- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏华汇数据服务
IT项目后评价为何如此重要
图片IT项目后评价是指在项目已经完成并运行一段时间后，对项目的目的、执行过程、效益、作用和影响进行系统的、客观的分析和总结的一种经济技术活动。它的指导思想是，如果重新做这个项目，哪些方面可以改进？ 华汇数据IT项目后评价平台是项目在竣工验收完成并投入使用或运营一段时间后，运用规范、科学、系统的评价方法与指标，通过评价系统的分析功能，为项目投入运营中出现的问题提出改进意见和建议，协助项目相关单位查找项目成败的原因 一般来说，项目后评价具有以下几个特点：（1）权威性整个项目最终的后评价，一般是由资深专家来做的，他们具有相关方面的丰富实践经验和深厚的理论修养以及卓越的沟通能力和研究能力，得出的评价必然也是权威的。 （4）公正性整个项目最终的后评价，通常由未直接参与项目工作的第三方独立开展。当然，在这之前，各主要项目相关方，应该从自己的角度进行后评价，总结经验教训。 由此可见，进行项目后评价是非常有必要的，对项目工作的评价意见，并不会改变项目验收报告或其他文件中对项目成功程度的结论。
78550编辑于 2022-12-12 - 来自专栏杨丝儿的小站
西湖大学对话评价-项目参考
项目概要 机器人对话，根据上文得到下文这么个东西。推测也是使用滑窗来做的，但具体不清楚了。 项目日志 2020-12-29 星期二 确定参与标注的任务，我的配额： 200组 train set 100组 test set 1月6日完成 看时间，如果1月4日之后时间充裕，可以考虑增加 每300 组提交一次 2020-01-01 星期五 整理项目日志 整理我的任务，固定工作流程 测算单位时间，辅助计划制定 (进行中) 2020-01-04 星期一 完成200组 train set 因为 test 这里我们就可以把四个部分分别进行判断解决 基础: 读完一遍的文本第二次读会更快, 理解也更深 基础: 优化的时间比多出来的阅读时间更加多 人在做一件事情的时候最耗费时间的不是事件/拆分后的小事情本身,
26420编辑于 2022-03-21 - 来自专栏机器学习/数据可视化
机器学习分类模型10大评价指标
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter大家好，我是Peter~机器学习分类模型的评价指标是在衡量模型在未知数据集上的性能表现，通常基于混淆矩阵和相关的评价指标。 最近建立了一个分类模型，在选择评价指标的时候进行了对比不同指标之间，同时也查阅了很多的资料和博客，发现了一个问题：Accuracy是准确率，Precision是精确率；还是说反过来？ 下面小编就从混淆矩阵开始，给大家详细介绍下机器学习分类模型中的多个评价指标。混淆矩阵Confusion Matrix开局一张图：图片其中，Pos代表Positive，Neg代表Negative。 那么样本总个数为：$样本总数=TP+FN+FP+TN$基于混淆矩阵可以计算多个分类的评价指标，下面开始详细介绍：准确率Accuracy准确率是最为常用的评价指标，它可以用来表示模型的准确度，即表示为：$ classification-metrics.htmlROC-AUC：https://vitalflux.com/roc-curve-auc-python-false-positive-true-positive-rate/分类算法评价指标详解
1.5K10编辑于 2023-10-13 - 来自专栏Flutter
使用Flutter完成10个商业项目后的经验教训
作者：Łukasz Kosman 和 Jakub Wojtczak 原文：https://medium.com/swlh/lessons-learned-after-making-the-first-10 阅读本文后，您将学习到： 选择Flutter的原因是什么？Flutter对预算和稳定性有什么影响？ Flutter准备好用于企业应用程序了吗？ 与Xamarin相比，Flutter的表现如何？ 自那时以来，我们已经在Flutter中交付了10多种移动产品，并提供了数十种MVP / PoC。现在，该得出结论了。 事实上，我们研究在Xamarin，React Native和Flutter构建的所有项目中修复bug的时间，，Flutter通常需要8–10％的修复bug时间。 我希望这将使我们能够在Flutter中制作出另外10款出色的应用程序后，在明年的总结中分享从这些实现中学到的经验教训。 ?
3.4K20发布于 2020-09-29 - 来自专栏华汇数据服务
政企使用项目后评价系统的必要性与工作的主要内容｜华汇数据
建立政企投资项目重大决策、重大工程后评价机制，有利于坚持以科学发展观统领经济社会发展全局，把改革的力度、发展的速度和社会可承受的程度统一起来，促进经济社会全面协调可持续发展，有利于各级各部门树立正确的政绩观 达到提高投资效益的目的；3、后评价具有透明性和公开性，能客观、公正地评价项目活动成绩和失误的主客观原因，比较公正地、客观地确定项目决策者、管理者和建设者的工作业绩和存在的问题，从而进一步提高他们的责任心和工作水平 、总结和评价；二、是评价项目实施效果主要是对项目预期的财务目标和经济目标进行综合评价。 工程项目后评价系统华汇数字政务系统工程质量智能化监督评价系统是对项目在竣工验收完成并投入使用或运营一段时间后，运用规范、科学、系统的评价方法与指标，通过评价系统的分析功能，为项目投入运营中出现的问题提出改进意见和建议 后评价平台的使用，使评价过程和结果具有透明性和公开性，能客观、公正地评价项目活动成绩和失误的主客观原因，比较公正地、客观地确定项目决策者、管理者和建设者的工作业绩和存在的问题，从而进一步提高项目各方的责任心和工作水平
87650编辑于 2022-07-18 - 来自专栏猫头虎博客专区
用 Cursor 开发 10+ 项目后，我整理了10 条经验60条提示词案例
用 Cursor 开发 10+ 项目后，我整理了10 条经验60条提示词案例（文末加入AI工具分享交流） 作为全栈开发者，最近用 Cursor AI 编程助手开发了多个项目。 这篇博客整理了 10 条真实心得和60条提示词案例，从简单到复杂，每条附带具体提示词，希望能帮你开发更高效，少踩坑！ 正文 1. 从项目框架开始，让 AI 帮你打基础！ ️ 问题：从零开始搭建项目时，常常因为没有头绪而卡住。 猫哥经验：利用 Cursor 生成项目框架，从文件结构到基础模块一步到位！ “构建一个微服务架构项目，包含订单服务和支付服务的接口说明。” “生成一个 TypeScript 项目模板，支持 ESM 模块化。” “设计一个全栈项目，包含 Docker 化部署的配置文件。” 10. 遇到性能瓶颈？让 AI 帮你优化！ 问题：项目性能不足，但问题难以定位。 猫哥经验：用 Cursor 定位性能问题，并生成优化方案！ 提示词： “分析以下代码，找出性能瓶颈所在。”
9K53编辑于 2025-01-02 - 来自专栏JAVA
用 Cursor 开发 10+ 项目后，我整理了10 条经验60条提示词案例
用 Cursor 开发 10+ 项目后，我整理了10 条经验60条提示词案例 cursor的下载 cursor官网：https://www.cursor.com/ cursor直接在官网下载安装即可，并且注册账号 从项目框架开始，让 AI 帮你打基础！ ️ 生成一个电商平台的基础项目框架，包括用户、商品、订单模块。 帮我创建一个 Node.js 项目的基础目录结构，并包含基本的路由配置。 帮我拆分这个 Python 项目，使其支持插件化架构。 把这个 Vue.js 项目中的常用功能提取成公共组件和工具模块。 8. 老项目重构，AI 助你一臂之力！ ️ 10. 遇到性能瓶颈？让 AI 帮你优化！ 分析这个函数的性能瓶颈，并提供优化建议。 帮我优化这个 SQL 查询，使其在大数据量下仍然高效。 提供一种更高效的算法，用来处理大量数据的排序问题。 给出一个数据库优化方案，使得查询速度提升 10 倍。 帮我提升这个图像处理程序的性能，使其在高分辨率下更流畅。 优化以下 Node.js 应用的内存使用，避免内存泄漏问题。
5.2K20编辑于 2025-01-12 - 来自专栏ATYUN订阅号
Github上评价最高的几个机器学习项目
显然，在机器学习的世界里，不可能跟踪所有的事情，但是Github对每个项目都有星级评定。基本上，如果你给一个存储库打上星号，你就表示了你对这个项目的欣赏，同时也记录下了你感兴趣的存储库。 ? 这样，星级评定就可以成为了解最受关注项目的良好指标之一。让我们看看5个高评分等级的项目是哪些（虽不可能面面俱到。不过，这5条值得一看。） 01 人脸识别- 25,858★ 世界上最简单的面部识别工具。 github repo包含一系列很棒的TensorFlow实验、库和项目。 TensorFlow是由谷歌设计的端到端的机器学习开源平台。
71530发布于 2019-08-15 - 来自专栏逆锋起笔
如何评价一个开源项目？是它了
X-lab开放实验室博士生赵生宇创作 01.背景 从 2015 年开始参与到开源社区，到 2018 年进入阿里开始做开源运营相关的工作，直到今天在 X-lab 已经读博两年，事实上一直在探索如何更准确地评价一个开源项目是否健康 在计算出每个开发者的活跃度后，可以通过一种加权和的方式来计算项目的活跃度，之前给出的方式是： image.png 即项目的活跃度为所有开发者活跃度的开方和，这里开方是为了降低核心开发者过高的活跃度带来的影响 对于一些开源创业公司或具体的开源项目团队而言，可以通过监控或观察多个指标来判断项目的健康与否。 原因其实是原先这个项目的负责人不知道如何在 GitHub 进行 review，在看到这个指标体系之前都是在即时通讯工具中进行同步聊天的 review，但在我们的推广和教育后，对过去的一些代码 review 例如阿里内部的开源项目大屏中，我们将 star 和 fork 从活跃度中拆分出来，独立成为一个关注度指标，即对项目有贡献的行为进入活跃度，而对项目有关注，但没有实际回馈的行为进入关注度。
93030编辑于 2021-12-09 - 来自专栏音视频技术
【10点公开课】：视频质量评价基础与实践
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 视频质量评价作为近些年学术领域比较热门的基础研究，已经逐渐在各种业务场景上落地。 今天上午十点，LiveVideoStack邀请到了SSIMWAVE联合创始人与研究员 曾凯，本次公开课主要概述视频质量评价的基础概念和相关算法，并以端到端的视频质量监控系统为例，来讲解质量评价解决方案在实际落地中的应用和收益 他主要的研究方向为图像与视频处理，质量评价，和基于视觉感知的编码。 ⏰ 活动时间：2022.7.5 | 10：00 观看方式： 扫描海报二维码，或点击【阅读原文】报名，进群参与嘉宾Q/A～ 关注LiveVideoStack视频号，预约直播！ （预约后开播会提醒哦~） *如果您有兴趣想成为我们的公开课讲师，请联系 editors@livevideostack.com，告诉我们您想输出的内容。
43210编辑于 2022-07-06 - 来自专栏AI研习社
Github 上评价最高的 5 个机器学习项目
但是在 Github 上你可以跟踪所有的项目，Github 对每个项目都有 star 评定。基本上，如果你为一个 repo 打上 star，那么就表示你对这个项目感兴趣，并跟踪你感兴趣的 repo。 这样，star 数量就可以成为了解最受关注项目的指标之一，让我们来看看 5 个高评级的项目吧。 Github repo 包含一个很棒的 TensorFlow 实验、库和项目的管理列表。 TensorFlow 是由 Google 发布的一个端到端的开源机器学习平台。 该资源的目录如下： 目录分为： 教程 模型/项目 由 TensorFlow 提供支持 库 工具 教学视频 论文 博客文章 社区 图书推荐 在第一部分——教程里面，介绍了很多 Tensorflow 后面还推荐了很多项目，书籍以及优秀博文，尤其是学习视频这块，资源非常详尽，从 Tensorflow 的安装到深度学习和图像识别都进行了讲解，对初学者真的非常友好，感兴趣的同学可以打开看看： TensorFlow
97730发布于 2019-08-05 - 来自专栏Python爬虫与算法进阶
京东评价项目示例——在线分析及可视化
转载来源：京东评价项目示例 大数据一直是一个很火的概念，在大数据中挖掘数据的价值，就是数据分析。 我也尝试做数据分析的开发和学习，目前做的主要分析是抓取京东商城的评价信息，并且对评价信息进行数据分析。 成功接收数据，正在为您抓取并分析数据，精彩稍候呈现 开始抓取京东商城该商品的评价信息... 京东商城显示的评价信息，总的评价数:310000, 好评数:300000 中评数:3300 差评数:4400 抓取信息完成，实际抓取评价信息，总共抓取评价数:481， 好评数:461, 中评数:16 差评数 完成分析 欢迎体验和试用 在Github 上看到这个很有意思的项目，联系了作者后，获得转载授权。 背后隐藏的是数据采集和数据可视化的工作，大家可以关注下作者博客awolfly9 blog
1.7K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏腾源会
如何评价一个开源项目（一）--活跃度
PART ONE 背景 从 2015 年开始参与到开源社区，到 2018 年进入阿里开始做开源运营相关的工作，直到今天在 X-lab 已经读博两年，事实上一直在探索如何更准确地评价一个开源项目是否健康 在计算出每个开发者的活跃度后，可以通过一种加权和的方式来计算项目的活跃度，之前给出的方式是：Ar=∑Ad‾‾‾√即项目的活跃度为所有开发者活跃度的开方和，这里开方是为了降低核心开发者过高的活跃度带来的影响 对于一些开源创业公司或具体的开源项目团队而言，可以通过监控或观察多个指标来判断项目的健康与否。 原因其实是原先这个项目的负责人不知道如何在 GitHub 进行 review，在看到这个指标体系之前都是在即时通讯工具中进行同步聊天的 review，但在我们的推广和教育后，对过去的一些代码 review 例如阿里内部的开源项目大屏中，我们将 star 和 fork 从活跃度中拆分出来，独立成为一个关注度指标，即对项目有贡献的行为进入活跃度，而对项目有关注，但没有实际回馈的行为进入关注度。
1.7K30发布于 2021-10-29 - 来自专栏李洋博客
聊聊网站启用SSL后让PCIDSS合规，让评价达到A+级别
至于为什么我的智商和知识是解答不出来的，但是官方给出了答复： 在未来我们的安全评级也将对TLS1.0做出合适的降级处理，在评估兼容性影响后，还是建议大家关闭TLS1.0, 现在TLS1.3都出来了，
93650编辑于 2023-10-13 - 来自专栏五分钟学算法
10 个开源项目
我在 Github 上收集了一些优秀的后台控制面板，并总结得出 Top 10。 1. ---- 10. material-dashboard Github Star 数 7111，Github 地址： https://github.com/creativetimofficial/material-dashboard
83130发布于 2019-09-12 - 来自专栏快乐阿超
vue项目启动后自动打开
――辛弃疾《贺新郎》 找到项目路径下的package.json 在scripts下的serve后面加上--open即可
85410编辑于 2022-08-17 - 来自专栏IT测试前沿
敏捷测试项目实施后小结
1.总结目的 了解什么是敏捷测试 敏捷测试与传统测试的区别 通过此总结可以大致了解敏捷给测试工作带来的好处 2.测试对象 业务项目迭代 3.什么是敏捷测试？ 但敏捷测试的基础就是自动化测试 敏捷测试需要有良好的自动化测试手段支撑的快速测试 传统测试更强调测试的独立性，将“开发人员”和“测试人员”角色分得比较清楚 敏捷测试中，测试人员需要参与全部开发活动，需要参与整个项目组的所有会议 在快速交付的敏捷开发模式下，bug修复的成本很低 敏捷测试需要有良好的自动化测试手段支撑的快速测试 敏捷测试中，测试人员需要参与全部开发活动，需要参与整个项目组的所有会议，能够发挥更大的作用 5.了解敏捷给测试工作带来的好处 对产品的熟悉程度提高 5.3 团队成员坐在一起 ① 沟通方便、及时 ② 在产品研发初期，了解研发对产品的设计，同时又能便于理解业务逻辑 ③ 解决bug及时 5.4 每天站会：会让大家各自对产品的设计、理解，对项目的进度了解有帮助
50930发布于 2020-10-23 - 来自专栏腾讯教育黑板报
00、10后的校园竟是这样？90后表示真的老了...
10后上幼儿园是什么样的？ 他们是不是和90、00后们一样，哭着喊着要回家要妈妈？ 对于90后而言是“未来”，但对于深圳市龙华区一些学校里的10后和00后们来说，未来已来。 在腾讯新闻出品的《看得见的未来》纪录片中，全方位展示了10后和00后们的智慧化校园生活。 对于10后们的校园“暗语”，90后和00后们是不是一头雾水？ “天眼”就是腾讯灵眸天眼系统，负责帮助教导主任守卫校园安全和纪律。TA会帮助校园管理人员及时了解校园动态。 曾经令无数90后羡慕不已的“哆啦A梦”，现在已经出现在10后的课外实践中。 在深圳市龙华区教科院附属幼儿园，教给孩子们识花认草的是一个与“哆啦A梦”一般神奇的智能机器人“悟空”。 几乎每一个90后家里都珍藏着一份写满了同学签名的留言簿，是回忆当年校园生活和同学相处日常的唯一寄托。 泛黄的同学录，00后和10后小朋友表示没见过...
5.8K30发布于 2020-06-10 - 来自专栏信数据得永生
Python 智能项目：6~10
如我们所见，在基于内容的筛选中，根据用户的偏好向用户推荐项目。 这不涉及其他用户如何评价这本书。 协同过滤尝试识别属于给定用户的相似用户，然后推荐相似用户喜欢，购买或给予很高评价的用户项目。 相反的是找到与给定项目相似的项目，并向也高度喜欢，购买或评价其他类似项目的用户推荐这些项目。 相关代码行如下： model = SVDpp(n_factors=40, n_epochs=10, lr_all=0.008, reg_all=0.1) model.fit(trainset) 训练完模型后 总结 阅读完本章后，您现在应该能够使用受限玻尔兹曼机构建智能推荐系统，并根据您的领域和要求以有趣的方式对其进行扩展。 有关本章中说明的项目的详细实现，请参考此项目的 GiHub 链接。 然后，可以将优化的模型与移动应用集成，并且可以将整个项目作为应用加载到移动设备上。 训练后的模型的优化文件应尽可能轻巧，因为模型将与其他移动应用代码一起存储在移动设备上。
90620编辑于 2023-04-23 - 来自专栏InvQ的专栏
idea remove module后重新打开项目
Ctrl+Shift+ALT+S的快捷键 选择modules 点击 加号+
1.8K10发布于 2020-09-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号