分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
分类问题分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。将从以下三个方面分别介绍：常用评价指标混淆矩阵绘制及评价指标计算ROC曲线绘制及AUC计算1.常用评价指标混淆矩阵（confusionmatrix）一般用来描述一个分类器分类的准确程度。根据分类器在测试数据集上的预测是否正确可以分为四种情况：TP(TruePositive)——将正类预测为正类数；FN(Fa
小明的研发团队要发布一个版本，这个版本包含了多个功能特性，每个不同的特性之间有较强的独立性。不同的特性由不同的开发人员或开发小组分工完成。他们在不同的特性分支上开发，彼此相互独立、互不影响。一个特性开发完成后就提交测试，这个过程不影响其他特性的正常开发，全部已完成的特性全部合并进行测试和发布。在提交测试，集成合并时碰到了这样的问题：对于某个公共模块的修改出现了合并冲突由于一个特性分支的集成，导致整个版本集成失败版本发布时间在即，为不影响整体进展，需要快速分离影响了整个集成的那个特性分支。如果你是小明，这时你会怎么做？小明的研发团队又要发布一个版本，整个版本有A、B、C、D四个功能特性一起合并集
小明的研发团队要发布一个版本，这个版本包含了多个功能特性，每个不同的特性之间有较强的独立性。不同的特性由不同的开发人员或开发小组分工完成。他们在不同的特性分支上开发，彼此相互独立、互不影响。一个特性开发完成后就提交测试，这个过程不影响其他特性的正常开发，全部已完成的特性全部合并进行测试和发布。在提交测试，集成合并时碰到了这样的问题：对于某个公共模块的修改出现了合并冲突由于一个特性分支的集成，导致整个版本集成失败版本发布时间在即，为不影响整体进展，需要快速分离影响了整个集成的那个特性分支。如果你是小明，这时你会怎么做？小明的研发团队又要发布一个版本，整个版本有A、B、C、D四个功能特性一起合并集
一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。二分类算法：是指待预测的label标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0或者1)，例如性别只有男或者女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。多分类算法：是指待预测的label标签的取值可能有多种情况，例如个人爱好可能有篮球、足球、电影等等多种类型。常见算法：Softmax、SVM、KNN、决策树。关于Fate的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章：《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》《隐私计算FATE-模型训练》《
一、说明本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。二分类算法：是指待预测的label标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0或者1)，例如性别只有男或者女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。多分类算法：是指待预测的label标签的取值可能有多种情况，例如个人爱好可能有篮球、足球、电影等等多种类型。常见算法：Softmax、SVM、KNN、决策树。关于Fate的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章：《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》《隐私计算FATE-模型训练》《
实际应用过程中，一般多分支流水线的方式用得比较多一些，master对应生成环境develop对应测试环境，将不同分支的代码构建到不同的环境中添加Jenkinsfile文件Jenkinsfile内容见：JenkinsPipeline流水线-完整构建PipelineScript脚本DevOps/trunk专门用来放运维脚本提交Jenkins到SVN注意代码要放到trunk,branches等分支中创建多分支流任务运行多个stage使用不同代理，会在每一步都进行SVN的切换完整pipeline脚本pipeline{agent{label'JenkinsAgent'}parameters{string
实际应用过程中，一般多分支流水线的方式用得比较多一些，master对应生成环境develop对应测试环境，将不同分支的代码构建到不同的环境中添加Jenkinsfile文件Jenkinsfile内容见：JenkinsPipeline流水线-完整构建PipelineScript脚本DevOps/trunk专门用来放运维脚本提交Jenkins到SVN注意代码要放到trunk,branches等分支中创建多分支流任务运行多个stage使用不同代理，会在每一步都进行SVN的切换完整pipeline脚本pipeline{agent{label'JenkinsAgent'}parameters{string
如何使用KrpanoToolJS在浏览器切图框架DEMO框架源码地址【独辟蹊径】逆推Krpano切图算法，实现在浏览器切多层级瓦片图一、功能介绍在浏览器中将全景图转为立方体图、多层级瓦片图备注：切图的逻辑、缩略图、预览图均以krpano为标准，如果是使用krpano来开发全景的，可以直接使用，暂时未开发自定义切图的参数，后续可能会开放。目前仅支持jpeg/jpg，20000x10000分辨率以内的图片，当然这已经是覆盖了80%的使用场景了切图速度快于krpano命令行工具如果需要更高的要求还是可以使用krpano工具，也可以混着使用如下功能：生成立方体图片（6个面）生成多分辨率瓦片图（层级根据
如何使用KrpanoToolJS在浏览器切图框架DEMO框架源码地址【独辟蹊径】逆推Krpano切图算法，实现在浏览器切多层级瓦片图一、功能介绍在浏览器中将全景图转为立方体图、多层级瓦片图备注：切图的逻辑、缩略图、预览图均以krpano为标准，如果是使用krpano来开发全景的，可以直接使用，暂时未开发自定义切图的参数，后续可能会开放。目前仅支持jpeg/jpg，20000x10000分辨率以内的图片，当然这已经是覆盖了80%的使用场景了切图速度快于krpano命令行工具如果需要更高的要求还是可以使用krpano工具，也可以混着使用如下功能：生成立方体图片（6个面）生成多分辨率瓦片图（层级根据
