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RSS订阅原创 模型未动，指标先行
模型未动，指标先行核心指标好的指标应该是比率好的指标应该能够带来显著的效果好的指标不应该虚荣好的指标不应该复杂市场营销指标客户/用户生命周期企业/产品和消费者在整个业务关系阶段的周期。不同业务划分的阶段不同，传统营销中，分为潜在用户，兴趣用户，新客户，老/熟客户，流失客户。用户价值（业务领域千千万万，怎么定义最有效的用户呢？请出指数法，将业务最关注的几个指标一起加工吧）用户贡献=产出量/投入量*100%用户价值=（贡献1+贡献2+…）比如金融行业：存款+贷款+信用卡+年
2021-04-05 10:21:28
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原创 Python-flask实现登陆密码哈希加密/验证
Python-flask实现登陆密码加密/验证由于对密码要进行加密,并且不期望被外界调用,所以,将密码设置为私有属性,利用@property和@password.setter设置两发方法为属性,以便外界调用(加密后,非明文)class User(db.Model): __tablename__ = 'user' id = db.Column(db.Integer, primary_key=True) username = db.Column(db.String(15), nul
2020-06-25 23:46:30
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原创 Windows下darknet训练自己的yolov3模型
Windows下darknet训练自己的yolov3模型准备数据集下载编译darknet修改基本参数编译准备训练集、测试集修改配置参数训练准备数据集使用labelimg或其他标注工具标注自己准备的数据集下载编译darknet下载直达修改基本参数打开Makefile文件，修改配置参数，参考如下编译注意Windows下编译需要先在include/darknet.h文件头中添加 #include <time.h>make编译完成后的到darknet.exe文件
2020-06-07 23:25:34
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原创 Windows下pytorch-yolov3训练自己的数据集
Windows下pytorch-yolov3训练自己的数据集准备数据集下载yolov3导入自己的数据集划分数据集配置训练文件生成训练和测试文件修改cfg配置文件添加权重文件训练数据测试模型更多操作准备数据集环境搭建不再赘述，默认已搭建好环境准备需要训练的图片使用labelimg或其他标注工具标注下载yolov3项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov3导入自己的数据集解压yolov3，打开yolov3-master/data目录，删除原有的
2020-05-30 23:45:41
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原创 Windows下计算keras/yolov3模型map值
记yolov3模型map值计算文件准备计算代码准备数据集目录结构(供参考)计算map写入文件名生成真实值文件拷贝数据集图片(可选)生成预测值文件计算map值查看结果后记文件准备计算代码计算代码地址: mAP-master准备数据集准备若干用于计算map值的数据集目录结构(供参考)计算map写入文件名首先需要在VOC2007\ImageSets\Main目录下的test.txt文...
2020-04-02 22:02:41
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原创 Windows下用keras-yolov3训练自己的数据集
记yolov3训练自己的数据集前言参考代码数据集标注合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入前言刚接触深度学习，尝试用...
2020-03-30 23:55:09
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空空如也
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