...or, for citation with BibTeX: @misc{grupp2017evo, title={evo: Python package for the evaluation of odometry and SLAM.}, author={Grupp, Michael}, howpublished={\url{https://github.com/MichaelGrupp/evo}}, year={2017} } About Python package for the evaluation of odometry and SLAM ...
[5] Rosenberg, A., & Hirschberg, J. (2007). V-measure: A conditional entropy-based external cluster evaluation measure. InProceedings of the 2007 joint conference on empirical methods in natural language processing and computational natural language learning (EMNLP-CoNLL),410–420. [6] Fowlkes, ...
评估(evaluation) : 生成模型是极难用传统度量方法评估的。 一种新的评估方式是使用语言模型本身进行评估。 LangChain 提供一些用于辅助评估的提示/链。 实践操作 工作原理 LangChain工作核心点就是把大数据量的数据组合起来,让LLM能够尽可能少地消耗计算力就能轻松地引用。它的工作原理是把一个大的数据源,比如一个...
df_preds_all[mode]=y_pred.reshape(-1,) s=list(evaluation(y_test, y_pred)) df_eval_all.loc[f'{mode}',:]=s ; s=[round(i,3) for i in s] print(f'{mode}的预测效果为:MSE:{s[0]},RMSE:{s[1]},MAE:{s [2]},MAPE:{s [3]}') print("===运行结束===") return s[0]...
https://blog.zenggyu.com/en/post/2018-12-16/an-introduction-to-evaluation-metrics-for-object-detection/ Python library for fast and flexible image augmentations(https://albumentations.ai/#). 数据集 WiderPerson, https://wider-challenge.org/2019.html ...
为了大家能够对人工智能常用的 Python 库有一个初步的了解,以选择能够满足自己需求的库进行学习,对目前较为常见的人工智能库进行简要全面的介绍。 1、Numpy NumPy(Numerical Python)是Python的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大...
[ 'AI', 'NLP', 'in-context learning', 'large language model', 'evaluation', 'benchmark', 'llm' ], classifiers=[ 'Programming Language :: Python :: 3.8', 'Programming Language :: Python :: 3.9', 'Programming Language :: Python :: 3.10', 'Intended Audience :: Developers', '...
what is hook ?钩子hook,顾名思义,可以理解是一个挂钩,作用是有需要的时候挂一个东西上去。具体的解释是:钩子函数是把我们自己实现的hook函数在某一时刻挂接到目标挂载点上。 hook函数的作用 举个例子,hook的概念在windows桌面软件开发很常见,特别是各种事件触发的机制; 比如C++的MFC程序中,要监听鼠标左键按下的...
subsample=0.875,learning_rate= 0.1,n_estimators= 190, num_leaves= 63,max_depth= 9,colsample_bytree=0.6,random_state=0) model.fit(np.r_[X_train_s,X_test_s],np.r_[y_train,y_test]) #使用所有数据训练 pred=model.predict(np.r_[X_train_s,X_test_s]) evaluation(np.r_[y_train,y...