工业异常检测Patchcore是截至2022年在AD数据集上表现最好的缺陷检测模型本文深入浅出的让你看懂原理，解析顶会论文挺耗费时间的给个赞呗~背景：在工业图像的异常检测中，最大的问题就是冷启动的问题。首先，在训练集中都是正常的图片，模型很容易捕获到正常图像的特征，但是很难捕获到异常缺陷的样本（这类样本很少，获取也难）其次，分布漂移。正常图像和异常图像分布是不一样的，模型学习的是正常图像的数据分布，而异常图像的数据分布和正常图像不一样AD数据集上的偏差：AD数据集介绍一下：尝试解决：如果基于分类的思想进行缺陷检测，很难，因为发生错误的地方不易察觉，小到一条划痕、大到一个组件直接消失最近，采样预
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一、问题在做vue项目分页功能中，出现了Invalidprop:typecheckfailedforprop“total”.ExpectedNumberwithvaluex,gotStringwithvalue"x"的类型转换问题。———————————————————————————————二、原代码展示1、前端代码如下：template>div>el-pagination layout="total,sizes,prev,pager,next,jumper" :current-page="currentPage" :page-size="pageSize" :total="total">e
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文章目录1.TF-IDF原理1.1计算公式1.2示例说明1.2.1计算TF1.2.2计算IDF1.2.3TF-IDF计算2.Elasticsearch打分机制2.1示例说明2.2计算TF值2.3计算IDF值2.4计算文档得分2.5增加新的文档测试得分3.案列3.1需求3.2准备数据3.3查询数据Elasticsearch的得分机制是一个基于词频和逆文档词频的公式，简称为TF-IDF公式，所以先来研究下TF-IDF原理。1.TF-IDF原理TF-IDF的英文全称是：TermFrequency-InverseDocumentFrequency，中文名称词频-逆文档频率。常用于文本挖掘，资讯检索等应
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文章目录一、使用示例二、参数含义三、常见的scoring取值1.分类、回归和聚类scoring参数选择2.f1_micro和f1_macro区别3.负均方误差和均方误差一、使用示例importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoretarget=odata["target"]X=odata.drop(columns="target")clf=svm.SVC(kernel='linear
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Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
Z-score(z值,z分数，标准分数)1.什么是Z-scoreimage.pngZ值（z-score，z-values,normalscore）又称标准分数（standardscore,standardizedvariable），是一个实测值与平均数的差再除以标准差的过程。Zscore标准化是数据处理的一种常用方法。通过它能够将不同量级的数据转化为统一量度的Zscore分值进行比较。用公式表示为：z=(x-μ)/σx为某实测值，μ为平均数，σ为标准差Z值的量代表着实测值和总体平均值之间的距离，是以标准差为单位计算。大于平均数的实测值会得到一个正数的Z值，小于平均数的实测值会得到一个负数的Z值
