SonarQube指标解读1.BUG评级计算方法（可靠性）2.漏洞评级计算方法（安全性）3.债务和坏味道4.覆盖率4.1代码覆盖率4.2分支覆盖率4.3单元测试覆盖率5.重复1.BUG评级计算方法（可靠性）✅A：表示代码无Bug，最高级别✅B：代码有一个次要Bug，等级评估为B✅C：代码有一个重要Bug，等级评估为C✅D：代码有一个严重Bug，等级评估为D✅E：代码有一个阻断Bug，等级评估为E，最低级别BUG级别描述：级别详细描述信息次要界面、性能缺陷，建议类问题，不影响操作功能的执行，可以优化性能的方案等。如：错别字、界面格式不规范，页面显示重叠、不该显示的要隐藏，描述不清楚，提示语丢失，
图像评价指标的综合记录：一、信息熵熵是衡量图像中所包含的信息量的大小，熵越大说明包含的信息越多，意味着可以从处理后的图像中获取更多的信息，用信息熵来计算图像的熵值。代码：importcv2importnumpyasnpimportmathtmp=[]foriinrange(256):tmp.append(0)val=0k=0res=0#'img/1-3.jpg'=6.0404;out2.jpg=7.0361;result2=7.1585image=cv2.imread('img/result2.jpg',0)img=np.array(image)foriinrange(len(img)):fo
目录一.概率论部分随机事件和概率1.古典概型2.几何概型3.事件的概率4.事件的独立性5.条件概率6.全概率公式7.贝叶斯公式二.数理统计部分离散型1.一维离散型求分布律2.一维离散型求期望，方差3.二维离散型求分布律4.二维离散型求边缘分布律连续型一维连续型随机变量一维连续型求F一维连续型已知F求f一维连续型求F一维连续型求期望，方差参考资料来自B站“猴博士爱讲课系列”这里一.概率论部分随机事件和概率1.古典概型2.几何概型3.事件的概率4.事件的独立性5.条件概率6.全概率公式7.贝叶斯公式二.数理统计部分|连续与离散离散型1.一维离散型求分布律**注意：**分布律的另外一种写法2.一维离
【分类指标】如何评估多分类（二分类）算法、Acc、Precision、Recall、F1详解文章目录【分类指标】如何评估多分类（二分类）算法、Acc、Precision、Recall、F1详解1.前言2.二分类任务2.1混淆矩阵2.2Accuracy、Precision、Recall、F1Score2.2.1准确率（Accuracy）2.2.2精确率（Precision）2.2.3召回率(Recall)2.2.4F1Score2.2.4.1例子12.2.4.2例子22.2.4.3解决办法2.3P-R曲线和AP2.3.1P-R曲线2.3.2AP（Average-Precision）2.4ROC曲
【问题描述】给定一个N×M的矩阵A，请你统计有多少个子矩阵(最小1×1，最大N×M)满足子矩阵中所有数的和不超过给定的整数K?【输入格式】第一行包含三个整数N,M和K.之后N行每行包含M个整数，代表矩阵A.【输出格式】一个整数代表答案。【样例输入】3410123456789101112【样例输出】19【样例说明】满足条件的子矩阵一共有19，包含：大小为1×1的有10个。大小为1×2的有3个。大小为1×3的有2个。大小为1×4的有1个。大小为2×1的有3个。【评测用例规模与约定】对于30%的数据，N,M≤20.对于70%的数据，N,M≤100.对于100%的数据，1≤N,M≤500;0≤Aij≤
出现nan值时，一定要关注数据、数据、数据！！！（重要的事说三遍！）首先，代码如下：问题如下：提示long_scalars中出现无效值，acc、iou、dice值为nan，原因可能是因为分母出现了0（通过调试确实是因为分母出现了0）调试：首先查看一下img和label的形式：...导入数据集，模型...net=UNet()img,label=next(iter(train_dl))#读取img和label如下：然后，测试一下输出形式（pred、pred_、pred_0)pred=net(img)#输入网络得到预测结果pred_=(pred>=0.5).float()#预测值≥0.5的置为1，否
统计中文词频是Python考试中常见的操作，由于考察内容较多，因此比较麻烦，那么有没有好的方法来实现呢？今天，我们总结了四种常见的中文词频统计方法，并列出代码，供大家学习参考。中文词频统计主要是通过open()打开文本，然后read()方法读取后，采用结巴分词(jieba)模块进行分词，接着用推表推导式、Counter或者是字典的方法来统计词频，也可以采用NLTK的方法，最后格式化打印出来。题目：统计中文文本文件【词频统计文本.txt】中长度大于1的词的词频，然后打印出词频数最高的10个词。默认系统里已经安装好了jieba这个模块。如果还没有安装，可以在cmd下通过pipinstalljieb
第4章随机变量的数字特征4.1数学期望一、离散型随机变量的数学期望定义1设离散型随机变量X的概率分布为P{X=xi}=pi,i=1,2,…,如果级数绝对收敛，则定义X的数学期望（又称均值）为二、连续型随机变量的数学期望定义2设X是连续型随机变量，其密度函数为f(x).如果f-∞+∞xf(x)dx绝对收敛，则定义X的数学期望为E(X)=f-∞+∞xf(x)dx三、随机变量函数的数学期望定理1：设X是一个随机变量，Y=g(X),且E(Y)存在，于是(1)若X为离散型随机变量，其概率分布为P{X=xi}=pi,i=1,2,…,则Y的数学期望为(2)若X为连续型随机变量，其概率密度为f(x),则Y的数
输入格式输入给出一行字符。输出格式在一行中输出单词个数。输入样例Let'sgotoroom209.输出样例5代码长度限制 16KB时间限制 400ms内存限制 64MB题目分析 本体其实不难，但是void在考场上还是没有做出来。。。。。。本体的最大难点在于核心算法，输入、输出其实可以说是送分，但是核心算法中双循环与条件选择语句的叠加（比如说：输入一大段空格做开头；两个词间有大段空格等）可能会把人搅糊涂，void看了很多大佬写的代码，觉得这个算法是最简洁，也是最容易去理解的，这里，void特意画了一张图去理解这个核心算法。 C语言代码#includ
一、网易数帆大数据产品介绍1、网易数据分析的发展历史网易自2006年开始使用大数据技术组件，如分布式数据库、分布式文件系统、分布式搜索引擎，支撑了网易互联网2.0时代的产品。自2009年开始基于Hadoop构建数据分析及运维相关工作。在2014年上线了大数据平台猛犸、网易有数等产品，加速了网易内部大数据的规模化应用。针对很多企业产生的开展数据分析的诉求，网易在2017年启动对外商业化产品推广，并在2018年将数据中台构建覆盖到网易严选、考拉、音乐、新闻等业务，形成了“全链路数据中台”解决方案，并对外发布。在2020年，网易提出“数据生产力”的理念，倡导“人人用数据、实时用数据”。在2022年发
