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  • overall accuracy 总体精度的计算

    万次阅读 2018-03-05 21:54:48
    总体精度是在分类问题上常用的指标,通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度,总体精度(OA)与平均精度(AA)不同,总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值,...

    总体精度是在分类问题上常用的指标,通常都是使用基于sk-learn的api来计算模型最终在测试数据集上的总体精度,总体精度(OA)与平均精度(AA)不同,总体精度是模型在所有测试集上预测正确的与总体数量之间的比值,平均精度是每一类预测正确的与每一类总体数量之间的比值,最终再取每一类的精度的平均值。


    normalize = False,这个参数表示返回正确的个数

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  • 工程师和设计人员为了满足产品的最后期限要求,需要始终将重点放在最重要的核心架构系统设计方面。采用FPGA、DSP或微处理器设计是设计的关键部分,也最花费时间。
  • IBM发布的年度《X- Force趋势和风险报告》显示,2009年软件漏洞的数量整体上有所下降,而文件阅读器及多媒体应用程序的故障数量增长50%。IBM的X-Force 研发小组致力于研究漏洞公告,搜集其他基于网络攻击的数据。...

    IBM发布的年度《X- Force趋势和风险报告》显示,2009年软件漏洞的数量整体上有所下降,而文件阅读器及多媒体应用程序的故障数量增长50%。IBM的X-Force 研发小组致力于研究漏洞公告,搜集其他基于网络攻击的数据。2009年这个小组记录了6601个漏洞,这一数量较2008年下降了近11%。

    但IBM同时表示文件阅读器、编辑器及多媒体应用程序的漏洞增加了50%。IBM 将这些漏洞归为客户端漏洞,这里面也包括那些影响浏览器及操作系统的漏洞。经过对5个最受欢迎的网站进行调查,其中三个网站涉及到PDF。攻击者很容易的发现了Adobe's PDF软件的漏洞,并通过垃圾战及恶意网站链接对其发起攻击。

    IBM网络安全系统部门的研究员汤姆·克罗斯(Tom Cross)认为,“可以肯定的是有一帮坏家伙在攻击那款软件”。IBM表示,两外两个网站包含Flash及ActiveX控件漏洞,通过ActiveX 控件可以在浏览器上查看MS文档。IBM表示浏览器最容易出现客户端漏洞。2009年火狐浏览器出现高危漏洞的数量是IE的两倍,但令人欣喜的是到 2009年年底这些漏洞都得到了修补。

    IBM指出一半多的高危漏洞只是影响到四家用户:微软、Adobe、火狐和苹果。这几家公司平均漏洞修补比例达到66%,而苹果做的最差,仅仅为38%。IBM也研究了整体修补率。 X-Force 指出RIM、GNU、思科系统、Adobe及惠普做的最好。到2009年底,思科未发布的高危漏洞补丁数量只占1%,而其他公司则发布全部漏洞补丁。而做的最差的公司包括Linux、Oracle、Novell及IBM,其数量各占到53%、38%、31%和27%。

    X-Force也对web应用程序的漏洞进行了调查,这些漏洞可能会导致数据丢失就其他危害。

    调查结果并不乐观,到2009年底67%的web应用程序漏洞没有发布任何补丁。IBM表示跨站脚本执行(cross-site scripting)超过SQL资料隐码攻击成为网站应用程序第一大漏洞。

    克罗斯指出2008年IBM监控的SQL资料隐码攻击数量达到每天5000次。他还说由于攻击者利用自动搜索工具查找网站站点进行攻击,这一数值已上升至每天1百万次。尽管SQL资料隐码攻击的数量在2009年有所下降,但很多网站应用程序都是定制的,所以与常用的网站应用程序相比出的问题可能会更多。克罗斯表示,“目前鉴定并修复网站应用程序漏洞比任何时候都重要。”

    转载于:https://www.cnblogs.com/waw/archive/2011/09/24/2188193.html

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  • '商品数量不能小于0' ); } getTotalPrice (); }) function getTotalPrice () { $ ( "#tab tr " ). each ( function () { var s = parseInt ( $ ( this ). find ( ' input [class*=itxt]' ...
    $(".increment").click(function () {
        var t   =   $(this).parent().find('input[class*=itxt]');
        t.val(parseInt(t.val())+1);
        getTotalPrice();
    })
    $(".decrement").click(function () {
        var t   =   $(this).parent().find('input[class*=itxt]');
        t.val(parseInt(t.val())-1);
        if(parseInt(t.val())<=0){
            t.val(1);
        }
        getTotalPrice();
    })
    $(".itxt").blur(function () {
        var t   =   $(this).val();
        if(t<1){
            alert('商品数量不能小于0');
        }
        getTotalPrice();
    
    })


    function getTotalPrice() {
        $("#tab tr").each(function () {
            var s   =   parseInt($(this).find('input[class*=itxt]').val())*parseFloat($(this).find('span[class*=one_price]').text());
            $(this).find('span[class*=total_price]').html(s);
        })
    }
    限制输入非数字的字符
    
    οninput="this.value=this.value.replace(/\D/g,'')"

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  • 进行数据挖掘的时候,在读取数据后,通常要对所分析建模的数据有一个总体了解。因此需要对数据进行缺失值统计、查看数据分布、查看数据表中每一列的信息等等。 这些在pandas中都有现成的工具,直接调用函数,即可对...

    进行数据挖掘的时候,在读取数据后,通常要对所分析建模的数据有一个总体了解。因此需要对数据进行缺失值统计、查看数据分布、查看数据表中每一列的信息等等。

    这些在pandas中都有现成的工具,直接调用函数,即可对我们的数据进行一个大致的了解。

    这里我们使用titanic生存者数据,进行演示,数据如下:

     

     

    • 查看数据信息——titanic.info()

    titanic.info()

     

    • int、float类型数据总体概述——titanic.describe()

     

    • 缺失值统计——titanic.isnull().sum()和titanic.isnull().any()

    这里是对 isnull()的一个再使用。

    df.isnull()函数返回的是dataframe表中是否有缺失值的总体概述,df中每一个值都为False或者True

     isnull.sum()返回每一列缺失值统计个数

    isnull().any() 是对列表对象迭代对象(True or False)进行一个再统计,如果某一列有一个True则这一列的结果返回True

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