一、理论
什么是混淆矩阵？其实就是把所有类别的预测结果与真实结果按类别放置到了同一个表里，在这个表里我们可以清楚地看到每个类别正确识别的数量和错误识别的数量。
混淆矩阵在什么情况下最好呢？答案是类别不平衡时。
混淆矩阵是除了ROC曲线和AUC之外的另一个判别分类好坏程度的方法。
TP=True Positive=真阳性（真实为0，预测为0，即将正类预测为正类）
FP=False Positive=假阳性（真实为1，预测为0，即将负类预测为正类）
FN=False Negative=假阴性（真实为0，预测为1，即将正类预测为负类）
TN=True Negative=真阴性（真实为1，预测为1，即将负类预测为负类）
针对二分类来说，混淆矩阵为
| 预测值=0 | 预测值=1 | |
| 真实值=0 | TN | FP |
| 真实值=1 | FN |
我正在查看instance_variable_set的文档并看到给出的示例代码是这样做的:obj.instance_variable_set(:@instnc_var,"valuefortheinstancevariable")然后允许您在类的任何实例方法中以@instnc_var的形式访问该变量。我想知道为什么在@instnc_var之前需要一个冒号:。冒号有什么作用？ 最佳答案 我的第一直觉是告诉你不要使用instance_variable_set除非你真的知道你用它做什么。它本质上是一种元编程工具或绕过实例变量可见性的黑客攻击
在我的应用程序中，我需要能够找到所有数字子字符串，然后扫描每个子字符串，找到第一个匹配范围(例如5到15之间)的子字符串，并将该实例替换为另一个字符串“X”。我的测试字符串s="1foo100bar10gee1"我的初始模式是1个或多个数字的任何字符串，例如，re=Regexp.new(/\d+/)matches=s.scan(re)给出["1","100","10","1"]如果我想用“X”替换第N个匹配项，并且只替换第N个匹配项，我该怎么做？例如，如果我想替换第三个匹配项“10”(匹配项[2])，我不能只说s[matches[2]]="X"因为它做了两次替换“1fooX0barXg
我有一个正在构建的应用程序，我需要一个模型来创建另一个模型的实例。我希望每辆车都有4个轮胎。汽车模型classCar轮胎模型classTire但是，在make_tires内部有一个错误，如果我为Tire尝试它，则没有用于创建或新建的activerecord方法。当我检查轮胎时，它没有这些方法。我该如何补救？错误是这样的:未定义的方法'create'forActiveRecord::AttributeMethods::Serialization::Tire::Module我测试了两个环境:测试和开发，它们都因相同的错误而失败。 最佳答案
我正在处理旧代码的一部分。beforedoallow_any_instance_of(SportRateManager).toreceive(:create).and_return(true)endRubocop错误如下:Avoidstubbingusing'allow_any_instance_of'我读到了RuboCop::RSpec:AnyInstance我试着像下面那样改变它。由此beforedoallow_any_instance_of(SportRateManager).toreceive(:create).and_return(true)end对此:let(:sport_
这似乎非常适得其反，因为太多的gem会在window上破裂。我一直在处理很多mysql和ruby-mysqlgem问题(gem本身发生段错误，一个名为UnixSocket的类显然在Windows机器上不能正常工作，等等)。我只是在浪费时间吗？我应该转向不同的脚本语言吗？ 最佳答案 我在Windows上使用Ruby的经验很少，但是当我开始使用Ruby时，我是在Windows上，我的总体印象是它不是Windows原生系统。因此，在主要使用Windows多年之后，开始使用Ruby促使我切换回原来的系统Unix，这次是Linux。Rub
我收到格式为的回复#我需要将其转换为哈希值(针对活跃商家)。目前我正在遍历变量并执行此操作:response.instance_variables.eachdo|r|my_hash.merge!(r.to_s.delete("@").intern=>response.instance_eval(r.to_s.delete("@")))end这有效，它将生成{:first="charlie",:last=>"kelly"},但它似乎有点hacky和不稳定。有更好的方法吗？编辑:我刚刚意识到我可以使用instance_variable_get作为该等式的第二部分，但这仍然是主要问题。
点向量坐标矩阵的几何意义介绍旋转矩阵的几何含义之前，先介绍一下点向量坐标矩阵的几何含义点：在一维空间下就是一个标量，如同一条直线上，以任意某一个位置为0点，以一定的尺度间隔为1，2，3...,相反方向为-1，-2，-3...；如此就形成了一维坐标系，这时候任何一个点都可以用一个数值表示，如点p1=5，即即从原点出发沿着x轴正方向移动5个尺度；点p2=-3，负方向移动3个尺度； 在一维坐标系上过原点做垂直于一维坐标系的直线，则形成了二维坐标系，此时描述一个点需要两个数值来表示点p3=（3，2），即从原点出发沿着x轴正方向移动3个尺度，在此基础上沿着y轴正方向移动两个尺度的位置就是点p3。
目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息，信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非
目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称
最近在学习CAN，记录一下，也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习，本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门，真的通透；秀！靠这篇我竟然2天理解了CAN协议！实战STM32F4CAN！原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解（小白教程）原文链接：https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总
