本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍描述TPR和FPR两个指标的ROC曲线,并通过编程绘制ROC曲线。通常在实际使用中使用ROC曲线下面的面积来评估不同模型之间的优劣,最后使用sklearn中的roc_auc_score函数返回ROC曲线下面的面积。
为方便更换管理平台的产品Logo以及产品名称信息。引入“OEM管理功能”对外提供可视化更新Logo以及产品名称信息的入口。
2) 作为日差测量仪使用; 3) 作为标准时间间隔发生器使用; 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+3ms)物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围 0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±(市电频率准确度×T0+0.6ms)物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10 -7×T0+0.6ms)物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+1μs)物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10 -9/日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
12.png 标称频率:10MHz · 波形:正弦波 · 幅度:≥7dBm · 日老化率:≤1×10-9/日 · 秒稳定度:≤5×10-11/s · 准确度: ≤1×10-7 · 预热时间:大于12小时 检定机械秒表和电子秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+3ms) · 幅度:﹢24V(仪器面板接口输出) (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 图片1111.png 1. 标准时间间隔(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+1μs) · 幅度:±5V · 物理接口:BNC 1. 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1. 1.
秒表检定仪时间检定仪 图片1.png 技术指标 机械秒表和电子秒表输出时间范围300ms~9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+3ms)物理接口香蕉座指针式电秒表输出时间范围0.02s ~ 9 999 999 999s准确度优于±(市电频率准确度×T0+0.6ms)物理接口香蕉座毫秒表和数字式电秒表输出时间范围0.02μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7× T0+0.6ms)物理接口香蕉座标准时间间隔输出时间范围0.1μs ~ 9 999 999 999s准确度优于±(1×10-7×T0+1μs)物理接口BNC晶振指标频率10MHz日老化率≤5×10-9/ 日秒稳定度≤5×10-11/s准确度≤1×10-7预热时间12小时50Hz路数1电平TTL物理接口DB910MHz路数1电平≥7dBm物理接口BNCRS232C串口路数1路电平RS232C功能上位机串口指令控制及软件升级物理接口
检定机械秒表和电子秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: T0:300ms~9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+3ms) · 幅度:﹢24V(仪器面板接口输出) 检定毫秒表和数字式电秒表(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+0.1μs)(使用标准时间间隔方式输出) 优于± (1×10-7×T0+0.8ms)(使用数字式电秒表方式输出) 1. 标准时间间隔(T0 为输入检定时段) · 输入范围: 0.01μs ~ 9 999 999 999s · 准确度:优于±(1×10-7×T0+1μs) · 使用与操作 1. 通电前准备 1. 仪器前面板有如右图所示部分: 此部分能够测试一个或者两个开关的通断时间,精度为优于±(1×10-7×T0+0.8ms);如果需要更高精度,使用标准时间间隔方式测量。 1.
习题10-7 十进制转换二进制 本题要求实现一个函数,将正整数n转换为二进制后输出。
针对当前市场品类繁多的秒表检定仪,我公司特意将同行的产品与我公司的《SYN5301型毫秒表时间检定仪》的参数及功能用途等等进行一一对比,方便用户选择,具体如下: 一、对比结果 1、 测量的准确度对比: ±(1×10 -7×T0+1μs) 优于 ±(1×10-7×T0+3μs) 2、 输入的范围对比: 机械秒表和电子秒表: 300ms~9 999 999 999s 优于 1s-99999s 指针式电秒表:
基于业内独有的覆盖不同地理环境、大气环境等在内的多维度时空数据,运用自适应调优、机器学习等多种技术手段,形成了适配电离层等多场景的算法模型,保证电离层活跃期间,仍然能够获得精准的电离层建模结果,从而在业内率先推出包括算法优化 自研全链路完好性技术 完好性风险低至 10-7/ 时 定位感知层面,给予绝对位置信息的卫星导航定位数据如果出错,终端能不能像人类一样及时发现并自主判断,避免事故发生? 目前,千寻位置完好性风险实现了低至10-7 / 小时的可信定位结果,相当于 1000 多年才能发生一次风险。
10Vrms闸门时间10ms~1000s测量功能平均值,最大值,最小值,峰峰值,频率趋势图功率测量范围-50dBm~+20dBm功率测量精度±1dBm内部时基输出频率10MHz温补晶振频率准确度A≤5×10 -7老化率≤1×10-6/年恒温晶振(选件010)开机特性V≤1×10-8频率准确度A≤1×10-7老化率≤1×10-9/日秒稳定度≤3×10-11/s铷原子钟(选件020)频率准确度A≤5×10-11
本章主要内容面向接触过C++的老铁 主要内容含: ※全文大致内容总结 一.插入数据优化 关于插入数据优化,主要有以下三个方面 批量插入 手动提交事务 主键顺序插入 1.批量插入 采取以下形式,在一个 顺序插入可以减少 页分裂 (下文主键优化有详解)相应博客传送门 二.主键优化 1.主键设计原则 满足业务需求的情况下, 尽量降低主键的长度。 三.order by优化 尽量使用 覆盖索引INDEX . (覆盖索引加子查询形式&多表联查) 优化思路: 一般分页查询时,通过创建 覆盖索引 能够比较好地提高性能,可以通过 覆盖索引加子查询形式 或者 多表联查 进行优化。 count(*) InnoDB引擎并不会把全部字段取出来,而是专门做了优化,不取值,服务层直接按行进行累加。
我们选择P1,P2为质心,即他们作为参照标准,分别和其他的员工数据进行比对,得到一个差异值,即两点之间的距离,可以使用欧式距离来得到,比如P1到P3的距离就是(10-7)(10-7)+(10-5)(10
图片相关优化 压缩格式优化 简书 高清晰无压缩 > RGBA32 缺点 内存占用大, 显示运行内存 中清晰中压缩 > RGBA16+Dithering(TexturePacker)内使用FloydSteinberg Android] ETC1, 不支持dxt [Iphone/Ipand] PVRTC4 压缩默认 RGBA16 清晰度高但是渐变不合适 RGBA32 高保真 16it/尺寸减半 压缩 UI Icon 声音相关优化 推荐将Load Type设置为Decompress on Load(在加载时解压)会运行的更流畅(并不是使用于任何的音频,只是使用于频繁使用的音频) 参考链接: -微信公众号(游戏蛮牛)-Unity性能优化 —声音优化
或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set packing 食堂定位 地图填色 Julia例子 9数独 概述 整数优化就是线性优化
概览 线性化的必要性 非线性条件线性化 绝对值约束 最大最小约束 比例约束 总结 Julia优化例子 Knapsack Diet 概览 线性优化,指的是目标函数和约束条件都是线性的优化问题。 面对一个优化问题,首先需要建立优化问题的模型,因此需要编程语言;对优化问题建模后需要求解该问题,因此需要求解不同优化问题的solver。 优化库JuMP:是Julia的一个包,用于建立优化问题。 solver:Jump支持很多开源与商业的solver,这些solver用于求解优化问题。 线性化的必要性 求解线性问题要比求解非线性问题容易很多,因此将非线性的目标函数或者约束跳进进行线性化,有利于求解优化问题。 本文将介绍三种常见的非线性约束并探讨如何将其线性化。 \end{equation} 最大最小约束 最大最小约束(或最小最大约束),可以将优化目标用一个自变量代替,然后补充满足条件的自变量的约束条件即可。
之前曾在iOS 优化-瘦身文章中提到过 iOS 优化将会是一个专题,今天就带来 iOS 优化系列的第二篇,主要介绍一下启动优化,即如何减少应用的启动时间。 App 启动过程 在优化之前,我们需要对 App 的完整启动过程有个了解,这样我们才能知道启动耗时分布的阶段、哪一个阶段可以被优化以及优化哪一个阶段 ROI 最高。 下面是一些常用的优化手段,优化起来易,防劣化起来难。 首屏渲染优化 这个阶段其实对 UI 渲染效率的提升了,优化手段也就是渲染优化方面的通用手段了。 参考资料 reducing-your-app-s-launch-time[6] 58 同城 App 性能治理实践-iOS 启动时间优化 iOS 优化篇 - 启动优化之 Clang 插桩实现二进制重排[7
Android 优化目录 ---- 利用 Network Profiler 检查网络流量 接口设计 API设计 App 与 Server 之间的 API 设计要考虑网络请求的频次,资源的状态等 故而也是需要优化的一个点。可以在获取图片时告知服务器需要的图片的宽高,以便服务器给出合适的图片,避免浪费。 弱网优化 除了正常的网络优化,还需考虑到弱网情况下 App 的表现。 一般来说,网络延迟在 60ms 内是 OK 的,超过 200ms 就比较糟糕了。 弱网优化,本质上是在弱网的情况下能让用户流畅的使用。 压缩/减少数据传输量 利用缓存减少网络传输 针对弱网(移动网络),不自动加载图片 界面先反馈,请求延迟提交。
Android 优化目录 ---- 理想情况下,60 FPS 以上就不会卡顿,就是 1 秒内要有 60 帧,所以每一帧要在 16ms 内绘制完成。 刷新机制可以看Android Project Butter分析或《Android应用性能优化最佳实践》2.1.2 刷新机制一节。 大片的蓝色可以接受,如果整个窗口是蓝色的,可以尝试优化减少一次 绘制。 绿色:每个像素多绘制了 2 次。 淡红:每个像素多绘制了 3 次。一般来说,这个区域不超过屏幕的 1/4 是可以接受的。 严重影响性能,需要优化,避免深红色区域。 自定义 View 本身被认为一层,但是 onDraw 里可绘制时可能产生过度绘制,通过 canvas.clipRect 来解决,具体参见 《Android应用性能优化最佳实践》2.4.3 一节。
Android 优化目录 ---- Android 5.0 后用 Battery Historian 工具分析电量。 WakeLock Android 系统本身为了优化电量的使用,会在没有操作时进入休眠状态,来节省电量。 优化建议 优化网络请求 在蜂窝移动网络下,最好做到批量执行网络请求,尽量避免频繁的间隔网络请求,尽量多地保持在 Radio Standby 状态。 可以在代码中调起电量优化的设计页面,让用户选择是否将应用加入白名单,以在 Doze 模式下能够做一些事情。 // Remove the listener you previously added locationManager.removeUpdates(locationListener); 计算优化
Android 优化目录 ---- 优化的意义 减少 OOM,提高应用稳定性。 减少卡顿,提高应用流畅度。 减少内存占用,提高应用后台运行时的存活率。 减少异常发生,减少代码逻辑隐患。 refWatcher.watch(activity); } }); return refWatcher; } } } 内存优化 @IntDef,@StringDef 代替枚举 zipalign 优化 apk 节制使用 Service 如果需要使用 Service 来执行后台任务,一定要任务正在执行的时候才启动 Service switch (level) { case TRIM_MEMORY_UI_HIDDEN: // 释放资源 break; } } 图片优化