目录1平台2目标3步骤3.1驱动1更新apt软件源2使用apt安装驱动3重启计算机4验证3.2CUDA1CUDAToolkit安装2环境变量设置3POWER9设置4重启计算机5验证3.3cuDNN1配置临时环境变量2添加apt库3安装cuDNN和cuDNN示例程序4验证3.4nvidia-docker21添加nvidia-docker2的GPGKeys2添加nvidia-docker2的apt库3更新apt软件源4使用apt安装nvidia-docker25重启计算机6验证References1平台OS：Pop!_OS22.04LTS本文所有输入输出都是在Pop!_OS22.04LTS上的。P
文章目录1.背景2.数据构建3.functionscore使用3.1functionscore示例3.2参数说明1.背景实际开发中，使用elasticsearch做搜索时，难免会遇到以下需求：(假设，搜索"吴京"，同时去搜索contentName、actor、director三个字段)（1）场景1：三个字段中包含"吴京"的文档的排序：contentName>actor>director（即contenName包含吴京的文档在前，actor次之，director最后）（2）场景2：包含“吴京”的字段多的文档排序靠前，少的靠后2.数据构建POST/_bulk{"index":{"_index":"
1.目标：多分类，计算混淆矩阵confusion_matrix，以及accuracy、precision、recall、f1-score分数。2.代码：1）使用sklearn计算并画出混淆矩阵（confusion_matrix）；2）使用sklearn计算accuracy（accuracy_score）；3）使用sklearn计算多分类的precision、recall、f1-score分数。以及计算每个类别的precision、recall、f1-score。precision：precision_scorehttps://scikit-learn.org/stable/modules/ge
我正在研究关键字提取问题。考虑非常普遍的情况fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizertfidf=TfidfVectorizer(tokenizer=tokenize,stop_words='english')t="""TwoTravellers,walkinginthenoondaysun,soughttheshadeofawidespreadingtreetorest.Astheylaylookingupamongthepleasantleaves,theysawthatitwasaPlaneTree."Howu
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作者：Eason_LYC悲观者预言失败，十言九中。乐观者创造奇迹，一次即可。一个人的价值，在于他所拥有的。可以不学无术，但不能一无所有！技术领域：WEB安全、网络攻防关注WEB安全、网络攻防。我的专栏文章知识点全面细致，逻辑清晰、结合实战，让你在学习路上事半功倍，少走弯路！个人社区：极乐世界-技术至上追求技术至上，这是我们理想中的极乐世界~（关注我即可加入社区）本专栏CTF基础入门系列打破以往CTF速成或就题论题模式。采用系统讲解基础知识+入门题目练习+真题讲解方式。让刚接触CTF的读者真正掌握CTF中各类型知识点，为后续自学或快速刷题备赛，打下坚实的基础~目前ctf比赛，一般选择php作为首
classa(object):data={'a':'aaa','b':'bbb','c':'ccc'}defpop(self,key,*args):returnself.data.pop(key,*args)#whatisthismean.b=a()printb.pop('a',{'b':'bbb'})printb.dataself.data.pop(key,*args)←------为什么还有第二个参数？ 最佳答案 popdicts的方法(如self.data，即{'a':'aaa','b':'bbb','c':'ccc'}，这里
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1.环境jdk1.8elasticsearch-7.5.2(这是JDK8能支持的最高版本)2.数据准备 批量上传数据，将自动新建索引库movie，指定索引id和字段title（内容为电影名称）。PUT_bulk{"index":{"_index":"movie","_id":"1"}}{"title":"Gonewiththewind"}{"index":{"_index":"movie","_id":"2"}}{"title":"Titanic"}{"index":{"_index":"movie","_id":"3"}}{"title":"ForrestGump"}{"index":
YOLO是最先进的目标检测模型之一。目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。预测框的预测指标——IOU（交并比）预测框的准确率用IOU来反映。交并比是目标检测问题中的一项重要指标，它在训练阶段反映的是标注框与预测框的重合程度，用于衡量预测框的正确程度。 如上图所示，绿色框为标注框，是在标注数据集时人为标注的框；红色框为预测框，是训练的模型预测出的预测框；中间的橙色区域则为两个框的重合区域。而判断这个模型预测框预测的准不准，就要看IOU了。 如上
