deffn(n):rs=[]foriinrange(pow(10,n-1),pow(10,n)):rs=map(int,str(i))sum=0forkinrange(0len(rs)):sum=sum+pow(rs[k],n)ifsum==i:print(i)if__name__=="__main__":n=int(input("请输入正整数的位数:"))fn(n) 在Python2.7下面运行结果: 请输入正整数
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defis_even(x):returnx%2==0>>>list(filter(is_even,range(10)))[0,2,4,6,8]# pythonic way>>>[iforiinrange(10)ifis_even(i)][0,2,4,6,8] 列表迭代在python中针对迭代效率和性能是进行过定制化优化的使用方式,因此一般来说推荐这么写,不...
如果将所有对象都预测为正类,没有被错误预测成负类的正类(FN为0)那么召回率将为100%;如果将所有对象的预测都为负,没有被错误预测成正的样本,那么精度就将为100%,这两个指标间存在着此消彼长的关系,理想的曲线是向右上方凸出的、包围面积大的曲线。 AP均匀精度Average Precision:PR曲线下所围成的面积,面积越...
Python 提供了一个内置的 map() 函数,可以更加方便地执行这类操作。map() 函数可以遍历列表或元组中的每个元素,针对每个元素应用一个函数,然后返回一个包含新元素的迭代器。 以下是 map() 函数的基本语法: iterator = map(fn, list) 在以上语法中,fn 是函数名,该函数将会针对每个元素进行调用。 实际上,我们...
False negatives: 简称为FN,即正样本被错误识别为负样本,飞机的图片没有被识别出来,系统错误地认为它们是大雁。 接下来我们就开始定义一些评价标准: 准确率(Acc):准确率(Acc)的计算公式为,即预测正确的样本比例,代表测试的样本数。在检测任务中没有预测正确的负样本的概念,所以Acc自然用不到了。 查准率(Precision...
其中FN是False Negatives(漏检)。 AP(Average Precision): 通常AP可以通过以下公式计算: [ AP = \sum_{n} (Recall_n - Recall_{n-1}) \cdot Precision_n ] 这里的( n )表示不同的召回率。 mAP: 最终的mAP公式为: [ mAP = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} AP_i ...
map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个 list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回 list1 = [10,3,4,3,5,5,2] def fn(x): return x**2 res = map(fn,list1
5当然求和运算可以直接用Python内建函数sum(),没必要动用reduce。 但是如果要把序列[1, 3, 5, 7, 9]变换成整数13579,reduce就可以派上用场:>>>deffn(x, y): ...returnx * 10 +y ...>>> reduce(fn, [1, 3, 5, 7, 9])13579 1
FN(False Negatives):应该有Ground truth,但未被检测出的个数。 理论上剩余部分则为TN(True Negative)。 P.S.因为在一般的目标检测中,没有真正的负例之说。自然也不存在TN。 Accuracy(ACC,正确率)、Precision(P,)与Recall (R,查全率) 正确率表示:实...
既然我们已经得到了正确的预测值数量(True Positives),也很容易计算出漏检的物体数(False Negatives, FN)。据此可以计算出Recall(其实分母可以用ground truth总数): 3. 计算mAP mAP这个术语有不同的定义。此度量指标通常用于信息检索和目...