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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。
43910编辑于 2025-03-11 AI营销新宠助力企业突围
据最新数据，2024年中国AIGEO市场规模将突破180亿元，年增速达38%。如今，63%的互联网用户习惯向AI工具提问获取信息，AI搜索流量占全网信息获取量的42%。 国务院在《新一代人工智能发展规划》中指出人工智能新特征，为AIGEO商业化应用提供了政策支持。面对这样的市场趋势，企业必须重新思考内容策略。我长期关注AI营销领域，见证了众多企业借助新技术实现突破。 就像上海跑一跑企业发展有限公司，聚焦小微企业智能服务，基于AIGEO技术提供地理空间数据分析、智能财税管理等服务，帮助企业精准决策。它的服务模式和单仁牛商AI智排有相似处，但更贴合小微企业需求。 再看AI语义预检生成内容，它在内容优化、关键词研究、内容分发和监测系统方面优势明显。在内容优化上，采用“问题—证据—结论”三段式逻辑架构和Schema标记等，增强AI理解能力和机器可读性。 关键词研究时，AI语义预检生成内容通过用户画像分析精准定位需求，五格剖析法和GRPO法则助力跨境电商多语言内容优化。
22810编辑于 2025-09-23“GEO黑产业链”被曝光引发行业洗牌：真正的GEO才刚刚开始
3月15日，央视315晚会曝光了所谓“GEO（生成引擎优化）黑产业链”通过AI批量生成垃圾内容、伪造榜单、操纵AI推荐等黑灰产行为，引发广泛关注和行业热议。 面对公众对于“GEO是否将面临全面整顿”的疑问，多家专注于正规AIGEO（AI生成引擎优化）营销的服务商却表示，此次曝光并非行业的终结，反而是一次重要的“拨乱反正”，预示着真正的GEO时代即将来临，不妨一起拭目以待 面对市场的误解与行业的洗牌，部分合规经营的AIGEO服务商也借此机会重申其核心理念与价值。 这位行业人士表示：“黑灰产的GEO试图通过技术手段‘操控’AI的推荐逻辑，而我们一直坚持的是质量取胜的原则，坚持原创性，坚持正规AIGEO，核心是‘帮助AI更好地理解品牌、理解价值’。”
27421编辑于 2026-03-16- 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：
87110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。
83120发布于 2020-09-15 AI时代，网站流量怎么玩？从SEO到GEO的超级简单指南
别和AI斗争而是要帮助AIGEO不是杀SEO，而是SEO升级版，以后抢流量，不是骗AI（和AI斗争），而是帮AI懂这个世界和懂你（帮助AI）。AI浪潮来了。
21810编辑于 2026-01-05- 来自专栏机器之心
千寻位置正式发布「六脉神剑」，时空智能技术自主可控
基于业内独有的覆盖不同地理环境、大气环境等在内的多维度时空数据，运用自适应调优、机器学习等多种技术手段，形成了适配电离层等多场景的算法模型，保证电离层活跃期间，仍然能够获得精准的电离层建模结果，从而在业内率先推出包括算法优化 自研全链路完好性技术 完好性风险低至 10-7/ 时 定位感知层面，给予绝对位置信息的卫星导航定位数据如果出错，终端能不能像人类一样及时发现并自主判断，避免事故发生？ 目前，千寻位置完好性风险实现了低至10-7 / 小时的可信定位结果，相当于 1000 多年才能发生一次风险。
60410编辑于 2022-08-25 - 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
95240发布于 2020-04-23 - 来自专栏C++系列
【MySQL-26】万字总结＜SQL优化＞——【插入优化 主键优化 order by优化-group by优化-limit优化-count优化-update优化】
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含： ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化，主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式，在一个 顺序插入可以减少 页分裂 （下文主键优化有详解）相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下， 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . （覆盖索引加子查询形式＆多表联查） 优化思路： 一般分页查询时，通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能，可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来，而是专门做了优化，不取值，服务层直接按行进行累加。
93110编辑于 2024-09-09 - 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 - 来自专栏零域Blog
Unity 性能优化 | 贴图优化、声音优化
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load（在加载时解压）会运行的更流畅（并不是使用于任何的音频，只是使用于频繁使用的音频） 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
1.6K20编辑于 2022-03-27 - 来自专栏YoungGy
【优化2】整数优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
1.9K50发布于 2018-01-05 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——网络优化
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次，资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高，以便服务器给出合适的图片，避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化，还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说，网络延迟在 60ms 内是 OK 的，超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化，本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络)，不自动加载图片 界面先反馈，请求延迟提交。
2.1K10发布于 2018-09-11 - 来自专栏三流程序员的挣扎
Android 优化——布局优化
Android 优化目录 ---- 理想情况下，60 FPS 以上就不会卡顿，就是 1 秒内要有 60 帧，所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受，如果整个窗口是蓝色的，可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色：每个像素多绘制了 2 次。 淡红：每个像素多绘制了 3 次。一般来说，这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能，需要优化，避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层，但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制，通过 canvas.clipRect 来解决，具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
1.7K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏YoungGy
【优化1】线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化，指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题，首先需要建立优化问题的模型，因此需要编程语言；对优化问题建模后需要求解该问题，因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP：是Julia的一个包，用于建立优化问题。 solver：Jump支持很多开源与商业的solver，这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多，因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化，有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束（或最小最大约束），可以将优化目标用一个自变量代替，然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
2.5K90发布于 2018-01-02
腾讯云开发者
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