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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
54510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。
37421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。
12800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：
91320编辑于 2022-05-17 - 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。
4.1K60发布于 2018-03-26 - 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
85710编辑于 2022-07-14 - 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)
30620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。
18810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。
90810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？
78110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。
40510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。
73660发布于 2018-03-19 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.6K10编辑于 2022-08-22 已经确定了，软考从本次考试开始将启用AI辅助阅卷！
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）。 对备考的影响：要更加注重答题的规范性和内容质量，因为阅卷过程高度标准化，减少了阅卷主观偏差的可能，在备考时需更扎实地掌握知识点，避免模糊表述或结构混乱，并针对常见错误进行针对性练习，避免侥幸心理，从而提升整体效果 系统对阅卷一致性和稳定性的监控意味着评分标准更统一，需严格遵循考试要求作答，而非依赖过去阅卷人员的个人偏好。 总结就是：该系统可提升阅卷质量，保障成绩的客观性，促进考试的公平性。 总结 现在各个行业都在为改变、提效引入AI，软考作为国内计算机专业等级最高级别考试，引入AI进行辅助阅卷也是非常合理的，个人认为引入AI辅助阅卷，不仅没有提高考试难度，反而让考试考试难度变得简单！
16400编辑于 2026-07-08- 来自专栏TEL18600524535
解码笔迹：手写体文字识别技术驱动阅卷系统智能化变革
传统人工阅卷方式受限于效率、成本与主观性，难以满足大规模、高时效的现代教育评估需求。基于深度学习的手写体文字识别技术，正在为这一痛点提供智能化解决方案，悄然改变着阅卷系统的运作模式。 传统阅卷面临多重挑战：教师需投入大量时间进行重复性劳动；人工评判难以完全避免主观差异；大规模考试后的分数统计与成绩分析工作繁琐且易出错；纸质试卷的存储、管理与调阅成本高昂。 早期基于简单图像处理的自动化阅卷技术，对手写体，尤其是书写潦草、布局复杂、有涂改痕迹的文本识别率低，难以实际应用。 将手写体文字识别术集成到阅卷系统中，催生了高效、精准、多维的智能化阅卷新范式：高效客观题判卷：对选择题、判断题、填空题等，系统可实现毫秒级自动识别与评分，效率提升数十倍，且结果绝对客观一致。 中科逸视的手写体文字识别技术，如同为传统的阅卷系统装上了“智慧之眼”和“分析大脑”，不仅提升了效率，更在悄然重塑教育评价的形态与内涵，助力教育领域在数字化浪潮中迈向更加公平、高效、个性化的未来。
69810编辑于 2025-12-09
腾讯云开发者
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