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搜索关键字:犯错    ( 527个结果
读《爱犯错的智能体》
张军平 著 2019年出版 博主很喜欢这本书,作者知识广博,信息密度和趣味性恰到好处。 摘要:本书科普性地介绍了人工智能前沿进展,着重从人类错觉的角度,浅显易懂地剖析了智能体在视、听、语言等方面存在的各种错觉和犯错,以及AI在发展中的一些新颖的方向。 贝叶斯先验的有限性,与人的全部终身经历的冲突。复 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-25 18:06:28    阅读次数:83
4.如何赢得他人的赞同
1.不要争论不休 -避免与人争论。 有一种办法可以快速赢得辩论,那就是停止辩论。不要与人正面冲突,你赢得A也会输掉B。不要与人辩论,一个人的思想或性格不是因辩论而改变。恨不止恨,爱能止恨。 2.尊重他人的意见 -对别人保持尊重,千万别说:你错了。 我们每个人都会犯错,每天也会犯错,所以我们评什么职责 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-18 18:26:36    阅读次数:70
【小编亲历】10个新手UI设计师常犯错误,小编已中招,你呢?
【小编亲历】10个新手UI设计师常犯错误,小编已中招,你呢? 以下内容由Mockplus团队翻译整理,仅供学习交流,Mockplus是更快更简单的原型设计工具。 新手入坑,难免会做蠢事,犯错误。当初,作为UI设计新手菜鸟的小编, 也没少犯错误,走弯路。所以,小编这里为大家分享10个当初常犯的设计错误 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-18 13:18:16    阅读次数:82
sklearn.metrics中的评估方法
1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 复现代码 accuracy_score() 分类准确率分数 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-13 17:14:17    阅读次数:110
Trial and Error
Trial and Error 可以被翻译为试错,更白话一些就是不断尝试,不断犯错,继续尝试,继续犯错,一直进行下去,直到作对了。 有一篇英文文章讲解的不错,特在此分享,原文链接: http://www.exforsys.com/career-center/problem-solving/the-u ...
分类:其他好文   时间:2020-02-12 00:27:43    阅读次数:66
分享两个提高效率的AndroidStudio小技巧
原文:https://www.jianshu.com/p/68fd5373effc 这次分享两个 Android Studio 的小技巧,能够有效提高效率和减少犯错,尤其是在团队协作开发中。 Getter 模板修改--自动处理 null 判断 格式化代码自动整理方法位置--广度 or 深度 好了,下 ...
分类:移动开发   时间:2020-02-11 16:19:27    阅读次数:81
一次定时任务配置的错误,导致客服系统找不到对应的用户
问题描述: 此次犯错主要的原因是自己没有细看之前逻辑代码,再加上注释别较少,有一个代码看着不起眼,其实是把所有在线客服当前接待的用户都转接给机器人,因为新功能需要启动这个任务把新团队的客服列表刷新到缓存,本次上线是在下午两点半左右(因为需要客服在线的时候验证),而定时任务是每天的凌晨三点,由于之前负 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-01 16:13:01    阅读次数:72
【5min+】你怎么穿着品如的衣服?IEnumerable AND IEnumerator
IEnumerable**和**IEnumerator**,如果不仔细看,是不是都以为它们是同样的一个单词。特别是我们习惯了每天看大量的中文,这种只是很小区别的单词更是容易犯错。在.NET的世界里好像有这种类似单词的情况还真的不少,比如**Authentication**和**Authorizati... ...
分类:编程语言   时间:2020-01-10 18:46:05    阅读次数:82
程序有异常不知道咋办?来学习Java异常处理知识点和异常链机制
Java异常处理知识点和异常链机制异常处理是程序设计中一个非常重要的方面,毕竟人无完人,不可能永不犯错,程序中有异常是很正常的,Java语言在设计的当初就考虑到这些问题,提出异常处理的框架的方案,下面是我对Java异常知识和异常链的一个总结。一、Java异常的基础知识异常是程序中的一些错误,但并不是所有的错误都是异常,并且错误有时候是可以避免的。有些异常需要做处理,有些则不需要捕获处理,在编程过程
分类:编程语言   时间:2019-12-27 21:43:57    阅读次数:80
sklearn.metrics中的评估方法介绍(accuracy_score, recall_score, roc_curve, roc_auc_score, confusion_matrix,classification_report)
accuracy_score分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解,但是它不能告诉你响应值的潜在分布,并且它也不能告诉你分类器犯错的类型。 形式:sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normaliz ...
分类:其他好文   时间:2019-12-22 13:03:01    阅读次数:123
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