我们的混淆矩阵没有任何意义 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

JS代码混淆加密的法律意义

对JS代码混淆加密的法律意义你知道吗？JS代码经混淆加密之后，将得到法律层面的保护。这是因为：对加密的JS代码进行逆向破解，破解者将面临以下多种法律风险。...1、侵权责任加密的JS代码或相关产品在涉及生产经营时，破解者可能侵害对方商业利益、技术机密等，被破解方可视受到的侵害起诉追责。...这也就意味着：JS混淆加密，使JS代码不仅得到了应用层面的技术保护，还得到了法律保障。...因此，企业对于重要的JS产品或功能，如：前端JS代码、H5应用、H5游戏、NodeJS项目、小程序等，建议进行JS代码加密，以保护代码、保护产品、保护产权。JS代码混淆加密，请使用专业正规产品。...JShaman是国内知名的JS代码保护平台。在线使用，一键混淆加密，无需注册、无需登录。可免费用，也有商业服务。方便、强大、专业。本文发布日期：2023.7.12，未经作者许可，不得修改转载。

7363 0

多分类任务的混淆矩阵

来源： DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文讨论了如何在多分类中使用混淆矩阵评估模型的性能。什么是混淆矩阵？它显示了实际值和预测值之间的差异。...它告诉我们有多少数据点被正确预测，哪些数据点没有被正确预测。对于多分类来说，它是一个 N * N 矩阵，其中 n 是编号。输出列中的类别，也称为目标属性。...通过上面描述我们知道，混淆矩阵的类将具有相同数量的行和列。...我们将使用一个 3 x 3 矩阵，我们将使用我将向您展示的技巧计算 TP、TN、FP、FN 值。这个技巧也可以应用于 4*4、5*5…N*N 矩阵。...考虑这个混淆矩阵在下图 1 中的数据集的输出列中具有 A、B、C 类。

1.1K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

矩阵的意义_行满秩矩阵的广义逆

效果如下： A † , A A † = ( A A † ) H A^{\dagger},\ AA^{\dagger} = (AA^{\dagger})^H A†, AA†=(AA†)H 特殊的还有其他符号见下表...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

5512 0

投影矩阵的计算_投影矩阵的几何意义

在进行迭代重建的过程中，我们首先需要求出投影矩阵之后才能进行其他后续的操作，在迭代重建中起到了基石的作用。...并且在前面的文章中《迭代重建算法中投影矩阵的计算》已经给出了一种方法，但是我发现在程序的运行过程中存在一些未知的bug，导致程序在计算某些角度的投影矩阵时出现错误。...由于一直没有找到出现bug的原因，因此我改变了计算思路，找到了下文中正确的计算方法。首先需要证明一条直线与一个正方形相交。...meshgrid(x,y),y,'k'); % axis([-N/2-5,N/2+5,-N/2-5,N/2+5]); % text(0,-0.4*delta,'0'); % end %%==投影矩阵的计算...本文提到的方法很容易理解，并且实现起来也比较方便，但是唯一的缺点就是程序运行效率较低，但是结果是没有任何问题的。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

1.7K1 0

分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）

放到混淆矩阵中，就是分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。...我们也就不难发现，错分误差+用户精度=1 05 漏分误差指对于参考图像上的某种类型，被分类器分为其他类别的概率。放到混淆矩阵中就是真实情况为A类的像元数中有多少像元数被分类器分为了别的类别。...同样，漏分误差+生产者精度=1. 06 kappa系数 1 ---概念基于混淆矩阵，我们可以计算出kappa系数，用于检验一致性或衡量分类精度。...3 ---计算方法其中，Po是总体分类精度； Pe是每一类的真实样本像元数与每一类的预测样本像元数之积再对所有类别的计算结果求和，再与总像元数的平方之比. 07 小例子这次我们还是使用上一期的混淆矩阵...有没有一种豁然开朗的感觉呢( •̀ ω •́ )

3.4K3 0

分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（1）

分类模型的评估指标有很多，今天小编给大家准备的是混淆矩阵。简介首先我们来解释一下什么是分类模型的评估指标。...其有两种表现形式：定量指标和图表指标；定量指标即以具体数值来表示分类质量；图表指标即以图表的形式来表示分类质量，以达到增强可视化评估的效果。我们今天介绍的混淆矩阵就是一个图表形式的指标。...由以上内容可以获得结论：对于一款分类模型，TP值与TN值的数量越多，FP值与FN值的数量越少，模型的分类精度就越高。 02 样本二级指标混淆矩阵统计的是样本在各个一级指标的数量。...但是当样本数量过于庞大时，我们就很难再通过一级指标的数目进行明显的分析了，这时我们就引入了基于一级指标计算得来的二级指标：准确率（Accuracy）：在整个模型中，所有判断正确的结果占总样本数量的比重...特异度：TN/(TN+FP)=53/(53+20)≈73% 3 ---三级指标 F1 Score=2PR/(P+R)=(2*0.5*0.74)/(0.5+0.74) ≈0.6 以上就是在机器学习领域中的混淆矩阵及它所引申出的几个评估指标

1.3K5 0

混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

1.混淆矩阵混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重实现例子：

2.6K2 0

真正读懂SPC，没有任何拒绝他的理由！

今天分享5大工具中的SPC，希望能够用最通俗的语言将这个抽象的工具讲清楚。What：啥是SPC？SPC 是Statistical Process Control的首字母缩写，统计过程控制。...这些年做供应商管理，我总结出优秀供应商的NQC一般能维持在1%，而质量控制不佳的供应商的NQC占比销售额可以到5% 甚至更高，因为质量控制不佳的供应商需要支付报废、返工、缺陷、复测和召回的费用，这些成本如果认真核算下来是非常惊人的...，其实这个NQC的核算应该是每一个质量负责人必须准确完成的工作，只有这个指标准确了，才能让最高管理者意识到勤俭才能持家，挣钱如捉鬼，花钱如流水，企业哪来的存粮用于日后的发展？...最重要的是，这是一种预防方法，就是说控制限要严于产品质量特性的规格限或公差范围，在制程出现波动，不良品还没有出现的时候提前发现异常并采取措施遏制，改善，这样做比发现下游问题时再采取措施更节省时间和金钱。...也就是我们都懂的防患于未然！扁鹊非常擅长的君有疾在腠里，不治将恐深！

1K2 0

读懂矩阵的秩和行列式的意义

.现在这样来看正负号的几何的意义就比较明显了现在我们假设用平面内的任意两个矢量所张成的平行四边形的面积,现在用公式来进行表示: 在这里,其实我们不难看到,所谓的面积其实就是一个2*2的矩阵的行列式:...,矩阵的行列式对应的面积或者是体积.这样的推广证明相信在任意一本的线性代数书中都会看到,我只是说了人话而已. 5:行列式和矩阵的逆我们知道很多定理,比如行列式为0的矩阵,不可逆,行列式不为0的矩阵,可逆...这个时候我们就应该要理解线性变化的几何意义.现在我来陈述一下: 如果我们把空间中一组线性无关的矢量都写成列向量的形式，那么他们所张成的N维体体积不为零，根据上面的分析，其值由行列式给出。...变换前，N维体的体积是：变换之后，N维体的体积是（注意到，第二个等式实际上说明了几何意义是如何定义矩阵乘法的，也就是N*N矩阵A和另外一个N个列向量组成的N*N矩阵的乘法）： A的行列式如果不为零，则代表这个变换后...为3*3的矩阵A,因为秩小于3,那么任何一个3维六面体经过他的变化后,体积变为0,退化一个面,但是仍然存在一个面积不为0的面,在变换以后还是一个非零面积的面所以说所谓的一个线性变换的秩,无非就是变化后

1.5K12 0

CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

然后，我们会看到如何使用这个预测张量，以及每个样本的标签，来创建一个混淆矩阵。这个混淆矩阵将允许我们查看我们的网络中哪些类别相互混淆。...混淆矩阵要求要为整个数据集创建一个混淆矩阵，我们需要一个与训练集长度相同的一维预测张量。...建立混淆矩阵我们构建混淆矩阵的任务是将预测值的数量与真实值（目标）进行比较。这将创建一个充当热图的矩阵，告诉我们预测值相对于真实值的下降位置。...矩阵对角线表示矩阵中预测和真值相同的位置，因此我们希望此处的热图更暗。任何不在对角线上的值都是不正确的预测，因为预测和真实标签不匹配。...例如，网络正在将T恤/上衣与衬衫混淆，但并未将T恤/上衣与以下物质混淆： Ankle boot Sneaker Sandal 如果我们考虑一下，这很有意义。

5.8K2 0

python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

结巴分词的过程: jieba分词的python 代码结巴分词的准备工作开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1....加载字典, 生成trie树为什么要加载字典树呢，是因为如果没有字典树，那么扫描将会是一个庞大的工程，有了字典树就可以在该分支上扫描。...例如扫描“中国人民银行”（正向最大匹配）先扫描6个字的字典库，找到了“中国人民银行”，然后再去掉一个字变成了“中国人民银”，假如没有字典树的话，就会把所有五个字的字典库搜索一遍。...给定待分词的句子, 使用正则获取连续的中文字符和英文字符, 切分成短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语...本人理解：先进行扫描分词，然后切成很多的句子，每个句子再利用动态规划找出最大概率路径（消除歧义）。（1）关于有向无环图（见下图）：有方向没有回路。 ?

1.9K5 0

尤雨溪向 React 推荐自己研发的 Vite，网友：用第三方工具没有任何意义

Vite 是一个通用的构建工具，旨在为 VanillaJS、Vue、React 和 Svelte 等现代 Web 项目提供更快、更精简的开发体验，它不依赖于任何特定的框架。...有开发者留言称：React 围绕自身创建了自己的工具（jest、CRA、测试库）。许多项目仍在使用它们。推荐第三方工具没有任何意义（不管是否为了初学者），无论其他看起来多好，都要维护自己的工具。...尤雨溪回应称：React 团队没有创建 Jest/testing -library，也没有维护它们。...尤雨溪还补充道，“我当然有偏见，但我很想知道是否有任何的正当理由来坚持使用 CRA。”...参考链接： https://brocoders.com/blog/react-vs-vue-comparison-2021/ 今日好文推荐今天很多 CTO 都是被干掉的，因为他没有成就业务数字化不是试出来

1.8K1 0

一个好像没有做任何改变的参数

昨天我们重点强调了star这个比对软件开发团队，附带的star-fusion：最好用的融合基因查找工具终于正式发表了因为我自己是时隔两年后再次使用它，所以很多数据库和软件代码都没有更新，中间一个小报错就浪费了四五个小时...，所以我的命令通常是没有修改，那样根本就没有意识到还有这个参数！...，说不定star-fusion软件本来就不使用这个信息呢，仅仅是看看文末有没有两个井号键开头的注释信息来判断我们的star软件是否合格！...关于软件设计的一点看法多说一句，我特别不喜欢软件在输出里面加上这些小尾巴，比如htseq-counts，在TCGA下载表达矩阵，就会出现： ?...，好奇怪的是目前大量的单细胞转录组数据出来了，却没有一个文章去探索融合基因，也没有人开发工具，是一个空白市场，大家可以试试看哦。

1.8K3 0

甲骨文面临的最大威胁：没有任何变化

Catz对此作出以下回应: Karl，我可以向你保证，我们对此拥有非常非常明确的认知与答案。公司不会因为此次职务调换而出现任何变动。是的，不会出现任何明显变动。...这就是我想要澄清的内容——没有任何变化。 Hurd则给出了这样的答复: Karl，我其实想谈得更多一些，但实际情况并没有太多好讲的、我们此次进行的职务调动非常单纯。...考虑到我们过去一直以来所选择的运营理念始终行之有效，因此此次职务调换之后我们仍将保持原有机制。总而言之，我希望继续严格遵循原本的处理方式，而非彻底偏离于此前的轨道之外。...直白地讲，答案是否定的，即不会对销售事务及部门结构造成任何影响。不过我希望你能够准确理解我们作出的其它说明。...简单来讲，甲骨文目前作出的“没有任何变化”承诺还言之过早，而且这样的保证对于现有各项难题而言实在是种殊为不利的消极态度。

1.4K7 0

python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

1.7K2 0

矩阵的行列式的几何意义_行列式的几何意义图

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。矩阵行列式的几何意义行列式的定义：行列式是由一些数据排列成的方阵经过规定的计算方法而得到的一个数。当然，如果行列式中含有未知数，那么行列式就是一个多项式。...但具有相同的几何本质，因为矩阵A表示的（矩阵向量所构成的）几何图形相对于单位矩阵E的所表示的单位面积或体积（即正方形或正方体或超立方体的容积等于1）的几何图形而言，伸缩因子本身就是矩阵矩阵A表示的几何图形的面积或体积...如果我们不强调叉积是第三维的向量，也就是忽略单位向量，那么二阶行列式就与两个向量的叉积完全等价了。...那么n阶行列式我们亦不怀疑的认为也可以被表示成一个n维的长方体的几何图形。...这个法则在表述上简洁自然，思想深刻，包含了对多重行列式的计算，是对行列式与线性方程组之间关系的深刻理解。如果我们不能从几何上解释这个法则，就不可能领会向量、行列式和线性方程组之间的真正关系。

1.7K2 0

使用 CLIP 对没有任何标签的图像进行分类

CLIP 的文本编码器架构尽管 CLIP 未应用于原始出版物中的任何语言建模应用，但作者利用掩蔽自注意力使 CLIP 将来更容易扩展到此类应用。...通过自然语言监督进行训练尽管之前的工作表明自然语言是一种可行的计算机视觉训练信号，但用于在图像和文本对上训练 CLIP 的确切训练任务并不是很明显。我们应该根据标题中的文字对图像进行分类吗？...以前的工作已经尝试过这个想法，但效果不是很好 [2, 3]。有趣的是，作者发现预测确切的图像说明太困难了因为任何图像都可以用多种不同的方式来描述，这使得模型学习非常缓慢。...我们如何在没有训练示例的情况下对图像进行分类？ CLIP 执行分类的能力最初看起来像是一个谜。鉴于它只从非结构化的文本描述中学习，它怎么可能推广到图像分类中看不见的对象类别？...CLIP 实践——没有训练数据的准确分类！在原文中，CLIP 在零样本域中进行评估，并添加了微调（即少样本或完全监督域）。

4.6K2 0

浅谈矩阵的特征向量特征值的意义

线性变换与矩阵的特征向量特征值 2.数学上的意义 3.在物理上的意义 4.信息处理上的意义 5.哲学上的意义

1.5K8 0

没有真实反馈的速度毫无意义

小批量的其他好处被忽略了，在追求优化直线速度的匆忙中迷失了。小批量的好处小批量消除了当您一次性引入过多变更时逐渐出现的复杂性纠缠。...而这正是许多组织未能联系起来的部分——这给他们的目标带来了巨大的成本。为了快速交付工作，组织并没有倾听反馈。多年来，聪明的人一直在说，要想跑得快，就得跑得慢。...如果您没有时间在快速完成待交付功能列表的过程中关闭反馈循环，那么是时候发现“更快反而更慢”了，正如系统科学家、《第五项修炼》的作者彼得·圣吉所说。...以用户为中心的团队的超能力是，他们能够以较低的吞吐量实现最高水平的产品性能。高吞吐量团队可能能够更频繁地交付，但如果没有关键的反馈，他们就会创建低价值的功能。...成功的功能不仅仅是按时按预算交付的功能——或者非常快。它们是通过提高用户完成任务的能力来取悦用户的功能。当您可以交付高比例的成功功能时，您就不需要依赖于那些反复尝试的组织所需的变更量。

1521 0

Python 中的面向对象没有意义

1.没有必要使用面向对象举个例子，比如下面的代码完全没有必要使用面向对象。...我们还想使用继承，在调用的中途访问一个方法。但如果只通过数据传递和函数能实现吗？...但是一般情况下，不要自欺欺人，不要骗自己说我们正在构建了不起的应用程序。谦虚使人进步。 3....面向对象的弊端虽然在本文开头，我说过我不认为面向对象本身有什么问题，但实际上我还是觉得面向对象不仅没有帮助性，而且还常常混淆问题，鼓励一些不良做法：面向对象鼓励你修改数据。函数袋非常反对修改参数。...最重要的是，面向对象没有任何附加价值，它只会导致你无法专心解决问题，并加剧浏览与理解代码的难度。

6154 0

点击加载更多

JS代码混淆加密的法律意义

多分类任务的混淆矩阵

矩阵的意义_行满秩矩阵的广义逆

投影矩阵的计算_投影矩阵的几何意义

分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（2）

分类模型的评估指标 | 混淆矩阵（1）

混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

真正读懂SPC，没有任何拒绝他的理由！

读懂矩阵的秩和行列式的意义

CNN中的混淆矩阵 | PyTorch系列（二十三）

python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

尤雨溪向 React 推荐自己研发的 Vite，网友：用第三方工具没有任何意义

一个好像没有做任何改变的参数

甲骨文面临的最大威胁：没有任何变化

python—结巴分词的原理理解，Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。

矩阵的行列式的几何意义_行列式的几何意义图

使用 CLIP 对没有任何标签的图像进行分类

浅谈矩阵的特征向量特征值的意义

没有真实反馈的速度毫无意义

Python 中的面向对象没有意义

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐