如果一個項目的核心不是分類準確率，而是概率估計的質量。換句話説，需要的是一個校準良好的模型。這裏校準的定義是：如果模型給一批樣本都預測了25%的正例概率，那這批樣本中實際的正例比例應該接近25%。這就是校準。 解決這個校準問題單看ROC-AUC不夠，要用Brier score或者Log-loss來保證校準質量。 我們先介紹一下我們一般使用的的幾個指標： ROC-
文章目錄 系列文章目錄 前言 一、YOLO3算法簡介 二、基於TensorFlow 2.x的輕量級YOLO3模型（YOLO3 Nano）簡介 三、需要文件的下載安裝 三、打標教程及技巧：為訓練準備高質量數據 工具準備：LabelImg 打標步驟 打標技巧 三、訓
1.創建設備節點 驅動編譯成驅動模塊ko 運行驅動編譯成模塊insmod 前面成功的申請了設備號並且註冊了相應的字符設備 系統通過設備號對設備進行查找，而字符設備註冊到內核並不能直接進行設備文件操作命令（打開、關閉、讀、寫等） 需要相應的設備文件作為橋樑以此來進行設備的訪問——設備節點 設備節點被創建在/
