自主水下航行器的发明是水下通信系统的重大突破之一。自主水下航行器 （AUV） 是在不需要操作员的情况下在水下行驶的船只。它们是一组被称为无人水下航行器的海底系统的一部分。然而，与自主水下航行器不同;其他无人水下航行器通常由飞行员通过脐带或遥控器从水面控制。这种航行器称为遥控水下航行器（ROV）。

1. 想法 & 假设：核心中的核心！

模型不是空中楼阁。先想清楚！ 你的策略逻辑是什么？依据在哪？理论支撑是啥？比如做CTA趋势跟踪：你的核心假设是“趋势会延续”吗？交易频率是低频、中频还是高频？必须精准定义你要解决的问题和目标。 这一步决定了后面所有！

2. 数据收集：上限在此！

基于第一步的想法找数据。想做中频？那日度数据就够了。数据决定了你能解决问题的天花板，模型只是逼近它。数据源分公开API和专业数据源（详见行情数据收集笔记），选对很重要。

对于人眼来说，很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中，我们很容易将它们与原始图像进行比较，并指出其中的扰动和不规则性。但是在机器学习中我们需要数学表达式来量化这种差异。

在本文中，我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量，并对比各相似度的评分:

Mean Squared Error (MSE)
Root Mean Squared Error (RMSE)
Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)
Structural Similarity Index (SSIM)
Universal Quality Image Index (UQI)
Multi-scale Structural Similarity Index (MS-SSIM)
Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synthèse (ERGAS)
Spatial Correlation Coefficient (SCC)
Relative Average Spectral Error (RASE)
Spectral Angle Mapper (SAM)
Visual Information Fidelity (VIF)

怎么评估AI回归模型的预测结果，计算回归模型预测值与真实值之间的差距？这篇文章里，作者介绍了常见指标的含义与计算方式，一起来看看吧。

上文介绍了如何利用混淆矩阵、KS和AUC等指标来评估分类模型的性能，今天我们来看一下如何评估回归模型的预测结果。

不管是分类模型还是回归模型的评估，其本质都是为了计算真实值和预测值之间的“差异”。

低代码平台生成的Java代码后端运行时引擎选择通常基于以下考量：

1. 标准企业级场景

长期以来，不少人习惯通过体型直观地评判一个人的健康状态，然而除了体型，还有一个至关重要的指标，它不仅是健康的“晴雨表”，更是预测寿命的关键指标——心肺功能。心肺功能越强的人，患病几率越低，越有可能有效延长寿命。如何判断心肺功能是否达标？有哪些改善的方法？

1

心肺好不好，由这些因素决定

心肺功能的高低由遗传因素、生活方式、环境因素及疾病状态等多方面共同决定。性别和年龄同样会对心肺功能有影响，男性的最大摄氧量通常比女性高10%-20%。心肺功能从30岁后每年下降0.5%-1%，60岁后加速至每年下降2%。

你玩微信时，全国几亿人同时发消息，服务器为啥没崩？视频网站上万人同时看直播，画面为啥还流畅？其实这背后藏着Socket编程的“分身术”——让服务器能同时伺候多个客户端，还不手忙脚乱。今天用“餐厅服务”的类比讲透4种多客户端通信方法，教你搜3张关键图，看完就懂服务器是怎么“一心多用”的！

一、先看这张图：单线程服务器为啥会“堵车”？

**搜索关键词**：`单线程Socket 排队示意图`

中老年群体中，“血管堵塞” 很常见 —— 体检查出颈动脉斑块、偶尔胸闷手脚麻，不少人觉得只能靠吃药、放支架维持。

从医 50 多年，我一直认为，中医 “通调气血、疏通经络” 的思路，或许能提供新方向，理顺气血、调好脏腑，血管不适或有改善。

大家好，我是同济医院中西医结合科肿瘤医生陈刚，肿瘤学博士、中医世家，肿瘤临床、教学、科研工作20多年，我们的肿瘤患者朋友，对肿瘤标志物的检查想必都不陌生，但很多人不知道肿瘤标志物是什么？一升高就恐慌，频繁进行检查，今天呢，陈医生我就给大家带来一篇文章，教你看懂肿瘤标志物。

肿瘤指标（又称肿瘤标志物）核心价值在于辅助癌症的早期筛查、诊断、疗效监测及复发预警，但需强调：单一肿瘤指标升高不等于患癌或复发，需结合影像学检查等综合判断；部分癌症患者的肿瘤指标也可能完全正常

引言：为什么缓存至关重要却又危机四伏？

在现代高并发、高性能的系统架构中，缓存（Cache）扮演着不可或缺的角色。它通过将频繁访问的数据存储在访问速度极快的介质（通常是内存）中，有效减少对底层慢速数据源（如数据库）的直接访问，从而显著提升系统响应速度、降低后端负载、增强系统扩展性。