F1

import android.os.Bundle;
import android.support.annotation.Nullable;
import android.support.v4.app.Fragment;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.ViewGroup;
import android.widget.ListView;

import com.google.gson.Gson;
import com.handmark.pulltorefresh.library.PullToRefreshBase;
import com.handmark.pulltorefresh.library.PullToRefreshListView;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;


public class F1 extends Fragment{

    private PullToRefreshListView pl;
    private List<Bean.DataBean> list=new ArrayList<>();
    private MyBase base;
    private int overType=1;
    @Nullable
    @Override
    public View onCreateView(LayoutInflater inflater, @Nullable ViewGroup container, @Nullable Bundle savedInstanceState) {
        View view=View.inflate(getActivity(),R.layout.f1_1,null);
        pl = view.findViewById(R.id.pl);
        InitData();
        RequestData();
        return view;
    }

    private void RequestData() {
        if (NetWorkUtil.isConn(getActivity())){
            MyTask task=new MyTask(new MyTask.Icallback() {
                @Override
                public void updateUiByjson(String string) {
                    Gson gson=new Gson();
                    Bean bean = gson.fromJson(string, Bean.class);
                    if (overType==1){
                        list.clear();
                    }
                    list.addAll(bean.getData());
                    setAdapter();
                    pl.onRefreshComplete();
                }


            });
            task.execute("http://www.93.gov.cn/93app/data.do?channelId=0&startNum=0");
        }
        else{
            NetWorkUtil.showNoNetWorkDlg(getActivity());
        }
    }
    private void setAdapter() {
        if (base==null){
            base = new MyBase(getActivity(),list);
            pl.setAdapter(base);
        }
        else{
            base.notifyDataSetChanged();
        }
    }
    private void InitData() {
        pl.setMode(PullToRefreshBase.Mode.BOTH);
        pl.setOnRefreshListener(new PullToRefreshBase.OnRefreshListener2<ListView>() {
            @Override
            public void onPullDownToRefresh(PullToRefreshBase<ListView> refreshView) {
                overType=1;
                RequestData();


            }

            @Override
            public void onPullUpToRefresh(PullToRefreshBase<ListView> refreshView) {
                overType=2;
                RequestData();
            }
        });
    }
}
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
03-24
关于 F1 图表 (F1 Chart),通常并不是指一种特定的数据可视化工具,而是可能与 **Google 的 F1 数据库** 或者机器学习中的 **F1 分数 (F1 Score)** 有关。以下是基于提供的引用内容以及专业知识的回答: ### 关于 F1 图表的理解 #### 1. F1 数据库背景 TiDB 是一款受到 Google F1 数据库启发的分布式数据库系统[^1]。然而,“F1 图表”并非直接来源于 TiDB 或其文档描述。如果提到的是 F1 数据库,则可以推测“F1 图表”可能是某种用于展示 F1 数据库性能指标或者架构特性的图表形式。 #### 2. F1 分数在机器学习中的应用 在机器学习领域,F1 分数是一种综合评估模型精度和召回率的指标。它通过调和平均的方式计算 Precision 和 Recall 的平衡值: \[ \text{F1} = 2 \times \frac{\text{Precision} \times \text{Recall}}{\text{Precision} + \text{Recall}} \] 虽然这里没有具体提及 F1 分数的图表表示方式[^2],但在实际应用中,F1 分数可以通过折线图、柱状图等形式展现不同参数设置下的变化趋势。这种图表有助于直观比较多个模型的表现。 #### 3. 大数据框架中的潜在关联 在大数据生态系统中存在许多优秀的资源列表[^3],这些项目涵盖了从数据存储到分析的各种需求。尽管未明确指出任何具体的“F1 图表”,但某些开源工具(如 Matplotlib、Seaborn 或 Plotly)能够被用来创建类似的视觉化效果来解释复杂的算法表现或数据库行为。 ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设我们有如下数据代表不同的实验条件及其对应的F1分数 conditions = ['Condition A', 'Condition B', 'Condition C'] f1_scores = [0.78, 0.85, 0.92] plt.bar(conditions, f1_scores, color='skyblue') plt.xlabel('Experiment Conditions') plt.ylabel('F1 Scores') plt.title('Comparison of F1 Scores Across Different Experiment Conditions') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何利用 Python 中的 Matplotlib 库绘制简单的条形图以呈现各类条件下取得的不同 F1 得分情况。 --- ###
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