“分析下今天的波动”是数据分析师最常听到的任务。也是最头疼，最纠结，最难搞清楚，还得天天搞的任务。下降1%，算不算波动大下降5%，算不算波动大下降10%，算不算波动大下降50%，算不算波动大为啥有时候下降了50%，业务却没反应，可下降了1%业务急得吱哇乱叫！！！ 今天我们系统看一下。一、指标波动的本质举个简单的例子，体温37.4度VS体温36度，只有3.9%的波动，可真要在测温点被发现体温37.4度，估计马上被保安请出去。为啥？因为人们怕的不是5.5%波动，而是怕病毒！体温37.4度表明：有可能有病毒！这才是人们真正怕的东西。所以：指标波动不可怕，指标波动代表的业务含义才可怕！脱离业务含义谈指
一、正负样本YOLOv5正负样本定义yolov5输出有３个预测分支，每个分支的每个网格有３个anchor与之对应。没有采用IOU最大的匹配方法，而是通过计算该bounding-box和当前层的anchor的宽高比，如果最大比例大于4（设定阈值），则比例过大，则说明匹配度不高，将该bbox过滤，在当前层认为是背景；计算这些box落在哪个网格内，同时利用四舍五入规则，找出最近的两个网格，将这三个网格都认为是负责预测该bbox的，所以理论上最多一个gt会分配9个正样本anchor，最少为3个（因为引入了相邻两个网格）参考：YOLOv3/v4/v4/x中正负样本的定义Yolo系列|Yolov4v5的模
好书推荐微习惯代码质量衡量指标可以分为两部分：设计规约和代码规范。设计规约是思想，代码规范是思想的具体实现。《设计规约》有以下部分：扩展性可读性维护性容错性健壮性鲁棒性高内聚/低耦合《代码规范》有以下部分：编码规范：是否遵守了编码规范，遵循了最佳实践。潜在的BUG：可能在最坏情况下出现问题的代码，以及存在安全漏洞的代码。文档和注释：过少（缺少必要信息）、过多（没有信息量）、过时的文档或注释。重复代码：违反了Don’tRepeatYourself原则。复杂度：代码结构太复杂（如圈复杂度高），难以理解、测试和维护。测试覆盖率：编写单元测试，特别是针对复杂代码的测试覆盖是否足够。设计与架构：是否高内
目标检测模型性能衡量指标、MSCOCO数据集的评价标准以及不同指标的选择推荐0.引言0.1COCO数据集评价指标目标检测模型通过pycocotools在验证集上会得到COCO的评价列表，具体参数的含义是什么呢？0.2目标检测领域常用的公开数据集PASCALVOCMicrosoftCOCO（MSCOCO）在MSCOCO数据集出来之前，目标检测基本上用的是PASCALVOC数据集，现在MSCOCO非常流行。这两个数据集均有自己的评判标准。0.3COCO（CommonObjectsinContext，上下文中的常见对象）数据集简介0.3.1介绍COCO数据集是一个可用于图像检测（ImageDetec
我很好奇是否有任何最佳实践来索引按月/日聚合的集合的指标。文档示例:{track:{2012:{#year1:{#monthpage_views:...,clicks:...,visits:...},5:{page_views:...,clicks:...,visits:...},...}}编辑:因为有关于如何改进文档的讨论以及将其拆分的一些建议(我已经考虑过)。我会更新为什么要求是这样的。该文档用于跟踪用户。随着时间的推移跟踪他们的综合浏览量、访问量等。用户在文档上有其他数据。例如，有一个注册日期。目标是能够说出类似“显示在X日期注册并且在A和B跟踪日期之间拥有超过Z页面浏览量的用户
目录一、添加Actuator功能二、SpringBoot指标监控SpringBootAdmin1.创建SpringBootAdmin服务端项目2.连接SpringBootAdmin项目三、SpringBoot日志管理一、添加Actuator功能SpringBootActuator可以帮助程序员监控和管理SpringBoot应用，比如健康检查、内存使用情况统计、线程使用情况统计等。我们在SpringBoot项目中添加Actuator功能，即可使用Actuator监控项目，用法如下：在被监控的项目中添加Actuator起步依赖 org.springframework.boot spring
一提到数据指标体系，很多人喜欢背诵AARRR、RFM一类。可真到工作中，会经常发现很难满足业务需要。比如前几天就有同学在星球提问：用户流失该如何搭建指标体系？起因是：某公司定义了用户流失率指标是“连续三个月不消费”，可业务看到这个指标却很懵：1、知道了用户流失率是30%，所以呢？能干什么？2、知道了用户流失要召回，可召回划算吗，值不值得干？3、为啥一定要等到用户流失了才干活？不能早干点事吗？因此，想让数据部门帮忙建立一个用户流失指标体系，全面反映问题，辅助业务决策。那该怎么办呢？想要搭建一个业务用得起来的指标体系，需要考虑三个流程：业务流、管理流、数据流，下边一个个看一下。第一步：梳理业务流梳
1.数据集数据分析Argoverse1https://www.argoverse.org/av1.html#forecasting-link下载对应的“ArgoverseHDMaps”以及“ArgoverseMotionForecastingv1.1”1.1数据集分析 通过下载SampleDatasetsv1.1>MotionForecasting文件包对数据集进行分析。这里给出了5个场景的数据csv文件，每个csv文件代表一个场景，读取任一文件，主要包括“时间戳TIMESTAMP、跟踪idTRACK_ID、目标类别OBJECT_TYPE、坐标x,y、采集的城市CITY_NAME
前言1、回归模型（regression）：对于回归模型的评估方法，通常会采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等方法。2、聚类模型（clustering）：对于聚类模型的评估方法，较为常见的一种方法为轮廓系数（SilhouetteCoefficient），该方法从内聚度和分离度两个方面入手，用以评价相同数据基础上不同聚类算法的优劣。3、分类模型（classification）：本文主要讲解分类模型评价的一种方法---混淆矩阵。混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数
硬件性能评估指标-DMIPS、MFLOPS、MAC、TOPSDMIPS（DhrystoneMillionInstructionsPerSecond）：DMIPS用于衡量计算机系统的整体指令执行性能，通常关注整数操作。它基于Dhrystone基准测试来计算，该测试主要包含整数运算和控制流程操作。DMIPS的计算方式是将Dhrystone测试的执行速度（每秒执行多少次Dhrystone测试）除以一百万，以获得每秒执行的百万指令数(因为DMIPS指的是每秒处理几百万指令-MillionInstructions)。DMIPS不考虑浮点数操作，因此它不能准确地反映计算机系统的浮点数性能。一般芯片都有DM
