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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 10-7 ROC曲线
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍描述TPR和FPR两个指标的ROC曲线，并通过编程绘制ROC曲线。通常在实际使用中使用ROC曲线下面的面积来评估不同模型之间的优劣，最后使用sklearn中的roc_auc_score函数返回ROC曲线下面的面积。
2.2K10发布于 2020-05-14 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-7)
为方便更换管理平台的产品Logo以及产品名称信息。引入“OEM管理功能”对外提供可视化更新Logo以及产品名称信息的入口。
43710编辑于 2025-03-11 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定装置秒表检定仪时间检定仪秒表检定设备
2) 作为日差测量仪使用； 3) 作为标准时间间隔发生器使用； 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋3ms）物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围 0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±（市电频率准确度×T0＋0.6ms）物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10 -7×T0＋0.6ms）物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋1μs）物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10 -9/日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
1.1K20发布于 2020-01-15 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定仪时间检定仪检定电子秒表/机秒表
12.png 标称频率：10MHz · 波形：正弦波 · 幅度：≥7dBm · 日老化率：≤1×10-9/日 · 秒稳定度：≤5×10-11/s · 准确度： ≤1×10-7 · 预热时间：大于12小时 检定机械秒表和电子秒表（T0 为输入检定时段） · 输入范围： T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋3ms） · 幅度：﹢24V（仪器面板接口输出） （1×10-7×T0＋0.8ms）（使用数字式电秒表方式输出） 图片1111.png 1. 标准时间间隔（T0 为输入检定时段） · 输入范围： 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋1μs） · 幅度：±5V · 物理接口：BNC 1. 仪器前面板有如右图所示部分： 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间，精度为优于±（1×10-7×T0＋0.8ms）；如果需要更高精度，使用标准时间间隔方式测量。 1. 1.
1.5K40发布于 2020-01-19 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定仪时间检定仪检定电子/机械秒表
秒表检定仪时间检定仪 图片1.png 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋3ms）物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±（市电频率准确度×T0＋0.6ms）物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7× T0＋0.6ms）物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±（1×10-7×T0＋1μs）物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10-9/ 日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
1.5K20发布于 2020-01-16 - 来自专栏用户4866861的专栏
秒表检定仪的使用说明
检定机械秒表和电子秒表（T0 为输入检定时段） · 输入范围： T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋3ms） · 幅度：﹢24V（仪器面板接口输出） 检定毫秒表和数字式电秒表（T0 为输入检定时段） · 输入范围： 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋0.1μs）（使用标准时间间隔方式输出） 优于± （1×10-7×T0＋0.8ms）（使用数字式电秒表方式输出） 1. 标准时间间隔（T0 为输入检定时段） · 输入范围： 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度：优于±（1×10-7×T0＋1μs） · 使用与操作 1. 通电前准备 1. 仪器前面板有如右图所示部分： 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间，精度为优于±（1×10-7×T0＋0.8ms）；如果需要更高精度，使用标准时间间隔方式测量。 1.
1.7K00发布于 2020-01-07 - 来自专栏用户4866861的专栏
SYN5301型秒表时间检定仪特点说明
针对当前市场品类繁多的秒表检定仪，我公司特意将同行的产品与我公司的《SYN5301型毫秒表时间检定仪》的参数及功能用途等等进行一一对比，方便用户选择，具体如下： 一、对比结果 1、 测量的准确度对比： ±（1×10 -7×T0＋1μs） 优于 ±（1×10-7×T0＋3μs） 2、 输入的范围对比： 机械秒表和电子秒表： 300ms~9 999 999 999s 优于 1s-99999s 指针式电秒表：
86710发布于 2020-01-13 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题10-7 十进制转换二进制
习题10-7 十进制转换二进制 本题要求实现一个函数，将正整数n转换为二进制后输出。
83020发布于 2020-09-15 - 来自专栏自然语言处理(NLP)论文速递
【NLP论文速递】文本生成、中文诗歌生成、邮件主题生成、感知对话生成、文摘生成、会话响应生成
2 中文诗歌生成 本文为了将修辞学应用到中文汉语诗歌的生成上，本文提出了一种用于现代汉语诗歌生成的修辞控制编码器。 中文分析链接：「自然语言处理(NLP)机器翻译」ACL&&中科院&&微信AI团队 3 电子邮件主题生成 本文提出并研究了电子邮件主题行生成任务:从电子邮件正文中自动生成电子邮件主题行。 我们为这个任务创建了第一个数据集，并发现电子邮件主题行生成非常抽象，这与新闻标题生成或新闻单个文档摘要不同。 中文分析链接：【真心推荐】「自然语言处理(NLP)」ACL && 阿里团队（舆论、立场检测）&& 耶鲁（电子邮件主题生成） 4 感知对话生成 本文的主要贡献有：1、提出了一种新的知识感知对话生成模型 中文分析链接：(含源码)「自然语言处理(NLP)」华南理工 && 腾讯AI Lab（基于知识库的感知对话生成） 5 文摘生成 本文提出了一种新的基于预训练的编码-解码器框架，该框架可以根据输入序列以两阶段的方式生成输出序列
1.9K10发布于 2021-11-26 - 来自专栏用户4866861的专栏
高精度频率计数器功能简介
10Vrms闸门时间10ms～1000s测量功能平均值，最大值，最小值，峰峰值，频率趋势图功率测量范围-50dBm～+20dBm功率测量精度±1dBm内部时基输出频率10MHz温补晶振频率准确度A≤5×10 -7老化率≤1×10-6/年恒温晶振（选件010）开机特性V≤1×10-8频率准确度A≤1×10-7老化率≤1×10-9/日秒稳定度≤3×10-11/s铷原子钟（选件020）频率准确度A≤5×10-11
95140发布于 2020-04-23 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
K-Means算法原理和简单测试
我们选择P1,P2为质心，即他们作为参照标准，分别和其他的员工数据进行比对，得到一个差异值，即两点之间的距离，可以使用欧式距离来得到，比如P1到P3的距离就是（10-7）（10-7）+（10-5）（10
77020发布于 2019-06-18 - 来自专栏牛肉圆粉不加葱
Flink 作业生成①：生成 StreamGraph
一、作业生成及提交整体流程 ? 上图为一个 Flink 作业的提交流程，主要可以分为以下几个步骤： Client 将作业 code 生成 StreamGraph（在 Batch 模式下，生成的是一个 OptimizedPlan，这里暂不展开 #generate() 生成 StreamGraph ? 最终，上例中的代码生成的 StreamGraph 可以用下面这个图来表示： ? A：有些 transform 操作并不会生成 StreamNode。
1.3K20发布于 2021-05-17 - 来自专栏用户4866861的专栏
电子式时间继电器的测试方案
该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s，测量精度优于±（1×10-7×T0±0.5ms）。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考，日老化率≤5×10-10/日，秒稳定度≤5×10-11/s，准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用，适用于单通道/双通道，30ns～99999.999 999 990s，准确度优于±（1×10-7×T0±30ns）。
80830发布于 2020-06-12 - 来自专栏用户4866861的专栏
电子式时间继电器的测试方案
该款测试仪时间继电器测量范围为0.001s~9999.999s，测量精度优于±（1×10-7×T0±0.5ms）。 同时输出1路10MHz正弦信号作为外参考，日老化率≤5×10-10/日，秒稳定度≤5×10-11/s，准确度≤1×10-7。 也可以作为时间间隔测量仪器使用，适用于单通道/双通道，30ns～99999.999 999 990s，准确度优于±（1×10-7×T0±30ns）。
71020发布于 2020-06-09 - 来自专栏IT大咖说
分布式系统开发实战：实战，使用AWS平台实现Serverless架构
alarm-actions arn:aws:sns:ap-northeast-1:111111111222: ScaleInTopic （3）订阅了SNS服务通知的中心站点的Lambda函数，用于终止服务器，如图10 图10-7 Lambda函数订阅SNS服务通知 用于终止服务器的Lambda函数如下。
2.5K10发布于 2021-06-15 - 来自专栏叶子的开发者社区
Prim算法生成最小生成树
最小生成树 对于一个图，我们可以把它转换成一颗树（联通图）或者是多棵树（非联通树）。 对于一个带权值的联通图，最小生成树就是它的所有生成树中边权值和最小的生成树。 Prim算法 Prim算法就是一种用来生成最小生成树的算法。 由一个带权值的联通图到一个最小生成树的过程，其实就是从图的所有边中挑出一部分边用来组成树的过程，所以关键在于如何挑选边。 对于Prim算法，它的具体操作是这样的： 对于给定的一个起点节点（Prim算法必须给它一个起点），先找出这个节点连接的所有节点所组成的边中权值最小的边，作为最小生成树的第一条被挑选出来的边，现在我们有两个节点了对吧
1K30编辑于 2023-07-30 - 来自专栏全栈程序员必看
mybatis逆向生成java代码_mybatis生成
解决方案 其实解决这个问题的方式有很多，本文介绍其中一种解决方案，通过mybatis的逆向工程生成实体类。 -- 是否去除自动生成的注释 --> <property name="suppressAllComments" value="true"/> </commentGenerator
1.1K20编辑于 2022-09-24 - 来自专栏烤包子
从GIS地图生成生成建筑模型
01截取要生成的地块 02PS处理要生成的地块 03inkscape生成SVG 04Blender导入SVG减面后再生成建筑体块 05最终效果
1.7K10发布于 2021-11-10 - 来自专栏全栈程序员必看
JAVA生成uuid_uuidJDK生成代码
buffer.put(input); System.out.println(UUID.nameUUIDFromBytes(out).toString()); } } python 的生成版本如下
1.2K30编辑于 2022-11-09 - 来自专栏后端架构
生成式之DCGAN生成漫画头像
DCGAN原理 DCGAN是GAN的扩展，使用卷积和转置卷积层来分别构建判别器和生成器。 本教程将使用动漫头像数据集来训练该网络，并生成动漫头像图片。 生成器 生成器 G 的作用是将隐向量 z 映射到数据空间，创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。 循环训练网络，每经过50次迭代，就收集生成器和判别器的损失，以便于后面绘制训练过程中损失函数的图像。 结果展示 生成的图片例子 训练次数增多，图像质量也越来越好。 当训练周期数达到50以上时，生成的动漫头像与数据集中的相似。接下来通过加载生成器网络模型参数文件来生成图像。 总结 使用DCGAN（深度卷积生成对抗网络）生成动漫头像图片。 包括数据准备与处理、生成器网络结构、判别器网络结构、损失函数和优化器设置、模型训练过程以及最终生成的动漫头像图片展示。
59010编辑于 2024-07-19
腾讯云开发者
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