classification confusion matrix report

常用的AHB Bus结构 AHB Matrix AHB Bus Matrix，即总线矩阵，其实际上就是一个互连（Interconnect）。用于连接满足该总线协议的外设，包括Master和Slave。基于该模块，我们可以快速的完成“连连看”工作。将设计好的IP封装成AHB协议，然后挂载上去即可。这样 ......

1 Scalar Function \(\text{If }f(\mathbf{x})\in\mathbf{R},\mathrm{then}\) \[df=\frac{\partial f}{\partial x}dx+\frac{\partial f}{\partial y}dy+\frac{\p ......

The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......

洛谷传送门 CF 传送门 \(2 \nmid k\) 显然无解。 若 \(4 \mid k\)，发现给一个全 \(2 \times 2\) 子矩形全部异或 \(1\) 不会对行异或和和列异或和造成影响。那么我们找到 \(\frac{k}{4}\) 个全 \(0\) 的 \(2 \times 2\) ......

Codeforces1917E - Construct Matrix 首先考虑因为 \(n\) 为偶数，所以 \(k\) 为奇数时不可能满足条件。 其次，如果 \(4|k\)，那么实际上在矩阵中一直放 \(2\times 2\) 的全为 \(1\) 的矩阵就可以了。 随后，如果 \(k \equiv ......

报错信息： SP2-0618: Cannot find the Session Identifier. Check PLUSTRACE role is enabledSP2-0611: Error enabling STATISTICS report 说明： Oracle下普通用户缺少set aut ......

洛谷传送门 CF 传送门 考虑费用流，对于每一行建两个点 \(i_0, i_1\)，分别代表这一行的所有 \(0, 1\)。同样每一列建两个点 \(j_0, j_1\)。源点分别向 \(i_0, i_1\) 连流量为这一行要求的 \(0\) 或 \(1\) 的个数，费用为 \(0\)。同理连汇点。 ......

场上疯狂想求任意解+改动解至最优。。想不下去的时候一定要再读一遍题跳出来啊。 限制每一行每一列的 \(1\) 的个数，这很匹配啊！！ 考虑网络流，左侧 \(n\) 个节点连流量 \(a_i\)，右侧 \(m\) 个节点连流量 \(b_i\)。 对于原矩阵中为 \(0\) 的项 \((i,j)\)，若 ......

Well, to understand why the covariance matrix of a population is always positive semi-definite, notice that: \[\sum_{i, j=1}^n y_i \cdot y_j \cdot \op ......

Link CF1913 E Matrix Problem Question 给定一个 \(n\times m\) 的 01 矩阵，你可以把矩阵中的任意一个元素 01 翻转 需要最后的矩阵满足，每行 \(1\) 的个数有 \(A[i]\) 个，每列 \(1\) 的个数有 \(B[i]\) 个 Solu ......

cross-covariance In the case of complex random variables, the covariance is defined slightly differently compared to real random variables. For comple ......

Is Attention Better Than Matrix Decomposition? * Authors: [[Zhengyang Geng]], [[Meng-Hao Guo]], [[Hongxu Chen]], [[Xia Li]], [[Ke Wei]], [[Zhouchen Li ......

向量范数是很常见的，在很多教科书里都能见到。矩阵范数是对向量范数的一种推广。下面转载一篇讲解矩阵范数的文章，里面有对弗罗贝尼乌斯范数的定义，比较适合扫盲。原文如下： 矩阵范数（matrix norm）是数学上向量范数对矩阵的一个自然推广。 矩阵范数的特性 以下 K 代表实数或复数域。现在考虑 空间， ......

论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......

行列式求值 交换矩阵 \(A\) 两行，\(\det(A') = -\det(A)\) 。 将矩阵 \(A\) 的第 \(i\) 行乘 \(k\) 后，\(\det(A') = k\times\det(A)\)。 将矩阵 \(A\) 的第 \(i\) 行乘 \(k\) 后加到第 \(j\) 行上，\ ......

Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......

Graph regularized non-negative matrix factorization with [Formula: see text] norm regularization terms for drug-target interactions prediction Junjun ......

摘要 细粒度视觉分类是一项具有挑战性的任务，因为类别之间的相似性很高，单个类别中数据之间的差异不同。为了应对这些挑战，以前的策略侧重于定位类别之间的细微差异并理解其中的判别特征。然而，背景还提供了重要信息，可以告诉模型哪些特征对于分类是不必要的甚至有害，并且过于依赖细微特征的模型可能会忽略全局特征和 ......

一、条件 1、windows server主机一台，我是windows server 2019（当然windows10或者10月份5日更新的windows11也是可以行的）。 2、SQL Sever，我用的是SQL Server2019。 3、Power BI Report Server默认位置安装 ......

代码位置： 这段代码是 JavaScript 中的一个方法 _regularTriggerSearch，它是 SmartFilterBar 对象的原型方法。这个方法的主要目的是在一定延迟后触发搜索操作。这段代码中涵盖了 JavaScript 中的一些主要特性和概念，包括对象、原型、方法、控制流（if ......

核对矩阵的维数 当实现深度神经网络的时候，其中一个常用的检查代码是否有错的方法就是拿出一张纸过一遍算法中矩阵的维数。 \(w\)的维度是（下一层的维数，前一层的维数），即\({{w}^{[l]}}\): (\({{n}^{[l]}}\),\({{n}^{[l-1]}}\))； \(b\)的维度是（下 ......

CF1603A Di-visible Confusion 题目 给一个长度为 \(n\) 的序列 \(a_1,a_2,\dots,a_n\)，对于每个位置 \(i\)，如果 \(a_i\%\left(i+1\right)\not=0\)，就可以将 \(a_i\) 删掉。删掉之后，后面的数都会往前面移 ......

DevExpress Reporting是.NET Framework下功能完善的报表平台，它附带了易于使用的Visual Studio报表设计器和丰富的报表控件集，包括数据透视表、图表，因此您可以构建无与伦比、信息清晰的报表 界面组件DevExpress Reporting v23.1已于前段时间 ......

现在是2023年11月27日，10:48，今天把这篇论文看了。 论文：Self-supervised Contrastive Representation Learning for Semi-supervised Time-Series Classification GitHub：https://g ......

题目传送门 思路： 首先思考暴力，\(O(n^4)\) 的时间复杂度，不行。 那么我们这里就要运用到一点前缀和的知识了。 我们可以用前缀和对两条对角线进行计数。 每个点有两个对角线运算。 差不多是 \(O(n^2)\) 到 \(O(n^3)\)的时间复杂度。 而 \(n\leq400\) 稳过。 C ......

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split # 生成示例数据 np.ran ......

在 ODataMetaModel.bindProperty 方法里设置断点：观察到绑定路径： /dataServices/schema/0/entityType/6/com.sap.vocabularies.UI.v1.HeaderInfo 在 SAP UI5 开发中，OData 服务是一种常见的数 ......

题目翻译 有一场选举，要从 \(N\) 名候选人中选出一名获胜者，候选人编号为 \(1, 2, \ldots, N\)，共有 \(M\) 张选票。 每张选票正好投给一位候选人，其中 \(i\) 票投给了候选人 \(A_i\)。 选票将按照从第一张到最后一张的顺序进行统计，每张选票统计完毕后，将更新并 ......

Kaggle:Otto Group Classification 数据处理 导入相应的包之后，从csv文件中读取数据，指定id列为index列。本身id列也不携带预测信息。同时将训练数据和测试数据拼接在一起。 train_data = pd.read_csv("dataset/train.csv", ......

DevExpress Reporting是.NET Framework下功能完善的报表平台，它附带了易于使用的Visual Studio报表设计器和丰富的报表控件集，包括数据透视表、图表，因此您可以构建无与伦比、信息清晰的报表 界面组件DevExpress Reporting v23.1已经发布一段 ......