torchmetrics示例 (推荐用于PyTorch训练循环中)：import torch from torchmetrics.classification import MultilabelF1Score, MultilabelAveragePrecision # 假设真实标签和预测概率 # num_classes = 7 num_labels = 7 num_samples = 10 target_labels = torch.randint(0, 2, (num_samples, num_labels)).float() # 真实标签 (0或1) predicted_probs = torch.rand(num_samples, num_labels) # 模型输出的概率 (经过Sigmoid) # 或者直接使用Logits，让metrics内部处理Sigmoid predicted_logits = torch.randn(num_samples, num_labels) # 实例化F1分数，可以指定 average 方式 (e.g., 'micro', 'macro', 'weighted', 'none') # MultilabelF1Score 期望输入是 (preds, target) # preds: 概率 (float) 或 原始logits (float) # target: 真实标签 (int 或 float, 0/1) f1_score_micro = MultilabelF1Score(num_labels=num_labels, average='micro', validate_args=False) f1_score_macro = MultilabelF1Score(num_labels=num_labels, average='macro', validate_args=False) # 计算F1分数 # 注意：MultilabelF1Score 可以直接接收概率或logits，但通常建议给概率 f1_micro_val = f1_score_micro(predicted_probs, target_labels.long()) # target_labels需要是long类型对于F1Score f1_macro_val = f1_score_macro(predicted_probs, target_labels.long()) print(f"Micro F1 Score: {f1_micro_val.item()}") print(f"Macro F1 Score: {f1_macro_val.item()}") # 实例化mAP # MultilabelAveragePrecision 期望输入是 (preds, target) # preds: 概率 (float) # target: 真实标签 (int 或 float, 0/1) map_metric = MultilabelAveragePrecision(num_labels=num_labels, validate_args=False) # 计算mAP map_val = map_metric(predicted_probs, target_labels.long()) # target_labels需要是long类型对于mAP print(f"mAP: {map_val.item()}") # 如果输入是logits，可以这样处理 (MultilabelF1Score 和 MultilabelAveragePrecision 默认不带sigmoid，需要手动处理或确保其内部处理了) # 对于MultilabelF1Score和MultilabelAveragePrecision，当输入是概率时，通常需要手动将target转换为long # 如果输入是logits，则需要确保metrics内部会执行sigmoid # 更好的做法是，统一将模型输出转换为概率再传入metrics probs_from_logits = torch.sigmoid(predicted_logits) f1_micro_val_logits = f1_score_micro(probs_from_logits, target_labels.long()) map_val_logits = map_metric(probs_from_logits, target_labels.long()) print(f"Micro F1 Score (from logits): {f1_micro_val_logits.item()}") print(f"mAP (from logits): {map_val_logits.item()}")总结与注意事项 将ViT从单标签多分类转换为多标签分类，关键在于以下几点： 模型输出层： 确保模型的最终全连接层输出与类别数量相等的Logits，并且不带Softmax激活。
<strong>type Shape interface {</strong> Draw() string <strong>}</strong> 接下来实现几个具体的结构体： <strong>type Circle struct{}</strong> func (c *Circle) Draw() string { return "Drawing a circle" } <strong>type Rectangle struct{}</strong> func (r *Rectangle) Draw() string { return "Drawing a rectangle" } 定义工厂函数 工厂函数根据输入参数返回对应的 Shape 实例。
其设计允许在多个 goroutine 中并发调用 wait()，并且 add 和 done 操作可以灵活交替。
2.1 方法一：使用分离的行/列索引数组 当坐标列表是一个形状为 (N, 2) 的二维数组时，我们可以将其第一列作为行索引数组，第二列作为列索引数组。
<html> <head> <title>文章分类展示</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 20px; } h1 { color: #333; border-bottom: 2px solid #eee; padding-bottom: 5px; margin-top: 30px; } p { margin: 5px 0; } p.article-link { color: #007bff; } p.article-title { font-weight: bold; } </style> </head> <body> <?php // ... (之前的JSON数据、解码和分组代码) ... // 遍历分组后的数据，渲染到HTML foreach($res as $category => $entry_list): ?> <h1><?= htmlspecialchars($category); ?></h1> <?php foreach($entry_list as $article): ?> <p class="article-link"><a href="<?= htmlspecialchars($article['article']); ?>" target="_blank"><?= htmlspecialchars($article['article']); ?></a></p> <p class="article-title"><?= htmlspecialchars($article['title']); ?></p> <?php endforeach; ?> <?php endforeach; ?> </body> </html>代码解释与注意事项： htmlspecialchars(): 在将任何可能来自外部或用户的数据输出到HTML时，使用htmlspecialchars()函数是至关重要的，以防止跨站脚本攻击（XSS）。
数据类型：$pricePerKg 和 $quantityInKg 都应该使用浮点数（float）类型，以支持小数位的价格和数量。
通过以上方法，用户可以灵活地控制 pytest-html 生成的报告文件名，无论是简单的静态命名，还是复杂的动态、带时间戳的命名，并能通过 self-contained-html 选项确保报告的独立性和可移植性。
io.Copy： 如果目标是将数据直接写入另一个io.Writer（如文件或HTTP响应），io.Copy是更高效的选择，它会流式传输数据而不会一次性加载到内存。
总结 通过简单的配置修改，我们可以让 CodeIgniter 4 API 服务器在开发和调试阶段将错误信息返回到 HTTP 响应中，从而极大地提高开发效率。
行者AI 行者AI绘图创作，唤醒新的灵感，创造更多可能 100 查看详情 指定索引位置初始化 可以只对某些特定索引赋值，其余元素将使用对应类型的零值填充： arr := [5]int{0: 10, 4: 20} 这表示第0个元素为10，第4个元素为20，其余位置（1、2、3）自动设为0。
内容验证： 运行一些关键的XQuery或SQL查询，检查数据量是否正确，关键业务数据是否存在，甚至可以随机抽取一些文档进行人工比对。
使用连接池： 连接池可以复用数据库连接，避免频繁建立和关闭连接的开销。
对于异步引擎（如create_async_engine），这个默认的池大小通常是5个连接。
</div> <p>页面内容。
它能确保同一时间只有一个线程可以访问被保护的临界区。
Go语言的惯例是，如果一个类型的方法集包含任何指针接收器的方法，那么所有的相关方法都应该使用指针接收器，以保持一致性。
有道小P 有道小P，新一代AI全科学习助手，在学习中遇到任何问题都可以问我。
应使用filepath.Join拼接路径，避免手动字符串连接，如用filepath.Join("dir", "subdir", "file.txt")替代"dir" + "/" + "file.txt"，以正确处理各系统分隔符并标准化不一致斜杠。
Go结构体字段零值会自动填充（如字符串为空，bool为false），可在解析后手动设置默认值。
关键是建立可观测性，针对性地解决瓶颈，而不是盲目套用“最佳实践”。
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