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hhdb数据库介绍(9-10)
HHDB Server在基于关系集群数据库设计的基础上，提供了一些扩展的功能，方便进行使用和管理。
43710编辑于 2025-03-12 - 来自专栏全栈程序员必看
用户体验–NPS&满意度指标[通俗易懂]
NPS值计算规则：NPS（净推荐值）=推荐者（打分9-10分）% – 贬损者（打分1-6分）% a. 打分9-10分称为推荐者：他们对产品很满意，对品牌很忠诚，并愿意将产品介绍给朋友/熟人 b. American Customer Satisfaction Index）通过测量用户对产品预期评价、感知质量、价值认知、满意程度、忠诚程度，量化满意度的影响因素，多方面对产品和服务质量进⾏整体评价的模型
3.9K30编辑于 2022-09-01 - 来自专栏精益六西格玛资讯
基于FMEA的产品质量把控
从产品的角度来说，如果会发生一个可能的风险，就要评估如果真的发生了会有多严重，用严重性R来评分，比如产品功能失效，一般评分7-8，但如果失效造成严重后果，比如造成伤害或死亡，就视为安全风险，评分9-10 但如果碎玻璃飞出，会刺伤甚至致人死亡，那么严重程度会被评为9-10分，所以我们宁愿有8分的功能失效，也不愿意有9-10分的安全失效，这需要通过设计来实现；2.降低发生概率，找出问题原因，控制原因条件，降低发生概率
51640编辑于 2022-10-13 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的淤泥含量数据，预测平均值和标准偏差
在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="<em>9-</em> color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="<em>9-</em>
20200编辑于 2024-05-24 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取阳离子交换容量，预测平均值和标准偏差数据集
在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 color="#982D80" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#B63679" label="<em>9-</em> color="#982D80" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#B63679" label="<em>9-</em>
23400编辑于 2024-05-24 - 来自专栏人力资源数据分析
99% HR不会的薪酬矩阵建模，看完这篇文章你就会
在薪酬数据分析中我们想了解公司各个绩效人员的薪酬占比分布，这个薪酬数据分布是否合理，是否高绩效的人员获得了高薪酬，然后根据各个绩效人员的薪酬占比数据进行薪酬的调整，为了实现这个目的我们就需要来建立薪酬矩阵模型 ，薪酬矩阵模型可以在EXCEL里构建，也可以在POWER BI 里构建，今天我们分享的是在EXCEL里来构建这个模型。 1、薪酬矩阵数据 要构建模型要有基础的数据表，在薪酬矩阵中，有X 和 Y 两个维度，在数据表里我们需要有以下数据字段 部门 岗位 姓名 职级 年度薪酬 绩效分值 绩效的分组标准（A B C D） 在这些字段里比较重要的是绩效的分组标准，因为我们在日常的绩效数据评估中基本都是以量化的数据出现的，比如以10分制为满分的绩效，但是在矩阵中我们要以各个绩效等级的形式出现，所以我们需要有一个绩效等级的标准，比如 9- 通过这个模型的构建，能够使我们的薪酬设计更加的深入合理，有更多的维度来做薪酬数据结构调整的参考。
3.4K31编辑于 2022-02-10 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的磷数据，预测平均值和标准偏差
在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 color="#F48849" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="<em>9-</em> color="#F48849" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="<em>9-</em>
28210编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的含硫量数据，预测平均值和标准偏差
在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 color="#E97158" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="<em>9-</em> color="#E97158" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="<em>9-</em>
21710编辑于 2024-02-02 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
BERT轻量化：最优参数子集Bort，大小仅为BERT-large16%
近期，亚马逊 Alexa 团队发布了一项研究成果：研究人员对BERT模型进行参数选择，获得了BERT的最优参数子集——Bort。 这是在NLP模型快速“膨胀”，模型轻量化迫切需求的背景下，一次比较成功的结果。 ? NLP模型大小 △图源：DistilBERT 与ALBERT、MobileBERT进行的模型结构优化不同，Bort是在原本的模型架构上进行最优子集选择。 简单来说就是：「瘦身」。 Bort在几乎所有任务中都取得了优异的成绩：除了QQP和QNLI之外，它的性能都比其他几个同样基于BERT的同类模型好得多。 总的来说，Bort获得了良好的结果，在这两项任务上的性能比BERT-large高出9-10%。
78810发布于 2020-12-08 AI驱动全球短剧产能革命，NetShort以技术重构内容生态
应对全球内容产能瓶颈，实现高效本地化与规模化发行 全球短视频用户规模接近20亿，微短剧潜在用户规模预计达9亿，但当前海外短剧月活用户仅8000万，占比不足10%，市场存在9-10倍用户增长空间与10-20 —— 王利，NetShort CEO 技术根基与生态协同驱动可持续创新 NetShort依托腾讯云底层算力与全球化基础设施，实现AI模型训练与推理效率优化，保障多语言译配与高并发投放的稳定性。
41110编辑于 2026-05-13腾讯云上线多模态理解模型 VITA
腾讯云推出多模态理解模型 VITA，该模型特点是基于原生多模态大模型技术，对图片、视频、音频、文本进行统一训练，实现多模态内容的端到端理解。多模态大模型技术的演进，正在重新定义"机器如何理解内容"。 过去做多模态内容理解，需要依赖多个模型拼接成工作流，如使用视觉分类模型打标签、ASR 模型转写音频、OCR 模型识别文字等，再在末端将各环节结果做汇总。 模型能力介绍VITA 已在腾讯云正式上线，可通过 腾讯云TokenHub平台 快速体验，每个账号有100万的免费token额度。 模型信息价格（元/百万token）支持理解的形态分类模型版本输入输出图片视频音频优图VITAVITA 3.01.23.5支持支持支持此外，针对使用者关心的tokne消耗，以分辨率640*360的图为例， 消耗如下（测试数据基于26年5月15日）：模型1-2图3-4图5-6图7-8图9-10图单图token指令tokenVITA 3.010901382152018122019~108~982说明：指令token
71552编辑于 2026-06-11- 来自专栏人力资源数据分析
你一定要学会的的 绩效 - 薪酬矩阵模型的构建
在绩效的数据分析中也是，绩效的分析并不是单单的只分析绩效分析，也要结合人力资源各个模块来对绩效分析，绩效和薪酬之间有着很紧密的关系，所以我们结合绩效和薪酬来做 绩效 - 薪酬矩阵模型。 我们先来看看这个模型是什么样的。 在这个模型中分为X Y 两个维度，X轴为薪酬维度，Y轴为绩效维度，因为X轴是薪酬的维度，所以在X轴上设置5个分位值的区间，10分位，25分位，50分位，75分位，90分位。 在做这个模型的时候，最关键的就是模型的设计思路，以部门或者岗位为基础进行数据的交互，并且在交互的同时要确保，各个薪酬和绩效的分位值是这个岗位的数据，同时我们也可以对散点图加数据标签，这样就可以看到每个员工在 那有了这个模型后，我们如何来解读这个模型呢，首先我们在切片器上选择“生产部”（如下图）在这个模型里我们可以根据每个绩效等级来分析薪酬，在9-10分的绩效区间，我们发现有5个员工的薪酬是在生产部内部的50
2.1K31编辑于 2022-09-28 - 来自专栏脑电信号科研科普
Molecular Psychiatry：家庭收入对儿童脑功能连接的影响
本研究旨在评估Fl、认知表现和功能连接指标之间的关系，以及它们在ABCD研究中9-10岁儿童(n=8739)的可重复性。 统计模型:ANCOVA。采用fdr校正阈值P<0.05显示t评分图(2<lT-scorel<7)。 热图显示了显著比例的直接(ADE)和因果中介(ACME)的影响连接脑指标的2种不同的CMA模型。静息状态功能连通性的平均脑容量校正值(rsFC; A)和全球功能连通性密度(gFCD; B)。4. 在这里，我们展示了一大批9-10岁的美国男孩和女孩，儿童贫困与大脑连通性的变化有关，而大脑连通性的变化部分是由与收入相关的认知表现差异所介导的。 本研究表明，家庭收入与9-10岁儿童的脑容量、认知表现和功能(但不是结构)连通性指标之间存在可重复的小关联，而Fl对脑容量的影响并未混淆。
58830编辑于 2023-09-14 - 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常
老男孩Python全栈开发（92天全）视频教程 自学笔记19
计算器作业：不eval函数，计算能计算：'1-2*((60-30-8*(9-10/3+7/297/9000+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))' 的计算器 用了三天两夜才算写出来， #s=1-2*((60-30-8*(9-10/3+7/297/9000+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2)) #判断有没有字母，支持浮点型 import re,time def start s.replace(ret.group(), s1) else: flag2 = False return s def jsq(s='1-2*((60-30-8*(9-
62970发布于 2018-06-08 - 来自专栏练小习的专栏
Firefox 7正式支持 text-overflow: ellipsis终于赶上IE6的脚步
overflow" value must be different from "visible" */ -o-text-overflow: ellipsis; /* Opera 9-
71890发布于 2017-12-29 - 来自专栏软件方法
《软件方法》第9章 分析类图进阶（20180619更新）
高坡砍柴要留桩，平地起房要留窗 《野合万事兴》；词：左小祖咒，曲：左小祖咒，唱：左小祖咒、宝罗，2008 本章在假设读者已经掌握类建模基本知识的前提下，讲述一些可以帮助建模人员得到更高质量类模型的进阶建模技能 我们给上面的设备管理系统类图中的“时刻时段”类涂上颜色，得到图9-10。 ? 图9-10 给“时刻时段”架构型涂上颜色 从图9-10可以看到，我们给每个粉红色的类都加上了时间属性。 很多模式通过把泛化转成关联来简化模型，套路如图9-24。 ? ? 图9-24泛化转成关联的套路 下面我们来看一些常见的分析模式。 9.2.3 人员 人员的管理是很多系统不得不考虑的。 图9-29 泛化转成关联 如果觉得图9-29不好理解，可以把类模型转成关系数据库模型，填上数据帮助理解。图9-30展示了映射到关系数据库之后，将图9-25所示人员的信息填充到“联系方式”表时的数据。 图9-35 抽象出人际关系类型 如果觉得图9-35不好理解，可以把类模型转成关系数据库模型，填上数据帮助理解。图9-36展示了映射到关系数据库并填充数据后的情况。 ? ? ?
69830发布于 2019-09-23 - 来自专栏量子位
谷歌让NLP模型也能debug，只要给一张「草稿纸」就行
所以，语言模型的数学能力终于也要跟上了？！ 原则上，任何序列模型都可以使用这个方法，包括编-解码器模型或循环网络等。 首先，他们按这种“打断点”的方式训练语言模型进行1-8位数的整数加法。 将结果分别与直接运算的语言模型进行比较，发现： 即使超出临界模型大小，用了“打断点”法的模型也能够进行加法运算，而直接运算的基线模型就没法做到这一点。 而在分布外的任务中，直接运算的基线模型完全挂掉——“没练过就不会做”，而用了“断点”法的模型随着规模的增大hold住了9-10位数的加法。 好，大数加法搞定。 接下来上多项式。 而在未来，他们可能会尝试在无监督情况下用强化学习让语言模型学会“打断点”。 总之，语言模型的计算能力、读代码的能力会越来越强。
30820编辑于 2021-12-09 - 来自专栏音视频咖
腾讯云视频云(点播&直播)产品双月刊(2020.9月&10月)
6.腾讯V+俱乐部计划正式启动，与100家合作伙伴共创百亿价值 【热门问答】 云直播“你问我答”第6季（9-10月） 云点播“你问我答”第6季（9-10月） 【重磅活动】 【双11盛惠】视频云双11狂欢
4.3K61发布于 2020-11-04 - 来自专栏数据分析与挖掘
pycaret之集成模型（集成模型、混合模型、堆叠模型）
1、集成模型 组装训练好的模型就像编写ensemble_model一样简单。它仅采用一个强制性参数，即经过训练的模型对象。 此函数可用于混合可以使用blend_models中的estimator_list参数传递的特定训练模型，或者如果未传递列表，它将使用模型库中的所有模型。 3、堆叠模型 堆叠模型是使用元学习的整合方法。堆叠背后的想法是建立一个元模型，该模型使用多个基本估计量的预测来生成最终预测。在PyCaret中堆叠模型就像编写stack_models一样简单。 此函数使用estimator_list参数获取训练模型的列表。所有这些模型构成了堆栈的基础层，它们的预测用作元模型的输入，可以使用meta_model参数传递该元模型。 restack参数控制将原始数据公开给元模型的能力。默认情况下，它设置为True。当更改为False时，元模型将仅使用基本模型的预测来生成最终预测。
3.6K10发布于 2020-10-27 - 来自专栏深度学习自然语言处理
COLING2022 | 少样本NER：分散分布原型增强的实体级原型网络
loss1（训练目标为各个原型分散分布），右边（4-7）表示的是span的representation获取，中间（8）是一个多层FFN（为了使得原型表示和span表示最终映射到同一个向量空间），中间（9- 一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ACL'22 | 快手+中科院提出一种数据增强方法：Text Smoothing --
54110编辑于 2022-08-26
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