Score

F1 score,micro F1score,macro F1score 的定义 本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall,常常忘记了他们的定义,在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score。决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚,忘记了再来看看。 F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量,它的计算方法如下: F1  ... 阅读详情

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There is an objective test result such as OOXXOXXOOO". An `O' means a correct answer of a problem and an `X' means a wrong answer. The score of each problem of this test is calculated by itself and its just previous consecutive `O's only when the answer is correct. For example, the score of the 10th problem is 3 that is obtained by itself and its two previous consecutive `O's.
Therefore, the score of
OOXXOXXOOO” is 10 which is calculated by `1+2+0+0+1+0+0+1+2+3".
You are to write a program calculating the scores of test results.
Input
Your program is to read from standard input. The input consists of T test cases. The number of test cases T is given in the first line of the input. Each test case starts with a line containing a string composed by
O’ and X' and the length of the string is more than 0 and less than 80. There is no spaces between O’ and ` X’.
Output
Your program is to write to standard output. Print exactly one line for each test case. The line is to contain the score of the test case.
The following shows sample input and output for five test cases.
Sample Input
5
OOXXOXXOOO
OOXXOOXXOO
OXOXOXOXOXOXOX
OOOOOOOOOO
OOOOXOOOOXOOOOX
Sample Output
10
9
7
55
30
0是对,x是错。0是根据连续得分的,000,第一个是1分,第二个是2分,第三个是3分,但是一旦错了,从1再继续计。
dp[i]=dp[i-1]+1;
dp[i]=0;
就是这两个状态。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<string>
#include<queue>
#include<algorithm>
using namespace std;
char a[100];
int dp[100];
int main()
{
    int i, j, m, n, ans, t, len;
    cin >> t;
    getchar();
    while (t--)
    {
        gets(a);
        memset(dp, 0, sizeof(dp));
        len = strlen(a);
        if (a[0] == 'O')dp[0] = 1;
        else dp[0] = 0;
        for (i = 1; i < len; i++)
        {
            if (a[i] == 'O')
                dp[i] = dp[i - 1] + 1;
            else dp[i] = 0;
        }
        ans = 0;
        for (i = 0; i < len; i++)
            ans = ans + dp[i];
        cout << ans << endl;
    }

    return 0;
}
【CNN解释】|Score CAM https://github.com/haofanwang/Score-CAM Score-CAM:Score-Weighted Visual Explanations for Convolutional Neural Networks https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/14116215.html Abstract 近年来,卷积神经网络的内部机制以及网络做出特定决策的原因越来越受到人们的关注。在本文中,我们开发了一种新的基于类激活映射的post-hoc视觉解释 阅读详情

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