我正在尝试将新的JankStats性能静态信息发送给。
Firebase性能仪表板接受以下指标
FRAMES_TOTAL("_fr_tot"),
FRAMES_SLOW("_fr_slo"),
FRAMES_FROZEN("_fr_fzn");
不过,Android最近发布了具有以下值的。
* @param totalFrames The total number of frames (jank and not) since collection
* began (or since the last time the report wa
要在常量空间中运行,mean2使用sumlen2,seq的求和和计数。但我的信念和教科书,mean2仍然运行与空间泄漏。怎么搞错了?
任何帮助都将受到深深的感谢。
-- Thinking Functionally with Haskell by R. Bird
-- Chapter 7.2 Controlling space
sumlen1 = foldl' g (0,0)
where g (s,n) x = (s+x,n+1)
sumlen2 = foldl' g (0,0)
where g (s,n) x = s `seq` n `seq` (s+x,n+1)
我有一个CNN模型,我在这里链接的数据集上运行以供查看:,我尝试使用Keras提供的敏感性和特异性,也尝试了使用scikit学习的模型。我想要帮助理解我的代码是否出了问题?我理解模型的性能取决于很多事情,但是我想知道代码是否有问题,它给了我不同的敏感度,不同的Keras和scikit的学习。此外,也有错误的分类。如何改进我的模型结果?我的代码如下所示:
import numpy as np
import pandas as pd
import os
import tensorflow as tf
#import keras as k
from IPython.display import di
正如标题所示,我正在尝试自动扩展我的Azure数据库。我找到了一个适用于单个数据库的powershell工作流脚本,它可以完美地工作。我想知道是否有可能自动扩展我的弹性池。我曾尝试重写脚本,但多次失败。
下面是脚本:
workflow Set-AzureSqlDatabaseEdition
{
param
(
# Name of the Azure SQL Database server (Ex: bzb98er9bp)
[parameter(Mandatory=$true)]
[string] $SqlServer
很抱歉所有的文字,但我认为这个项目的背景可能会有所帮助:
我一直在做一个二进制分类项目。原始数据集由大约28,000个类0和650个类1组成,因此它是非常不平衡的。我得到了一个欠采样和过采样的数据集,每个类有5000个(第一类实例被简单地复制了9次)。在对此进行模型训练并获得低于平均水平的结果(AUC值约为.85,但需要更好)后,我开始怀疑这些采样技术是否真的是一个好主意,因此我再次取出了原始的高度不平衡的数据集。我把它直接插入到一个默认的GradientBoostClassifier中,在80%的数据上训练它,我立即得到了类似这样的东西:
Accuracy:
0.997367035282
A