F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50% ) = 58.3% 不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽，这些指标又有何变化： 正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70% 召回率 = 1400 / 1400
1.5K90发布于 2018-01-23 - 来自专栏WeTest质量开放平台团队的专栏
提升iOS审核通过率之“IPv6兼容测试”
一 背景 在WWDC2015大会上苹果宣布iOS9将支持纯IPv6的网络服务。2016年6月1号，所有提交到AppStore上的应用都必须支持IPv6，否则将通不过审核。 二 为什么要使用IPv6 从IPv4到IPv6，IP地址的数量从2的32次方扩展到2的128次方，这个是IPv6碾压IPv4的地方，足够地球上的每粒沙子分配一个或者多个IP地址。 经测试，在IPv6网络环境下，QQ可以正常使用，微信网络连接失败（微信最新的SDK已支持IPv6）。 【腾讯WeTest iOS预审工具】 为了提高IEG苹果审核通过率，腾讯专门成立了苹果审核测试团队，打造出iOS预审工具这款产品。 经过1年半的内部运营，腾讯内部应用的iOS审核通过率从平均35%提升到90%+。 现将腾讯内部产品的过审经验，以线上工具的形式共享给各位。在WeTest腾讯质量开放平台上可以在线使用。
2.1K30发布于 2018-10-29 - 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
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 # 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。 模型在 ARCH(p) 模型中包含滞后波动率，以纳入历史收益的影响 GARCH(1,1) 每个阶数只使用一个滞后，是实证研究和分析中最常用的版本。 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 # 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。 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》。 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 - 来自专栏游戏多媒体引擎GME开发前沿
GME重磅上线未成年人声音识别功能
二、GME助力识别未成年人语音 GME能对游戏音频中的用户音频年龄特征进行识别，提供准召率行业领先的未成年人识别能力。 能力优势 优势一：高准召。 GME未成年人识别功能准确率、召回率行业领先，游戏语音场景下准召率高达95%+；海量真实场景数据提取语音信号声纹特征，结合长短时间记忆网络LSTM的深度学习系统，保证识别效果；针对各类玩法场景深度优化AI 640 (6).png 网络游戏沉迷是一个社会问题，防沉迷工作是一项系统工程。
2.2K153发布于 2021-09-14 - 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 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。 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》。 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 2023-11-08 - 来自专栏邮件营销
提升邮件着陆页转化率的6个小技巧
下面是6个小技巧可以帮你提升着陆页的转化率。 1、减少干扰项 要想最大程度地优化转化率，在优化过程的关键步骤上你一定要为用户提供良好的浏览环境。 6）移动端和PC端的用户比例：你可以根据用户在不同设备上的浏览习惯，采用响应式设计控制页面在不同尺寸屏幕上的显示。 借助一些数据分析工具，实时监测上述信息。 5、打通销售漏斗和优化转化流程 想要做好转化率优化，你必须把转化率优化相关工作融入到你的销售大漏斗中。你的销售大漏斗由多个环节组成，每两个相邻的环节之间都通过一个转化率指标来衡量。 6、制作有针对性的视频。 在目标网页上添加有针对性的视频。添加视频是提高转化次数的比较好的方式。视频能更好吸引用户的注意力，也会引起二次传播。视频还会让访问者在您的目标网页上停留更长时间。 如果你有什么更好的技巧，不妨留言给我一起讨论~ 文章来源：邮件营销在中国 http://inboxroi.com/6-tips-to-improve-landing-page-conversion/
96620发布于 2019-01-28 - 来自专栏互联网数据官iCDO
GOOGLE 跟踪代码管理器101 PART 6 – 真实的跳出率
关于如何利用GTM追踪页面的真实的跳出率。 虽然我在写有关GTM的第5篇文章时就说过，那篇文章是GTM的最后一篇文章了。但是我现在又写了第6篇。 你是否曾遭遇过这样的情况，在你的博客上有一篇高质量的文章为网站带来了各种来源的流量，同时还有很多的社交媒体对你的博文进行分享，但是这篇博文的跳出率却高达70%？ 我的客户发现来自搜索引擎的用户在其网站内容页的跳出率基本都在70%左右，在对跳出率高低不一的页面进行分析后，发现这其中并无规律可循。70%的跳出率对于内容型网站来说也并不是一个特别不正常的现象。 而且对于那些只依据一些类似于跳出率、平均会话浏览页数、平均会话时长等指标来衡量网站质量好坏的人来说，网站内容本身对于网站运行来说并没有太大的作用。 那么这时要如何真正解决跳出率问题呢？
2.4K40发布于 2018-03-02 - 来自专栏企鹅号快讯
6 大主流 Web 框架优缺点对比：15篇前端热文回看
《6 大主流 Web 框架优缺点对比》 是该读些评论和做一些总结的时候了。当我们开始写这个系列博客的时候，我们知道 JavaScript/web 应用框架并不太好总结。 11月：《用 Vue 做一个酷炫的 menu：15篇前端热文回看》 10月：《Vue 2.5 发布了：15篇前端热文回看》 9月：《WordPress 宣布停止使用 React，网传百度也停用 React ：15篇前端热文回看》 8月：《前端跨域知识总结：15篇前端热文回看》 7月：《这是我最见过的最牛叉的代码：15篇前端热文回看》 6月：《Web 前端知识体系精简：15篇前端热文回看》 5月：《GET和 及为什么网上多数答案都是错的：15篇前端热文回看》 4月：《纯 CSS3 实现小黄人动效：10 篇前端热文回看》 2月：《不装逼地说，在 Google 到底能学到啥：重温 10 篇热文》 觉得本文对你有帮助
1.5K60发布于 2018-02-08
腾讯云开发者
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