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1、要得到Precision-Recall曲线(以下简称PR)曲线，首先要对检测模型的预测结果按照目标置信度降序排列。然后给定一个rank值，Recall和Precision仅在置信度高于该rank值的预测结果中计算，改变rank值会相应的改变Recall值和Precision值。
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2、其实，一次mapreduce过程就包括上图的6个步骤，input、splitting、mapping、shuffling、redecing、final redult。
3、Map有两种比较常用的实现：HashMap和TreeMap。
4、不使用泛型：你也可以在keySet和values上应用同样的方法。方法四： 通过键找值遍历（效率低）作为方法一的替代，这个代码看上去更加干净；但实际上它相当慢且无效率。
1、一种非常简单而有效的颜色特征使由Stricker 和Orengo所提出的颜色矩（color moments）这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
2、一种非常简单而有效的颜色特征使由Stricker 和Orengo所提出的颜色矩（color moments） 这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。
3、setTextColor(0xFF0000FF)；//0xFF0000FF是int类型的数据，分组一下0x|FF|0000FF，0x是代表颜色整 数的标记，ff是表示透明度，0000FF表示颜色，注意：这里0xFF0000FF必须是8个的颜色表示，不接受0000FF这种6个的颜色表示。
int color；for (int i = 0； i w； i++) { for (int j = 0； j h； j++) { color = image.getRGB(i， j)；} } 不知道你到底要做什么，这个只是帮你拿到图上的点的颜色。
我的想法是这样的：先将图转化为.png格式，然后将其以文件读入，通过拆分知道是RGB还是ARGB然后将其转化为int型，与其他图转化后得到的int数据比较，差值在一定范围内认为相似，超出则说明不匹配。期待高手作答。。
方法：java.awt.image.BufferedImage public int getRGB(int x，int y)返回默认 RGB 颜色模型 (TYPE_INT_ARGB) 和默认 sRGB 颜色空间中的整数像素。如果此默认模型与该图像的 ColorModel 不匹配，则发生颜色转换。
重排序：利用数据间的流形关系，对度量结果进行重新排序，从而得到更好的检索结果。随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取图片特征。
