近年来微博等用户自媒体的爆炸式增长，使得利用计算机挖掘网民意见不但变得可行，而且变得必须。这其中很重要的一项任务就是挖掘网民意见所讨论的对象，即评价对象。本文概览了目前主流的提取技术，包括名词短语的频繁项挖掘、评价词的映射、监督学习方法以及主题模型方法。目前抽取的问题在于中文本身的特性、大数据等。 引言 随着互联网信息的不断增长，以往的信息缺乏消失了。但海量的数据造成的后果是，人们越来越渴望能在快速地在数据汪洋中寻找属于自己的一滴水，新的信息缺乏诞生。对于电子商务来说，消费者希望能从众多的商品评论获得
设计模式——访问者模式
静态应用安全测试（Static Application Security Testing，简称SAST）产品可以帮助企业在应用的开发过程中，自动化发现应用程序代码中的安全漏洞和风险，对于企业的应用安全发挥着重要作用。
为什么：随着移动互联网的普及，网民已经习惯于在网络上表达意见和建议，比如电商网站上对商品的评价、社交媒体中对品牌、产品、政策的评价等等。这些评价中都蕴含着巨大的商业价值。比如某品牌公司可以分析社交媒体上广大民众对该品牌的评价，如果负面评价忽然增多，就可以快速采取相应的行动。而这种正负面评价的分析就是情感分析的主要应用场景。
---- 新智元专栏 作者：范登平（南开大学） 【新智元导读】南开大学媒体计算实验室等研究团队从人类视觉系统对场景结构非常敏感的角度出发，提出一种新颖、高效且易于计算的结构性度量 (S-measure) 来评估非二进制前景图，进而使得评估不需要像传统AUC曲线那样通过繁琐且不可靠的多阈值化来计算精度、召回率，仅通过简单的计算(5.3ms)就可以得到非常可靠的评价结果，成为该领域第一个简单的专用评价指标。相关研究已被ICCV 2017录用为spotlight paper，第一作者南开大学博士生范登
软件的开发方法 软件开发生命周期 软件开发模型 构件与软件重用 逆向工程 净室软件工程 软件开发的模型 瀑布模型 增量模型与螺旋模型 构件组装模型 软件开发模型的统一过程 敏捷开发 逆向工程 净室软件
是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层，并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序，在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。
结构化设计是一种面向数据流的系统设计方法，它以数据流图和数据字典等文档为基础。数据流图从数据传递和加工的角度，以图形化方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程，是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法。数据字典是对于数据模型中的数据对象或者项目的描述的集合，这样做有利于程序员和其他需要参考的人。
产业链核心企业面临着自身受信不足、下游客户违约失信频发、上游供应商产品服务质量难以保证等信用困境，严重阻碍了产业链的健康稳定发展。创新探索产业链征信与信用评价体系具有很强的紧迫性与现实意义，对促进产业链高质量发展、推动产业链加强合规管理、带动企业信用管理机制变革等方面都有着重要作用。以电网产业链的研究为基础，提出“四位一体”的产业链综合信用管理模式，主要包括以内外部信用指标为基础的产业链企业征信管理、以信用数据为基础的信用评价体系构建、综合信用管理平台的搭建与运维、企业信用应用场景创新四大方面。
智能手机及移动互联网的普及，手机购票成为网络购物常见的应用形式之一。本项目名称为：本项目名称为：XX 票务（可以是电影票、演出票…）销售系统，系统目标是实现在线票务发布，销售，验票等一站式票务服务，要求支持手机在线购票验票功能。
信息安全风险管理是信息安全保障工作中的一项重要基础性工作，其核心思想是对管理对象面临的信息安全风险进行管控。信息安全风险管理工作贯穿于信息系统生命周期(规划、设计、实施、运行维护和废弃)的全过程，主要工作过程包括风险评估和风险处理两个基本步骤，风险评估是对风险管理对象所面临的风险进行识别、分析和评价的过程，风险处理是依据风险评估的结果，选择和实施安全措施的过程。
我们以一个网约车订单场景来做一个简单的 Demo 示例。订单分为四个状态 —— New（新建）、Running（进行中）、Cancel（取消）、End（结束）。当乘客下单时，订单状态进入 New 状态。这时，如果有司机接单，订单状态进入 Running 状态；如果无司机接单，乘客取消订单，订单进入 Cancel 状态。最后，乘客评价，Running 状态的订单进入 End 状态。
上次我写了一篇关于mAP计算的文章，发布之后得到很多网友的反馈，有感于此，觉得有必要重写一篇，目的有两个，一个是告诉大家你们的意见我收到了，另外一个是细化了我对mAP的计算过程的理解，如有廖误恳请指正，本人一定虚心接受！欢迎继续拍砖！
等级保护制度在1994年被首次提出。2007年发布等保1.0，2017年发表了《网络安全法》。2019年实施了等保2.0的新标准。从这个过程来看，我们可以判断不等保一定程度上是违反了国家法律。
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
基本介绍 访问者模式（Visitor Pattern），封装一些作用于某种数据结构的各元素的操作，它可以在不改变数据结构的前提下定义作用于这些元素的新的操作。 主要将数据结构与数据操作分离，解决数据结构和操作耦合性问题 访问者模式的基本工作原理是：在被访问的类里面加一个对外提供接待访问者的接口 访问者模式主要应用场景是：需要对一个对象结构中的对象进行很多不同操作(这些操作彼此没有关联)，同时需要避免让这些操 作”污染”这些对象的类，可以选用访问者模式解决 Visitor 是抽象访问者，为
与灰色预测模型一样，比赛不能优先使用，灰色关联往往可以与层次分析结合使用。层次分析用在确定权重上面。
关于DDD在Go中的落地，过往我分享了几篇，我向你介绍了如何通过值对象和实体来表达业务概念，以及在落地的过程中应该注意哪些细节。
相信每个测试同学都会有这样的疑问，有时候评测效果很棒的项目，仍然会接到某些场景下的用户反馈，这个时候就需要我们重新思考应该怎么去整体的评估产品质量的好坏，怎么样建立完整的评测体系。将评测点用系统化的思维整理起来，形成全面的质量覆盖，就是我们今天要讲的软件评测体系。
测评系统的需求 1) 将观众分为男人和女人，对歌手进行测评，当看完某个歌手表演后，得到他们对该歌手不同的评价(评价 有不同的种类，比如 成功、失败 等)
在选择电影时，如果热门电影A有 10000 人观众打分，冷门电影B有 100 个人打分，他们的豆瓣评分都是 8.0 分，怎么比较两部电影的好坏？平时我们都有一种感觉，很多人去评价，这个东西就更可信，只有一两个人说好，可能是托，那么感觉上是电影A更好。
概述：比赛中用的比较少，要设计发放问卷，可能来不及，但实际上做研究用的比较多。 原理： 找多个人对同一个模糊概念进行描述，用隶属频率去定义隶属度 例子：
ABOUT CLASS 关于课程 本文为3月29日晚，达观数据联合创始人、文本审核组总负责人张健在将门技术社群，分享“文本观点挖掘技术及其应用”课题的内容回顾。主要内容包括结合实践经验，盘点观点挖掘的应用场景及价值、目前业界主流的观点挖掘技术以及该技术目前面临的挑战。 NO.1 什么是文本观点挖掘？ 在简单介绍观点挖掘的基本概念之后，张健首先对“观点”的五个组成要素进行了强调： 观点评价对象（客体）； 观点评价对象的属性。例如，我评价谁哪里哪里好，又哪里哪里不好，“哪里”就是属性； 观点所蕴含的情感极性。包
8月15日上海交通大学世界一流大学研究中心发布2015年“世界大学学术排名”。今年，哈佛大学蝉联榜首，剑桥大学排名第2，第3-5名依次是牛津大学、麻省理工学院和斯坦福大学。每年我们都会看到许许多多的排行榜，比如胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名等，那么排行榜怎么做出来的呢？今天小编从技术角度为大家分享一下如何利用SPSS做排行榜技术排名。 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，利用产生的综合
8月15日上海交通大学世界一流大学研究中心发布2015年“世界大学学术排名”。今年，哈佛大学蝉联榜首，剑桥大学排名第2，第3-5名依次是牛津大学、麻省理工学院和斯坦福大学。每年我们都会看到许许多多的排行榜，比如胡润富人排行榜，财富500强，慈善排名，城市竞争力排行，MBA商学院排名等，那么排行榜怎么做出来的呢？今天小编从技术角度为大家分享一下如何利用SPSS做排行榜技术排名。 综合排名是一项系统综合评估研究方法，焦点是如何科学、客观地将一个多维度、多评价指标问题综合成为一个单指标形式，
效益指标是用来评价收益的指标，可以是赚了多少钱，带来多少新客户，也可以是销售额增加多少。这里的效益指标是一个广义的概念，只要是目标定义下的收益都可以算在内。
今天这个话题也挺有意思，有点儿不知道该怎么往跑题了写，成熟，这是个很有趣也很难讲的话题。
来源：专知本文约5000字，建议阅读9分钟最新视频视频标题生成与描述研究综述论文。 视频标题生成与描述是使用自然语言对视频进行总结与重新表达. 由于视频与语言之间存在异构特性, 其数据处理过程较为复杂. 本文主要对基于“编码−解码” 架构的模型做了详细阐述, 以视频特征编码与使用方式为依据, 将其分为基于视觉特征均值/最大值的方法、基于视频序列记忆建模的方法、基于三维卷积特征的方法及混合方法, 并对各类模型进行了归纳与总结. 最后, 对当前存在的问题及可能趋势进行了总结与展望, 指出需要生成融合情感、逻辑
爬山算法从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。 如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值 (既山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点来，替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。如此循环直到达到最高点。因为不是全面搜索，所以结果可能不是最佳。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy，用于数据挖掘和数据分析，同时也具有数据清洗功能。
按照传统方案的解决方式相信大家也是有了一定的思路了，。但是传统方法解决是有一定的弊端
模糊数学是以前较为有争议的一个领域，因为和数学的严谨性统计规律性相悖，但是由于现实中模糊现象较多，使得它在短暂的时间内就迅速发展起来了，现在在社会众多领域都有渗透，可以称为是一次变革。所谓模糊是指处于中间过渡状态的不分明性和辩证性，区别于随机，随机是指一个事件要么发生要么不发生(取决于发生的可能性)，比如硬币就只有正反两个可能，基本事件总数总是一定的，而模糊则不一样，比如形容一个人很高，那多高算高？如果他1.8我们就说他比较高，这里的比较高是一个模糊概念，很难用确定性的数学描述，类似的还有老年人与年轻人的划分、污染严重与不严重的界限等，这些都是模糊概念。
TOPSIS （Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution ）模型中文叫做“逼近理想解排序方法”，是根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是一种距离综合评价方法。基本思路是通过假定正、负理想解，测算各样本与正、负理想解的距离，得到其与理想方案的相对贴近度（即距离正理想解越近同时距离负理想解越远），进行各评价对象的优劣排序。具体步骤及概念如下：
1）将人分为男人和女人，对歌手进行测评，看完某个歌手表演后，得到他们对该歌手的不同评价（评价有不同的种类，比如成功、失败等） 2）传统方案
Jmetal 4+ 使用指南七 并行算法 本文以Jmetal官网文档为基础，结合自身理解 链接如下 Jmetal 4+ 使用指南一 Jmetal 4+ 使用指南二 Jmetal 4+ 使用指南三 Jmetal 4+ 使用指南四 Jmetal 4+ 实验指南五 Jmetal 4+ 实验指南六 如果你还不了解NSGA-II可以参考 NSGA-II入门 多目标优化拥挤距离计算 多目标优化按支配关系分层实现 Jmetal 实现并行算法 4+版本中的Jmetal主要是通过现代计算机的多核技术来并行的评价种群中的解来
Topsis法，全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻译为优劣解距离法，该方法能够根据现有的数据，对个体进行评价排序。根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。
在我的工作经历中，每当同事评论起项目代码质量的时候，听到的最多的评语就是：“代码写得很烂”或者“代码写得很好”。用“好”,“烂”这样的字眼来描述，非常地笼统。当我具体问到底如何烂、如何好的时候，尽管大部分同事都能简单地罗列上几个点，但往往都不够全面、非常零碎，也切不中要害。
通常对有状态的对象进行编程，我们的解决方案是：思考可能存在的所有状态，然后使用 if-else 或 switch-case 语句来进行状态判断，然后再根据不同的状态进行不同的处理。如上面的案例--淘宝下单:
Hypervolume 指标评价方法最早是由 Zitzler 等提出，它表示由解集中的个体与参考点在目标空间中所围成的超立方体的体积。
通常情况，我们都会面临这样的一个问题： 架构图说的是一回事，代码说的却是另一回事 。 当然了这里面的影响因素很多，有一个原因就是某些约束没有在设计中体现出来，也就是说设计的表现力不够 ， 而这些约束需要阅读代码才能够知道，这就增加了理解和使用这个组件的难度。
过程：识别领域概念、识别领域关系、识别领域状态、领域模型化[类图、状态图]、领域模型评审
很多渗透测试公司对当前在各种安全评估方法总体上按不同的划分标准可以分为四种：依据性质划分的安全评估方法、根据威胁量和攻击等级划分的安全评估方法、基于一定模型的安全评估方法、综合安全评估方法。这四类安全评价方法各有其特点，需要评价方和被测者根据自己的需求和渗透测试的具体结果，选择安全评价方法的类型。下面将对安全评估方法的四种不同类型作具体说明：
在对软件研发成本度量（包括估算与测量）时，对于软件规模本身的评价是首要任务。目前评价软件规模的方法主要分为2种：基于业务视角和基于开发视角。 基于业务视角的方法是从用户角度出发，与软件开发技术无关，如：功能点、故事点、用例点、对象点等方法。 基于开发视角的方法是从开发者角度出发，如：基于软件源代码行、数据库表、函数数量等方法。 2种方法优、缺点对比 基于开发视角的软件规模评价的方法，优点是操作简单、实施容易，但不容易在项目干系人之间达成一致，往往会引起较多的分歧。基于开发视角的评价方法虽然在实际工作中也有着普遍的应用，但更多地局限于软件开发团队内部。如果要在业务部门与开发部门、甲方与乙方等外部组织约定软件开发的工期或费用等关键项目目标，则需要从业务视角出发，对软件项目规模进行标准、一致的评价与估算。而且，在系统初始阶段，用户功能需求是唯一真正可以得到的信息。任何程序大小或代码行数的猜想实际上都是从系统要提供的功能性推演出来。
本文介绍了层次聚类算法。首先抛出了聚类理论中两个关键问题：何为类，何为相似，同时介绍了聚类中常用两种评价指标：内部指标和外部指标。然后介绍了层次聚类算法：凝聚层次聚类和分裂层次聚类算法，两者皆以样本集作为类表示，常用欧式距离作为相似性度量，分层次聚类。最后介绍了层次聚类算法的特点，可视化，复杂度。
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
从“学员→回答问题”用例规约的基本路径到业务规则部分提炼。我们给关键词加下划线，逐个分析。
在医学中，经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性（agreement）的问题。一般情况下，其中一种方法是目前广泛应用的被称为“金标准”的方法，而另一种则是更先进、更便于应用的方法。通过对两种测量方法进行一致性评价可以回答“这两种方法能否相互替代”这样的问题, Bland-Altman正是广泛使用的一种一致性评价方法。
AI 科技评论消息：日前，美国最大的点评网站Yelp公开其内部数据集。据官网介绍，这是一个通用数据集，开放这个数据集的主要目的是帮助学习。 这个数据集是Yelp涵盖的商户、点评和用户数据的一个子集，可
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