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搜索引擎如何搜索到信息?
一种是定期搜索，即每隔一段时间（比如Google一般是28天），搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序，对一定IP地址范围内的互联网网站进行检索，一旦发现新的网站，它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。信息检索的基本 *** 是：普通法、追溯法和分段法。
搜索引擎：我会使用搜索引擎（如百度、谷歌、必应等）来输入关键词，以获取相关的信息。 社交媒体：我会在社交媒体（如微信、微博、抖音等）上搜索相关的信息和话题，以便了解最新的动态和趋势。
结果中检索是指在搜索引擎中输入关键词进行检索，搜索引擎会自动匹配相关的网页并返回结果。这种方式简单方便，适合一般的检索需求，效率相对较高。高级检索是指在搜索引擎中使用更为复杂的检索方式，如使用逻辑运算符、限制搜索范围等，可以更精准地筛选出符合要求的结果。
打开主页面 打开浏览器， 在地址栏中输入“ www .google.com”，然后按回车键。Google搜索 输入关键字 在主界面中输入我们要查找资料的关键字，如我们要查找电脑迷相关信息，可以输入“电脑知识学习网”。最后点击“Google搜索”按钮或按回车键。
世纪人类社会已进入了信息化时代，作为信息化时代标志之一的因特网在全世界以史无前例的速度和规模不断发展壮大，而因特网上的信息也象原子裂变一样迅速膨胀，面对这些浩瀚无边的信息人们已经显得无所适从了。的确，人们要想在这信息的海洋中准确找到自己所需要的信息是一件很不容易的事情。
如果这样的话，搜索结果的最下面有这么一行字：“提示：为了提供最相关的结果，我们省略了一些内容相似的条目，点击这里可以看到所有搜索结果。”单击一下就可以了。所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。
分类指标
分类指标一般是指分类准确率，对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。用于反应模型的好坏，必须设计合适的评估指标来测量该模型的好坏。分类指标的作用有：综合反映复杂现象总体数量上的变动情况。分析现象总体变动中受各个因素变动的影响程度。
【答案】：统计指标可以按不同标准进行分类，主要有以下几种：（1）指标按其反映的时间特点不同，分为时点指标和时期指标。（2）指标按其反映总体特征的性质不同，分为数量指标和质量指标。（3）指标按其数据的依据不同，可分为客观指标和主观指标。（4）指标按其计量单位的特点主要有实物指标和价值指标。
评估指标根据任务类型可以分为：分类指标、回归指标、聚类指标和排序指标等，本文主要关注分类指标。 分类的评价指标一般是分类准确率（accuracy）：对于给定的数据集，分类正确的样本数与总的样本数之比。准确率在二分类与多分类都能应用。
目标检测评价指标总结
一般地，目标探测模型可以用如下指标评价其性能。（1）信噪比（Signal noise ratio，SNR）探测模型的信噪比也就是探测结果影像的信噪比，即影像信号与噪声的功率谱之比。通常用影像的信号与噪声方差之比来近似表示。
而在评估检测准确度时，交并比（IOU）如同尺子，测量的是预测框与实际目标框的重叠程度，数值越高，表示匹配度越好。非极大抑制（NMS）则像是橡皮擦，帮助我们擦除那些多余的预测框，让每个目标都占据其应有的位置，提高检测的精确性。
Head部分的改进方案 在VisDrones上的冠军方案和若干其他方案都采用了这种“双头部”的方案。soft-NMS似乎可以提升几个点。 小目标目前检测不好，主要原因不是小，应该是小且和背景接近，对比度不高。
召回率越高越好还是越低越好?
1、召回率一般0至1合适。根据查询相关资料信显示，召回率越低，说明物品被对方认可程度越高，召回率在0至1之间属于合适范围。召回率（Recall）叫查全率，是针对原样本而言的，含义是在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。
2、是。mAP在CV中用来衡量模型在测试集上检测精度的优劣程度，综合考虑检测结果的召回率和准确率，mAP值越高表示检测结果越好，因此深度学习map值高准确率是不高。
3、准确率和召回率互相影响，理想状态下肯定追求两个都高，但是实际情况是两者相互“制约”：追求准确率高，则召回率就低；追求召回率高，则通常会影响准确率。我们当然希望预测的结果precision越高越好， recall越高越好， 但事实上这两者在某些情况下是矛盾的。
4、当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，且是准确的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；而如果我们把所有结果都返回，那么比如Recall是100%，但是Precision就会很低。
5、该评价指标可以衡量正确预测正样本占正样本的比例。一般来说模型的召回率越高，模型的准确率越低；模型的准确率越高，召回率越低。
6、%） = 835% 由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。
ai召回率达到好多算高吗
很高。召回率，可以理解为找到的数目与总的需要找到的数目的比，推荐系统是一项工程技术解决方案，召回率0.7很高，表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。
%算高。目前广泛认可的学术论文查重标准为20%以下，超过这个数值就算高。AI查重率是指通过AI技术进行文本比对时，两篇文章中相似内容所占的比例。一些文本查重软件会给出相似度的具体百分比数值，评估文章的原创性和抄袭情况。
在实际应用中，多数人更喜欢称召回率为召回率，因为更能体现其实质意义。召回率绝对值很难计算，只能根据数据库内容、数量来估算。
...准确率、精确率、召回率、灵敏度、特异度、误诊率、漏诊率
灵敏度，或真正例率（TPR），衡量的是模型识别出真正例的能力，而特异度，或真反例率（TNR），则关注模型识别出真反例的准确性。
高精确率意味着模型减少了误报，但可能会牺牲召回率。召回率（Recall，也称真阳性率）： 衡量模型找出所有真正正样本的能力，即TP占所有实际正样本的比例（TP / （TP + FN）。高召回率意味着模型减少了漏报，但可能牺牲了精确率。
F1 分数认为召回率和精度同等重要， 一些多分类问题的机器学习竞赛，常常将 F1-score 作为最终测评的 *** 。它是精确率和召回率的调和平均数，更大为1，最小为0。计算公式如下： 此外还有 F2 分数和 F0.5 分数。 F2 分数认为召回率的重要程度是精度的2倍，而 F0.5 分数认为召回率的重要程度是精度的一半。
代码段揭示了在sklearn中，如何计算多分类任务的宏观性能：macro_p（准确率）、macro_r（精确率）、macro_r（召回率）和macro_f1（F1分数）。F1值，作为精确率与召回率的和谐调和，尤其在类别分布不均衡的场景中，显得尤为关键。
