Recall笔记应用：Aurelia, Node.js, OAuth2, AWS集成演示

JavaScript
需积分: 9 0 下载量 108 浏览量 更新于2024-11-28 收藏 55KB ZIP 举报
资源摘要信息:"recall:记笔记的应用程序。该程序以演示为目的，使用了Aurelia框架、Node.js后端技术、OAuth2认证机制以及AWS云服务中的DynamoDB数据库。尽管功能有限，但提供了一个基础平台，用户可以在其上创建和存储笔记。数据既可以存储在MongoDB中，也可通过DynamoDB在AWS上部署，提供了灵活性和扩展性。由于使用了自签名证书，用户在访问部署的应用程序时需要忽略浏览器的安全警告。" 知识点详细说明: 1. Aurelia框架：Aurelia是一个现代的JavaScript框架，用于构建单页应用程序(SPA)。它以简洁和高效著称，使用纯JavaScript和ES2016来设计，不需要外部库或者包装器。Aurelia拥有数据绑定、依赖注入、路由、自定义元素等强大的功能，这些特性允许开发者快速构建动态的、响应式的用户界面。Aurelia的模块化和灵活的插件系统也提供了扩展应用功能的能力。 2. Node.js：Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境，它允许开发者使用JavaScript来编写服务器端的代码。Node.js非常适合于构建数据密集型的实时应用，这些应用需要处理大量并发连接。它通过事件驱动和非阻塞I/O模型，提高了网络应用的性能。Node.js具有庞大的生态系统和丰富的模块库，可通过npm(节点包管理器)轻松地安装和管理第三方模块。 3. OAuth2：OAuth2是目前广泛使用的授权框架，它允许应用程序通过受信任的第三方平台(如Google、Facebook等)获得有限的访问权限。OAuth2协议支持多种授权流程，使用户可以安全地与第三方应用分享其数据。在Node.js应用程序中实现OAuth2可以提高安全性，允许用户使用现有的账号认证，而不是创建新的用户系统。 4. AWS：亚马逊网络服务(AWS)是全球领先的云服务平台，提供广泛的云计算解决方案，例如计算、存储、数据库、分析、网络、开发工具等。通过AWS，开发者可以轻松地访问高性能计算资源，快速部署和管理应用程序。AWS的服务简化了云基础设施的复杂性，使得开发者可以专注于构建应用程序而不是搭建和维护服务器。 5. DynamoDB：DynamoDB是亚马逊提供的一种NoSQL数据库服务，它能够存储和检索任何量级的数据，且能自动处理扩展和分片以提供一致的高吞吐量和低延迟。DynamoDB适用于各种应用程序，特别是需要快速读写能力的Web和移动应用。其无服务器的设计消除了许多传统的数据库管理和扩展的负担，使开发者能够专注于编写应用程序代码。 6. MongoDB：MongoDB是一种面向文档的数据库系统，它以高性能、高可用性和易扩展性为特点。与传统的关系型数据库不同，MongoDB存储数据为JSON风格的文档，这使得数据模型更加灵活和易于处理。它广泛用于大数据和实时Web应用，支持丰富的查询语言和索引功能，适合多种应用场景。 7. 自签名证书：自签名证书是一种数字证书，由证书持有者自己创建和签名，不同于由受信任的证书颁发机构签发的证书。在安全性要求不高的情况下，自签名证书可以用于本地测试或私有网络中。但因为缺乏第三方认证，它们在公共网络中通常不被信任。使用自签名证书会导致浏览器警告，用户需要确认并接受风险才能继续访问网站。 上述应用涉及的技术栈为开发者提供了一个全面了解现代Web应用开发流程的机会，包括前端开发、后端服务、用户认证、云服务部署以及数据存储解决方案。这为构建具有高度交互性和用户友好的应用提供了坚实的基础。

(Unoffical)人工智能实践：Tensorflow笔记

2023-01-17 上传
总的来说，`(Unoffical)人工智能实践：Tensorflow笔记`涵盖了Tensorflow的基本用法、深度学习模型构建、数据处理、训练过程以及模型评估等多个方面，对于想要深入理解和应用Tensorflow的人来说是一份宝贵的资源。...

Total-Recall:入门级 Android 提醒应用

2021-06-11 上传
Total-Recall 是一款专为初学者设计的 Android 应用程序，旨在帮助用户创建和管理提醒。这个项目是基于 Java 编程语言构建的，因此对Java的基础理解是必要的。本文将深入探讨 Total-Recall 的核心概念和技术，以及...

photol-recall-app:HackIllinois 2015 应用程序。 阿扎尔·艾哈迈德、凯文·努南、马修·怀尔德

2021-06-21 上传
开发者可能会使用它们来设计和实现应用程序的界面，包括按钮、图片展示区和可能的记忆卡片等元素。 2. **图像处理**: 应用中可能包含图像加载、显示、处理等功能。这需要对`java.awt.image`和`javax.imageio`包有...

print(f"acc：{acc} ,recall:{recall},precision:{precision},f1:{f1}")

2023-12-26 上传
这是一个在Python中常见的格式，它使用f-string来格式化输出字符串。它通常用于报告或可视化任务的统计信息。 在这个例子中，'acc'，'recall'，'precision'和'f1'都是用来表示分类任务中的一些关键指标。'acc'...

# 打印当前epoch的损失和评估指标 print("-" * 70) print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}] ") print(f" Train Loss: {train_loss:.4f} Validation Loss: {val_loss:.4f} ") print(f" Accuracy: {avg_accuracy:.4f}",f" Recall: {avg_recall:.4f}", f" F1 Score: {avg_f1:.4f}", f" IoU: {avg_iou:.4f}") 让这个输出优雅点

2023-07-13 上传
以下是一个示例，演示如何使用字符串格式化使输出更整齐： ```python print("-" * 70) print(f"Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}]") print(f"Train Loss: {train_loss:.4f}\tValidation Loss: {val_loss:.4f}") ...

accuracy:0.7355 balanced_accuracy:0.7351 precision:0.7398 recall:0.7130 f1-score:0.7261 roc:0.8043 accuracy:0.7372 balanced_accuracy:0.7367 precision:0.7471 recall:0.7041 f1-score:0.7249 roc:0.8057 accuracy:0.7402 balanced_accuracy:0.7394 precision:0.7584 recall:0.6923 f1-score:0.7238 roc:0.8069 accuracy:0.7371 balanced_accuracy:0.7360 precision:0.7675 recall:0.6676 f1-score:0.7141 roc:0.7989 这几个模型哪一个性能更好

2023-04-23 上传
其中，accuracy和balanced_accuracy是评估整个模型综合性能的指标，precision和recall则分别关注模型的准确率和召回率，在这些方面第一个模型都表现得更好。而f1-score则是综合考虑precision和recall的指标，同样也...

[' precision recall f1-score support', ' 0 0.95 0.96 0.95 10762', ' 1 0.91 0.95 0.93 9339', ' 2 0.90 0.59 0.71 1628', ' micro avg 0.93 0.93 0.93 21729', ' macro avg 0.92 0.83 0.87 21729', 'weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729', ' samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']把列表转成这样的字典形式report1 = { '0': {'precision': 0.95, 'recall': 0.96, 'f1-score': 0.96, 'support': 10762}, '1': {'precision': 0.91, 'recall': 0.95, 'f1-score': 0.93, 'support': 9339}, '2': {'precision': 0.90, 'recall': 0.59, 'f1-score': 0.71, 'support': 1628}, 'micro avg': {'precision': 0.93, 'recall': 0.93, 'f1-score': 0.93, 'support': 21729}, 'macro avg': {'precision': 0.92, 'recall': 0.83, 'f1-score': 0.87, 'support': 21729}, 'weighted avg': {'precision': 0.93, 'recall': 0.93, 'f1-score': 0.93, 'support': 21729}, 'samples avg': {'precision': 0.93, 'recall': 0.93, 'f1-score': 0.93, 'support': 21729} }

2023-06-04 上传
可以使用以下代码将列表转换成字典形式： ``` report_list = [' precision recall f1-score support', ' 0 0.95 0.96 0.95 10762', ' 1 0.91 0.95 0.93 9339', ' 2 0.90 0.59 0.71 1628', ' micro avg 0.93 0.93 ...

['precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.90 0.59 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg 0.92 0.83 0.87 21729 weighted avg 0.93 0.93 0.93 21729 samples avg 0.93 0.93 0.93 21729']把列表转成这样的字典形式report1 = { '0': {'precision': 0.95, 'recall': 0.96, 'f1-score': 0.96, 'support': 10762}, '1': {'precision': 0.91, 'recall': 0.95, 'f1-score': 0.93, 'support': 9339}, '2': {'precision': 0.90, 'recall': 0.59, 'f1-score': 0.71, 'support': 1628}, 'micro avg': {'precision': 0.93, 'recall': 0.93, 'f1-score': 0.93, 'support': 21729}, 'macro avg': {'precision': 0.92, 'recall': 0.83, 'f1-score': 0.87, 'support': 21729}, 'weighted avg': {'precision': 0.93, 'recall': 0.93, 'f1-score': 0.93, 'support': 21729}, 'samples avg': {'precision': 0.93, 'recall': 0.93, 'f1-score': 0.93, 'support': 21729} }

2023-06-04 上传
您可以使用以下代码将列表转换为字典形式： ``` report = ['precision recall f1-score support 0 0.95 0.96 0.96 10762 1 0.91 0.95 0.93 9339 2 0.90 0.59 0.71 1628 micro avg 0.93 0.93 0.93 21729 macro avg ...

accuracy:0.7372 balanced_accuracy:0.7367 precision:0.7471 recall:0.7041 f1-score:0.7249 roc:0.8057 accuracy:0.7402 balanced_accuracy:0.7394 precision:0.7584 recall:0.6923 f1-score:0.7238 roc:0.8069 accuracy:0.7371 balanced_accuracy:0.7360 precision:0.7675 recall:0.6676 f1-score:0.7141 roc:0.7989这三个模型哪一个性能更好

2023-04-23 上传
根据给出的指标来看，第一个模型的性能较好，因为其accuracy、balanced_accuracy、f1-score以及roc指标的值均较高。...在召回率（recall）方面，第一个模型略高于其他两个模型。综合来看，第一个模型的性能更好。

acc = accuracy_score(label_test, y_pred) precision = precision_score(label_test, y_pred) recall = recall_score(label_test, y_pred) f1 = f1_score(label_test, y_pred) print('Accuracy: {:.2f}'.format(acc)) print('Precision: {:.2f}'.format(precision)) print('Recall: {:.2f}'.format(recall)) print('F1 Score: {:.2f}'.format(f1)) 出现问题ValueError: Target is multilabel-indicator but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted', 'samples'].怎么改代码

2023-05-31 上传
例如，如果你想使用'micro'作为平均值选项，可以这样修改代码： ``` acc = accuracy_score(label_test, y_pred, average='micro') precision = precision_score(label_test, y_pred, average='micro') recall = ...
邱笑晨
  • 粉丝: 45
  • 资源: 4553
上传资源 快速赚钱

最新资源