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HDI高密度互连板正式上线
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嘉立创四层PCB “狠降” 价：降价不降质，产能升级诚意回馈客户
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嘉立创成立一个成品电子产品卖货平台，帮嘉立创的客户卖货如何？
嘉立创成立一个成品电子产品卖货平台，帮嘉立创的客户卖货如何？ 1）嘉立创一直至力于为客户提供价值服务，从电子产业链的PCB及SMT，元器件。。。一直延伸到FA及CNC 全机械产业链及工业软件的全链条的服务战略，集团也在思考如何为客户进一步辅能以客户共同发展，所以2025年立项开发了嘉立创针对电子行业的”云ERP“Saas系统，深得100多位种子用户的喜爱，以嘉立创”云ERP“为载体为客户进行深度辅能， 2）嘉立创集团正在讨论成立一个第三方平台交易平台，为嘉立创几百万客户为基础，不于赢体为目的，让嘉立创的客户在平台上进行产品展示及售卖，平台不对于外开放，仅开放给嘉立创的客户，大家讨论讨论平台的价值意义及价值
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上期我们介绍了Python的环境配置，本期我们介绍ROC曲线以及如何绘制ROC曲线。 ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是用于评估二分类模型性能的一种工具。它显示了在不同阈值下，真正例率（True Positive Rate，也称为灵敏度或召回率）与假正例率（False Positive Rate）之间的权衡关系。当我们讨论ROC曲线时，可以想象一个二分类模型，例如医学诊断中的癌症检测。我们用“正例”表示病患患有癌症，而“负例”表示患者没有癌症。真正例率 (TPR，也叫灵敏度或召回率)： 假设我们的模型通过某个阈值，成功地找出了患有癌症的病患。 这就是一个真正例。 TPR告诉我们在所有实际患有癌症的病患中，有多少被成功地找出来了。 假正例率 (FPR)： 然而，模型可能会犯错误，将一些实际上是健康的人错误地判定为患有癌症。 这就是一个假正例。 FPR告诉我们在所有实际健康的人中，有多少被错误地认为患有癌症。 现在 ，我们可以考虑不同的 阈值。 如果我们把阈值设置得很低，模型可能会把很多人都判定为患有癌症，这会增加TPR，但同时也增加了FPR。 反之，如果我们把阈值设置得很高，模型只会把那些非常确信患有癌症的人判定为患有癌症，这样会减少FPR，但可能也减少了TPR。ROC曲线就是在不同阈值下，TPR和FPR之间的权衡。如果你能画出ROC曲线，你可以看到在整个权衡范围内的模型表现情况。比如，一条理想的ROC曲线可能如下图所示： 这个图形展示了在不同阈值下，TPR和FPR的变化。曲线越靠近左上角，说明模型在保持高召回率的同时，控制假正例率的能力越好。ROC曲线正是通过不断移动分类器的“阈值”来生成曲线上的一组关键点 (也可以参考老师给的这篇博客：机器学习基础（1）- ROC曲线理解 - 简书 (jianshu.com)可能讲的更清晰一点) import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve, auc 我们导入我们需要使用的库，我们使用import导入特定的库，使用from从特定关键字导入，使用as作为库的别称。y_true = np.random.randint(2, size=100) y_scores = np.random.rand(100) 我们使用random生成随机的一百组数据。fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores) 接着调用roc_curve代入我们生成的数 据 计算 ROC曲线的参数。roc_auc = auc(fpr, tpr) 计算ROC曲线的面积。plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.plot(fpr, tpr, label='ROC曲线(AUC = {:.2f})'.format(roc_auc)) plt.plot([0, 1], [0, 1], linestyle='--', label='数据') plt.xlabel('FPR') plt.ylabel('TPR') plt.legend(loc='lower right') plt.show() 最后利用matplotlib生成我们的图像并显示就完成了我们的ROC曲线的绘制。
人工智能导论（1.2）——ROC曲线介绍以及绘制ROC曲线
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发现嘉立创还缺个定制连接线的业务，建议一下
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是否可以做罗杰斯4350的多层板？
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PCB PCBA 不会设计啊
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用嘉立创EDA LAYOUT活儿有感兴趣的伙伴么？
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M3的螺丝孔，PCB开孔大小3.5，孔中心离板边只有2.7，孔会破吗
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