Super_C
@滤镜起hhbvg_看到看
Siguiendo
Seguidores
Me gusta
compartieron
BTC goes up
AI reject model for Content and Comment
Https://www.binance.com/zh-TC/square/post/16183431638882
Https://www.binance.com/zh-TC/square/post/16183431638882
qqqqqqw
Take a look to see if you've made the list:
Nickname - Weekly reward
D****r -173.86 FDUSD
四**律- 151.39 FDUSD
币****啦- 124.09 FDUSD
D****C -115.69 FDUSD
O****歌 - 108.74FDUSD
Nickname - Weekly reward
D****r -173.86 FDUSD
四**律- 151.39 FDUSD
币****啦- 124.09 FDUSD
D****C -115.69 FDUSD
O****歌 - 108.74FDUSD
R
1
龚有柴GongYouchai
--
最近A股的表现引起了广泛关注，由于之前的快速上涨，许多人未能跟上节奏，结果被市场抛离，随后又在高位追入，直接被困在山顶。
加密货币与股市有许多相似之处，其实不应期望市场会一夜之间暴涨数千甚至数万点，这种期望既不现实也不健康。最理想的市场走势是稳健的牛市，价格逐步上涨，同时逐步洗盘，提高投资者的持仓成本。
回想比特币从一万点逐步上涨至三万点，再从三万点上涨至六万点的过程，每一步都伴随着洗盘。现在比特币价格已达到六万点，下一步可能会继续洗盘，目标可能是九万点甚至更高。在这个过程中，必然会有人遭受损失，也有人选择割肉离场，这都是市场的常态。
给大家的建议是，比特币应成为你在加密货币市场的基石。无论山寨币如何波动，持有比特币是关键。同时，不要死守不放，要灵活操作。我们长期看好加密货币市场和比特币的前景，但这并不妨碍我们进行短期的波段操作。
加密货币与股市有许多相似之处，其实不应期望市场会一夜之间暴涨数千甚至数万点，这种期望既不现实也不健康。最理想的市场走势是稳健的牛市，价格逐步上涨，同时逐步洗盘，提高投资者的持仓成本。
回想比特币从一万点逐步上涨至三万点，再从三万点上涨至六万点的过程，每一步都伴随着洗盘。现在比特币价格已达到六万点，下一步可能会继续洗盘，目标可能是九万点甚至更高。在这个过程中，必然会有人遭受损失，也有人选择割肉离场，这都是市场的常态。
给大家的建议是，比特币应成为你在加密货币市场的基石。无论山寨币如何波动，持有比特币是关键。同时，不要死守不放，要灵活操作。我们长期看好加密货币市场和比特币的前景，但这并不妨碍我们进行短期的波段操作。
1
test
https://www.binance.com/zh-CN
在推荐算法中，常用的评估指标包括 Accuracy（准确率）、Precision（精确率）、Recall（召回率）和AUC（曲线下面积）等。这些指标用于评估推荐算法的性能和效果。
1. Accuracy（准确率）：准确率是指在所有预测结果中，预测正确的比例。在推荐系统中，准确率表示预测的推荐结果中有多少是用户真正感兴趣的。准确率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果越准确。
2. Precision（精确率）：精确率是指在所有预测为正样本的结果中，真正为正样本的比例。在推荐系统中，精确率表示推荐给用户的物品中有多少是用户真正感兴趣的。精确率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果中包含的用户感兴趣的物品比例越高。
3. Recall（召回率）：召回率是指在所有真正的正样本中，被成功预测为正样本的比例。在推荐系统中，召回率表示对于用户真正感兴趣的物品，有多少被成功推荐给用户。召回率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果中包含的用户感兴趣的物品比例越高。
4. AUC（曲线下面积）：AUC 是用于评估推荐系统的排序性能的指标。它表示推荐算法对于正负样本的排序能力，即在所有正负样本对中，推荐结果能够正确排序的概率。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示排序能力越好。
需要注意的是，这些评估指标的解释和使用方法可能会因具体的推荐算法和应用场景而有所不同。在具体应用中，可以根据业务需求和算法特点选择合适的评估指标来评估推荐算法的性能。
1. Accuracy（准确率）：准确率是指在所有预测结果中，预测正确的比例。在推荐系统中，准确率表示预测的推荐结果中有多少是用户真正感兴趣的。准确率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果越准确。
2. Precision（精确率）：精确率是指在所有预测为正样本的结果中，真正为正样本的比例。在推荐系统中，精确率表示推荐给用户的物品中有多少是用户真正感兴趣的。精确率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果中包含的用户感兴趣的物品比例越高。
3. Recall（召回率）：召回率是指在所有真正的正样本中，被成功预测为正样本的比例。在推荐系统中，召回率表示对于用户真正感兴趣的物品，有多少被成功推荐给用户。召回率的取值范围在0到1之间，值越高表示推荐结果中包含的用户感兴趣的物品比例越高。
4. AUC（曲线下面积）：AUC 是用于评估推荐系统的排序性能的指标。它表示推荐算法对于正负样本的排序能力，即在所有正负样本对中，推荐结果能够正确排序的概率。AUC的取值范围在0.5到1之间，值越接近1表示排序能力越好。
需要注意的是，这些评估指标的解释和使用方法可能会因具体的推荐算法和应用场景而有所不同。在具体应用中，可以根据业务需求和算法特点选择合适的评估指标来评估推荐算法的性能。
test
test
test
来了
T
Y ff
Y