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RSS订阅原创 关于YOLO模型的测试入门——认识指标
P值:精度 ,TP/TP+FP,模型实际上识别到了目标的数量与其中正确的目标的数量的比例.TP：实际上是A（某个物品/人...），经过模型的预测结果也是A（某个物品/人...）R值:召回率,TP/TP+FN,在所有能被识别的目标中,模型正确识别的比例.FN：实际上是B（没有被模型训练的标签），但模型去识别成了A（误报）FP：实际是A，但模型的预测结果是B，也就是模型识别错了（漏报）TN:实际上是B（没有被模型训练的标签），模型也正确排除掉了。• AP ≈ 正样本占比：比随机猜稍好一点点（随机基线)
2026-06-12 14:31:40
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原创 基于Playwright的UI自动化--第一版
ui-automation/ ├── config/ │ ├── config.yaml │ └── env.py │ ├── core/ │ ├── base_page.py │ ├── browser.py │ ├── logger.py │ └── assert_utils.py │ ├── pages/ │ ├── login_page.py │ └── home_page.py │ ├── tests/ │ ├── test_login.py │ │ ├──
2025-12-30 09:58:35
809
空空如也
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