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F1分数是一种在机器学习和深度学习中常用的分类模型评估指标，尤其适用于不平衡数据集。它综合了精确率和召回率两个指标的调和平均，因此能够在模型的预测准确性和覆盖度之间达到平衡。F1分数的值介于0和1之间，越接近1表示模型的表现越好。F1分数在一些特定应用场景中尤为重要，比如不平衡数据集（如欺诈检测）或误判成本高的任务（如医学诊断）。此外，F1分数在自然语言处理中的文本分类等任务中广泛使用。对于多分类

在 12 月 14 日的 Doris Summit Asia 2024 上，Apache Doris 创始人 & PMC 成员马如悦在开场演讲中，围绕 “现代化数据仓库” 这一主题，指出 3.0 版本是 Apache Doris 研发路程中的重要里程碑，他将这一进展总结为 “实时之路”、“统一之路” 和 “弹性之路”，详细介绍了所对应的核心特性的设计思考与应用价值

Go 是非常年轻的一门语言，它的主要目标是“兼具 Python 等动态语言的开发速度和 C/C++ 等编译型语言的性能与安全性”。谷歌的“20%时间”工作方式，允许工程师拿出20%的时间来研究自己喜欢的项目。语音服务Google Now、谷歌新闻Google News、谷歌地图Google Map上的交通信息等，全都是20%时间的产物。Go语言（也称为Golang）的诞生可以追溯到2007年，于

数据流架构芯片是一种基于数据流模型的处理器设计。在这种架构中，程序被表示为一个数据流图，其中节点代表计算操作，边代表数据依赖关系。每个节点在其所有输入数据准备好后立即执行，并将结果传递给下游节点。数据流架构芯片作为一种新兴的处理器设计，凭借其独特的计算方式和优势，正在逐步改变计算领域的格局。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，数据流架构芯片有望在更多领域发挥重要作用。尽管数据流架构芯片在特定领域展

YOLO（You Only Look Once）是一个基于深度学习的目标检测算法，最早由Joseph Redmon等人提出。与传统的目标检测方法不同，YOLO采用单一的神经网络结构来同时预测图像中的类别和边界框位置，使得YOLO能够在一次前向传播中同时进行目标分类和定位。YOLOv8是YOLO系列的最新版本，相较于前几代，YOLOv8在检测精度和推理速度上有了显著提升。YOLOv8改进了网络架构，

MeloTTS 是一个强大的多语言文本转语音库，特别设计以支持CPU环境下的实时语音合成，无需依赖GPU。该库能够输出自然流畅的语音，提供了一种高效便捷的方式，将文本信息转换为听觉内容。MeloTTS不仅支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语，还能处理混合语言文本，如含有英语单词的中文文本。此外，用户还可以根据需求调整语速，选择不同的发音口音，如美式英语、英式英语、印度英语和澳大

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如何解决ValueError: Asking to pad but the tokenizer does not have a padding token.