标签: false-positive

所以我有以下程序:

# define swap(a,b) temp=a; a=b; b=temp; 

int main() {
int i, j, temp;
i = 5;
j = 10;
temp = 0;
if (i > j)
    swap(i, j);
printf("%d %d %d", i, j, temp);
}

这导致:

10, 0, 0

我不明白的是为什么if (5 > 10)条件被执行为"真",即使5不大于10.

我有两个 Tomcat 进程，一个叫做event-ws，另一个叫做app-event-ws. 我有时需要event-ws从 shell 脚本中杀死：

ps -ef | grep -w event-ws | grep -v grep

以上将找到并杀死他们；我怎样才能找到确切地找到其中之一？

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc , roc_auc_score
import numpy as np

correct_classification = np.array([0,1])
predicted_classification = np.array([1,1])

false_positive_rate, true_positive_rate, tresholds = roc_curve(correct_classification, predicted_classification)

print(false_positive_rate)
print(true_positive_rate)

来自https://en.wikipedia.org/wiki/Sensitivity_and_specificity：

True positive: Sick people correctly identified as sick 
False positive: Healthy people incorrectly identified as sick 
True negative: Healthy people correctly identified as healthy 
False negative: Sick people incorrectly identified as healthy

我使用这些值 0：生病，1：健康

来自https://en.wikipedia.org/wiki/False_positive_rate：

闪阳性率 = 假阳性 / (假阳性 + 真阴性)

误报数量 : 0 真阴性数量 …

我正在进行性能测量并尝试绘制ROC曲线,但要绘制ROC曲线我需要TPR和FPR.

据我们所知,

误报率(FPR)= FP /(FP + TN)

我有TN和FP的值都等于0,那么如何计算这种情况下的FPR并输入ROC曲线？

我有一个使用参数作为 lambda 表达式的工作方法

private BiConsumer<List<String>, Properties> handleList(Properties p) {
    return (list, prop) -> executeSubList(list, prop);
}

因为p我收到了来自 SonarLint 的误报警告

Unused method parameters should be removed (squid:S1172)

如果我更改prop为，p则会出现编译错误

Lambda 表达式的参数 p 无法重新声明封闭范围内定义的另一个局部变量

使用方法参数作为 lambda 参数时是否存在真正的问题或者是否存在误报检查？