导语: 蓝牙在日常生活中广泛使用的一项技术，小程序给了我们前端工程师一个控制蓝牙的方法，带上你的设备，来看看怎么控制你的蓝牙设备吧。 1....小程序的蓝牙操作大多都是通过异步调用来处理的，这里面就存在着一些坑，后面会详细介绍。...在使用小程序蓝牙API之前有几个概念或者说术语需要预先了解： (1) 蓝牙终端：我们常说的硬件设备，包括手机，电脑等等。...(6) ArrayBuffer:小程序中对蓝牙数据的传递是使用ArrayBuffer的二进制类型来的，所以在我们的使用过程中需要进行转码。...当搜索到一个设备以后，可以在onBluetoothDeviceFound事件回调中判断当前设备的deviceID是否为指定的Mac地址 let mac = "XXXXXXXXXXXXXXX"; wx.startBluetoothDevicesDiscovery
我们可以用sklearn.metrics中的precision_recall_curve()和auc()计算出PR-AUC，然后用matplotlib.pyplot画出PR-curve： from sklearn.metrics...import precision_recall_curve, auc clf = LogisticRegression() clf.fit(X_train, y_train) y_pred_proba...X_train_e, y_train_e) y_pred_proba_e = clf.predict_proba(X_test_e)[::,1] precision, recall, thresholds = precision_recall_curve...(y_test, y_pred_proba) precision_e, recall_e, thresholds_e = precision_recall_curve(y_test_e, y_pred_proba_e...值得注意的是，对于特别不平衡的样本，虽然ROC-AUC可能会很好看，但是PR-AUC多半很一般，甚至很不好，上采样和下采样是非常有必要的，另外不要被ROC_AUC所蒙蔽。 欢迎关注！
栈的方向 在X86中栈的扩展是从高地址到低地址的。...故而计算机使用小端序与人类的阅读顺序相反。 小端序 小端的低地址存低位。 比如0x12345678,高位是12，低位是78。...在栈中的表示是 高地址-> 4003 12 4002 34 4001 56 低地...;址-> 4000 78 从上往下读是符合人的阅读习惯的。...这对高级语言编程没有什么影响，但如果从汇编的层次来看代码，则可能发现汇编中的一些数是“反”过来的。
vant weapp 轻量、可靠的小程序 UI 组件库 Vant 是有赞前端团队开源的移动端组件库，于 2016 年开源，已持续维护 4 年时间。..."style": "v2" 去除，小程序的新版基础组件强行加上了许多样式，难以去除，不关闭将造成部分组件样式混乱。...uni app 中使用 vant weapp 在uni-app项目的src内新建文件夹 wxcomponents 下载 vant weapp 中 编译好的 dist 文件 将其直接复制到 wxcomponents...文件夹内 在 App.vue 中 引入 vant weapp 通用样式 @import "@/wxcomponents/dist/common/index.wxss" /*每个页面公共...css */ 在页面配置中 来声明要引入的组件 pages.json { "path": "pages/index/index", "style": {
来源：DeepHub IMBA本文约2700字，建议阅读5分钟在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...评价指标 在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。
); //Map public Orders findAllByUidOcount5(Map map); } GuaMapper.xml Mapper中：...通过resultMap的type定义为entity包下的Orders实体类，映射到orders的数据库表中的字段，select标签采用resultMap的名字aaa拿到这个映射（否则调用dao层方法的时候返回的对象为...--mybatis-3-config.dtd xml的约束--> </properties...System.out.println(getSqlSession()); System.out.println(getSqlSession()); } } 6.FindAllByUid5测试方法的运行结果
下面是在主题切换示例中添加样式切换动画的实现，通过 CSS 过渡（transition）和动态类名实现平滑的主题切换效果：import { createContext, useContext, useState...示例内容组件（展示动画效果）function ThemeContent() { return ( 主题切换动画示例...0.5s ease, color 0.5s ease;}.theme-dark .theme-content h2 { transform: translateY(5px);}动画效果说明全局过渡：在根容器...确保样式变化时的连贯性按钮动画：按钮颜色随主题切换平滑过渡添加了悬停时的缩放效果（transform: scale(1.05)），增强交互感卡片动画：卡片的背景色、边框色随主题平滑过渡配合全局动画形成统一的视觉体验标题动画...useMemo 缓存主题数据，避免 Provider 重新渲染时不必要的子组件更新这种实现方式既保证了动画的流畅性，又保持了代码的可维护性，适合在实际项目中使用。
b 通过sklearn绘制曲线 在sklearn中可以直接调用precision_recall_curve函数来获取绘制曲线的数组。...首先从sklearn.metrics中import导入名为precision_recall_curve的函数，通过函数名也可以看出来这是一个用于绘制精准率和召回率曲线的函数。...通过precision_recall_curve函数返回的precisions数组的shape为(145, )，这里得到的145个元素是由sklearn中的precision_recall_curve函数自动定义的步长所决定的...对于通过precision_recall_curve函数绘制的曲线可以看出，在取threshold的时候，没有从decision_score中的最小值开始取，所以会和我们前面绘制的曲线有一些区别，这是因为在...sklearn中封装的precision_recall_curve函数会自动寻找它认为最重要的那部分数据，也就是上图所绘制的部分。
因为我们用于构建大多数模型的数据是不平衡的，并且在对数据进行训练时模型可能会过拟合。在本文中，我将讨论和解释其中的一些方法，并给出使用 Python 代码的示例。...评价指标 在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少） F1 Score:是查准率和查全率的加权平均值。 我们还是使用前面示例中构建的数据和模型来构建混淆矩阵。...在二分类的混淆矩阵中，我们看到了标签 [1] 的错误分类数据较少。...在ROC曲线中曲线越凸向左上角越好，在P-R曲线中，曲线越凸向右上角越好。P-R曲线判断模型的好坏要根据具体情况具体分析，有的项目要求召回率较高、有的项目要求精确率较高。
例如，在医学诊断用例中，您希望模型的假阴性率非常低，因为您不希望系统在测试该人的任何疾病的踪迹时如果事实为“是”，则说“否”。...您仍然可以设法使误报率偏高，因为此人可以通过相关测试并在以后的阶段得到确认。 准确率 Accuracy 准确使人们对模型的运行方式有了整体认识。但是，如果使用不正确，它很容易高估这些数字。...另一方面，FPR是被错误分类的负面示例的比例。ROC图总结了每个阈值的分类器性能。因此，对于每个阈值，我们都有TPR和FPR的新混淆矩阵值，这些值最终成为ROC 2-D空间中的点。...在代码中，w1和w2分别对应正类和负类的权重。...y, y_pred): s=0 for i, j in zip(y, y_pred): s += (j-i)**2 return s * (1/len(y)) 在本篇文章中
在Android应用中绕过主机验证的小技巧 反斜杠技巧 查看典型的主机验证代码： Uri uri = Uri.parse(attackerControlledString); if("legitimate.com...，它们不识别校验权限部分中的反斜杠（如果你测试java.net.URI将显示异常）。...webView.loadUrl(url, getAuthorizationHeaders()); // attacker.com is loaded :P 思考 以下是相对安全的URL验证示例： Uri...如果您尝试创建一个远程PoC以匹配过滤器（请记住，Android也用于parsedIntent.getData().getHost()匹配intent-filters中定义的值）并触发错误 你会注意到，在第一个例子中，所有都\将被替换/，在第二个例子中，它们将被保留编码，反斜杠技巧将不起作用。但仔细研究了intent://计划如何工作后，我找到了一种远程利用它的方法。
文章说明文章通过对我这段时间通过DeepSeek开发的汉字查询等知识工具类小程序的过程进行整理总结，希望能给大家带来一些收获和启发主要包括三部分：首先是对小程序功能进行简单说明然后是使用DeepSeek...接下来会主要说说在开发汉字查询功能过程中，对大模型的多样化使用，会发现对大模型的使用不限于对话的方式使用案例1拼音查询汉字功能开发界面如上所示，通过点击拼音首字母+对应首字母下的拼音来查询汉字，并找到要查询的汉字来获得汉字的读音...、含义、组词、造句等信息这部分的难点主要还是在汉字库的构建，以及可选拼音列表的生成；搜索了现有的汉字库，发现都不太适合该功能，因为组词、造句这些数据在大部分字典上并没有那么完整，而是在字含义的解释上，所以需要自己构建这部分内容...看上去还是挺智能的，不过实际都是调用的腾讯云提供的接口腾讯云提供的语音识别的接口腾讯云提供的deepseek v3的对话接口根据返回的汉字查询获得对应汉字数据然后显示在小程序上功能实现非常简单，基本上也满足了小孩子对汉字查询的功能...，确实比翻字典来的快了很多这是微信云函数中的脚本，这里使用的是腾讯云的sdk，反正都非常方便// 云函数入口函数exports.main = async (event, context) => {
在《2022年中国直播行业发展现状及市场调研分析报告》显示，直播行业受到技术的推动而迅猛发展，直播内容生产门槛被大幅降低，裂变能力强、互动性高的私域营销直播成为发展趋势。...以下用开发者在 FinClip 小程序中实现视频通话及互动直播等功能举例：准备开发环境1、请确保本地已安装微信开发者工具2、请确保有一个支持 live-pusher 和 live-player 组件的微信公众平台账号...如需获取 Token 或 Channel Key，请启用 App Certificate下载本页示例程序打开 utils 文件夹，在 config.js 文件中填入获取到的 App ID：const APPID..." 文件保存在本示例程序的 lib 文件夹下启动微信开发者工具并导入该示例程序输入频道名，加入频道。...邀请你的朋友加入同一个频道，就可以开始视频互通了。声网的 Native SDK 可以直接与小程序互通。
一、深度学习在小分子药物研发中的应用 ? 二、深度学习工具 ? 参考资料 Jing Y, Bian Y, Hu Z, et al.
在C/C++中，我们经常能看到*和&符号出现，下面简单介绍一下这两个符号的常见用法，并通过一些示例来加深理解。 *符号的用法 用法一 作为乘法运算符来使用，如a*b表示a和b两个变量相乘。...与//不同的，//用于一行代码的注释说明，类似于python中的#，而/* code block */用于一个代码块的注释说明，类似于python中的``` code block ```。...< *b << endl; } 其输出如下： a: 3 &a: 0x4070f0 b: 0x4070f0 *b: 3 a: 10 &a: 0x4070f0 b: 0x4070f0 *b: 10 在这个示例中...< &a << endl; } 其输出如下： a: 3 &a: 0x4070f0 b: 3 &b: 0x4070f0 a: 10 &a: 0x4070f0 b: 10 &b: 0x4070f0 在这个示例中...在本例中，我们在swap函数中使用引用，故在main函数中调用swap函数时只需要传入变量名即可。但其实用引用完成的工作，用指针也能完成。
和方式下，svg数据都是“封装”在各自的文件载体下，不用担心其中数据与当前网页中的其他内容冲突（例如里面的ID、Class和其他svg图形中Element的ID、Class重复...FinClip小程序中能放心使用SVG吗FinClip SDK是一个让任何App“瞬间”获得运行小程序能力的安全沙箱。...这些种种的限制和管理模式，都进一步保障安全。开发者在开发小程序时引用的SVG资源，在小程序上架的源头可以进行检测审核。...inline（内联）方式，在小程序中是较为安全的方式，svg内容变成了小程序页面代码的一部分，首先是开发者自行负责，而不是一个URL指向网上什么第三方的黑盒子资源，其次小程序审核上架的时候也可以检测其有无涉及上述有安全风险的标签使用方式...在FinClip小程序中SVG的打开方式在小程序里成功使用SVG的诀窍在于这几处。
在本文[1]中，我们将了解如何使用 precision 和召回率来计算平均精度 (mAP)。mAP 将真实边界框与检测到的框进行比较并返回分数。分数越高，模型的检测越准确。...从预测分数到类别标签 在本节中，我们将快速回顾一下如何从预测分数中派生出类标签。鉴于有两个类别，正类和负类，这里是 10 个样本的真实标签。...它分别计算交集和并集变量中两个框之间的交集和并集。此外，IoU 是在 iou 变量中计算的。它返回所有这 3 个变量。...gt_box = [320, 220, 680, 900] pred_box = [500, 320, 550, 700] 图像名为 cat.jpg，下面是在图像上绘制边界框的完整示例。...5. mAP 通常，目标检测模型使用不同的 IoU 阈值进行评估，其中每个阈值可能给出与其他阈值不同的预测。假设模型由一个图像提供，该图像具有分布在 2 个类中的 10 个对象。如何计算mAP？
links.splice(i,1) : ++i; } this.nodes.splice(this.findNodeIndex(id),1); } //删除节点下的子节点，同时清除link...} } } childNodes.forEach(function(node){ remove(node); }); //清除没有连线的节点...source:'10.4.43.2',target:'10.4.43.3'} ] topology.addNodes(nodes); topology.addLinks(links); //可展开节点的点击事件
import sklearn.metricsdef precision_recall_curve(y_true, pred_scores, thresholds): precisions = []...，可以在二维图中绘制它们的值，如下所示。...它分别计算交集和并集变量中两个框之间的交集和并集。此外，IoU 是在 iou 变量中计算的。它返回所有这 3 个变量。...gt_box = [320, 220, 680, 900]pred_box = [500, 320, 550, 700]图像名为 cat.jpg，下面是在图像上绘制边界框的完整示例。...5. mAP通常，目标检测模型使用不同的 IoU 阈值进行评估，其中每个阈值可能给出与其他阈值不同的预测。假设模型由一个图像提供，该图像具有分布在 2 个类中的 10 个对象。如何计算mAP？
阅读更多 配置在WebLogic Server中运行CGI程序，提供PHP与Perl的示例 相关的详细说明文档可以看这里 http://e-docs.bea.com/wls/docs81/webapp.../components.html#100540 其实跟Tomcat里支持cgi没有什么两样，在WebLogic Server中也是通过一个CGIServlet来mapping过去的。...把CGIServlet也反编译回来了，全打包在里面，有兴趣的也可以翻翻源码：） 附件下载： http://dev2dev.bea.com.cn/bbs/thread.jspa?
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