- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏Hank’s Blog
3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
55710发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
38721编辑于 2023-01-09 - 来自专栏镁客网
不止会下棋，人工智能还能高考阅卷
孰不知，人工智能不仅会下棋，还能高考阅卷。 据日本文部科学省估算，在对问答题进行评分时，假设考生有53万人，但阅卷者只有800人的话，就算将培训中的阅卷者也包括在内，阅完所有试卷则需要20到60天。 这便意味着，从考试到公布分数这段时间，不仅阅卷者工作量庞大，等待分数结果的人们心理的负担会更大。而且，对这对于高中教学和考场安排都会造成一定的影响。因此，缩短阅卷时间是必须的。 目前，中国运用在考试阅卷中的技术，大多以机读卡（一种简单的光学字符识别（OCR）的技术）为主。但是，这只能减少选择题的阅卷工作量。 像以上提到的问答题，还有作文等，要在规定时间内完成人工阅卷，评分的准确性和稳定性都难以做到完全保障。
1.1K50发布于 2018-05-28 软考启用AI辅助阅卷，考试该如何写出让AI模型和阅卷专家都青睐的满分论文？
根据工业和信息化部教育与考试中心在2025年8月采购的“国家职业资格考试及公开招聘考试阅卷技术服务”项目中，明确包含了AI辅助阅卷功能（支持填空题、问答题、论文题等题型的AI评阅功能）。 这意味着，一篇软考论文将同时面对“阅卷专家”的审查与“AI阅卷”的扫描分析。阅卷专家基于丰富的专业经验，对论文的实践真实性、论述深度与评分细则进行综合评判。 真正的关键，在于读懂这场“人机协同”阅卷背后的新规则！ 因此，我大胆推断，AI阅卷在阅卷整个过程中可能扮演两个角色：一是作为“初筛器”，快速提取作答论文的结构要素、关键词和量化数据，为阅卷专家生成初步分析报告；二是作为“校准器”，在多评机制下，辅助识别不同阅卷专家评分间的异常偏差 2、结构逻辑：提供清晰的“导航图” 混乱的论文结构会增加AI阅卷解析复杂度和阅卷专家理解的难度。在论文写作时必须采用公认的高效结构，为论文叙述搭建清晰的写作框架。
16100编辑于 2026-07-08- 来自专栏北京马哥教育
皇上请阅卷！【2016运维高考-考卷汇总】
一年一度高考时，马帮小伙伴也没闲着，做了一套“运维高考题”，那么现在就由你，没错，就是你————最敬爱的大众评审来一起阅卷啦！ We want you！！！
1K90发布于 2018-05-07 - 来自专栏机器学习与统计学
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
本文为“机器学习交流群”群友华兵同学投稿 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ?
2.8K30发布于 2019-12-10 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
为了⽀撑⽇益增⻓的庞⼤业务量，我们会使⽤微服务架构设计我们的系统，使得 我们的系统不仅能够通过集群部署抵挡流量的冲击，⼜能根据业务进⾏灵活的扩展。那么，在微服务架构下，⼀次请求少则经过三四次服务调⽤完成，多则跨越⼏⼗ 个甚⾄是上百个服务节点。那么问题接踵⽽来：
92220编辑于 2022-05-17 - 来自专栏程序IT圈
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶。 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ?
1.6K10发布于 2021-01-19 - 来自专栏新智元
高考&中考也AI，机器人阅卷技术曝光
人工智能技术为解决这一问题提供了一种可能性——让智能化的机器来阅卷。 机器阅卷可以保证过程的客观性和一致性，从某种程度上来说是保证高考公平公正的一个方法。 要想机器阅卷技术真正普及并为阅卷工作带来便利，无法回避的一个难关就是：批阅学生用母语写的作文。 机器阅卷技术的未来 未来，随着人工智能技术的发展，除了开放式作文、甚至政史地问答题等试题的批阅中，机器都可以自动阅卷。机器可以自动学习教师的阅卷方法。 如果全自动机器阅卷变成现实，“阅卷”这件需要教师们投入大量人力物力才能完成的事将变得轻松，教师们将会有更多的时间和精力被解放出来，投入到对教学方法、教学手段等创造性工作的研究中，相信学生们也会因此获得更好 目前，在国内机器智能阅卷技术发展中，科大讯飞已经在安庆、合肥等地成功试点应用。
4.2K60发布于 2018-03-26 - 来自专栏智慧教育
“智慧教育 融合共生”提供全场景解决方案 腾讯携手合作伙伴共建智慧教育生态
12月3-5日，由中国发展研究基金会、北京师范大学、腾讯、GSV、新东方、好未来等联手打造的“GES 2018未来教育大会”在北京召开。 日下午举办的“智慧教育 融合共生”腾讯云教育行业沙龙上，腾讯云副总裁付曼青表示，作为腾讯To B战略的核心业务之一，腾讯教育云将行业内的人与人、人与物、人与服务连接起来，搭建了一个大的智慧教育生态，实现了线上线下的连接和联动 为高校量身打造的腾讯微校，则是利用微信校园卡、微校校园码和微信公众号，实现大学校园内线下线上场景的融合交互，既解决了学生在校园内的学习生活等问题，还帮助学校部署了一站式校园管理解决方案，节约运营成本，提高管理效率 未标题-1.png 腾讯教育云产品总监杨婷△ 据腾讯教育云产品总监杨婷介绍，腾讯教育云可以帮助教育机构自由搭建在线教学平台，将传统的一对一，小班课大班课搬到线上。 过去传统的人工阅卷，费时费力，还存在批错的可能性。使用机器人阅卷，大量降低人工劳动力的数量。而且，机器人在阅卷的过程中还具有自我学习能力，可以不断的提升效率和准确度。
4.2K70发布于 2018-12-11 - 来自专栏Lan小站
用Python快速阅卷选择、填空题等客观题目
使用说明： 将所有需要阅卷的答案按照以下格式放到一个target.txt文档中： 姓名+空格+答案1+答案2 多个学生请换行隔开 如： 学生1 A B B B C B B B BD C D C D B
86510编辑于 2022-07-14 基于 Vue 与.NET 的高并发在线考试系统技术架构与实践应用
一、全流程学习管理体系，构建沉浸式线上教学体验系统以课程为核心载体，打通线上教学各关键环节，实现学习、授课、练习的无缝衔接，兼顾学习体验与过程管控，适配多终端、多场景的学习需求。 二、智能考试与多维度防作弊，打造严肃可信的考核环境针对模拟练习、结课考核、专项测评等不同考核场景，系统设计了灵活的组卷策略与多重防作弊机制，搭配智能阅卷功能，既保障考试的公平公正，又大幅提升考核工作效率 智能阅卷体系：自动 + 人工结合，提升阅卷效率与准确性实现客观题系统自动批阅，主观题支持人工在线阅卷，阅卷完成后成绩自动汇总统计。考试后AI批阅试卷，简答题自动评分。 管理员可批量导出考试成绩，针对修正答案后的试卷支持成绩重新计算，大幅减少教务与考务工作的人工成本，提升阅卷与成绩管理的效率。 该系统的技术实践与应用，为教育机构、企业培训部门解决线上教学落地难题提供了可行路径，也为教育信息化与企业数字化培训的深度融合提供了技术支撑，适配不同行业、不同规模机构的线上教学培训需求，具有广泛的实践与应用价值
40010编辑于 2026-02-28- 来自专栏即时通信IM
解决方案丨覆盖考试流程，布局智能监考，腾讯实时音视频推出线上考试解决方案
受疫情影响，线下考试愈发难以组织和开展，考试场地管控更为严格，安排考生出行及健康检测造成额外支出；考生参加考试流程繁琐，监考及考后阅卷耗费大量人力及时间成本等，对组织者来说都是极大的考验。 对此，线上考试场景应运而生。录题组卷、考生考试、管理员监考、考后阅卷等场景均转移到线上进行，打破了时间与空间的限制。 线上考试存在一些难以解决的问题，比如操作流程是否便捷、是否支持复杂的考试和答题类型、阅卷和成绩统计分析是否标准化等等。 最重要的是，如此复杂的考试环境中如何有效的设置防作弊和监考手段，来保障线上考试的公平公正呢？ 在这样的背景下，腾讯云通信团队从用户体验感和场景出发，推出了线上考试SaaS解决方案——腾讯云考试星。 （线上考试流程示例） 腾讯云考试星是TRTC在线上考试场景的一次全新的尝试，对于传统线上考试存在的难点，我们做了一系列针对性的解决方案，尤其是智能监考功能，将线上考试的专业性和严谨度提升到了前所未有的新高度
2.6K30发布于 2021-03-29 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
看到有很多，的总结一下，比较适合有一定经验的PHPer 平时喜欢哪些php书籍及博客？CSDN、虎嗅、猎云 js闭包是什么，原型链了不了解？ for与foreach哪个更快？ php鸟哥是谁？能不能讲
1.6K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
31020编辑于 2022-11-30 WorkBuddy保姆级教程（廿六）｜教研组长的日常——从命题到阅卷分析
放在以前，这些事儿能让我从早忙到晚。但现在？三个小时内全部搞定。怎么做到的？往下看。
27010编辑于 2026-07-13- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
shape 属性查看数组的维度，返回值是一个元组，元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
92210编辑于 2022-05-25 阅卷老师给腾讯元宝的高考作文打了个分
如果你是阅卷老师，会给腾讯元宝的作文打多少分？
79510编辑于 2024-06-07- 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
在本章会介绍小程序的基本开发流程，结合前面章节的知识，完全可以独立完成一个体验很完善的小程序。为了让开发者更加了解小程序开发，在本章中还会通过常见的一些应用场景介绍小程序API的一些细节以及开发的一些技巧和注意事项。
41910编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。
74960发布于 2018-03-19
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号