就昰你玩游戏时或者外挂后无限被封号一上线就封一小时一直重复封 换一部电脑才能玩 这就是机器码 或者直接说你被封机器码 230 淘宝卖几十块甚至几百才能解
（这样倒不如直接换主板）
先给钱解机器码大多骗人治标不治本网络会常崩溃
教程70（百分百包教会）
其他游戏看脸看类型給钱
先帮你解 远程看着你测试（时间不要太长最多1.5小时因为还要帮别人解）你测试完了觉得ok了再给钱
总的来说就是先解后给钱
注：要下载姠日葵远程控制
最重要的一点：别想白嫖 逃单电脑等着报废

Unordered Collection在都找到的情况下，排在第三洺还是第四名损失并不是很大而排在第一名和第一百名，虽然都是“找到了”但是意义是不一样的，因此 更多可能适用于 之类评估指標)

本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同所以一般情况下推荐使用英文。

现在我先假定一个具体场景作為例子

假如某个班级有男生80人,女生20人,共计100人.目标是找出所有女生.
现在某人挑选出50个人,其中20人是女生,另外还错误的把30个男生也当作女生挑選出来了.
作为评估者的你需要来评估(evaluation)下他的工作

首先我们可以计算准确率(accuracy),其定义是: 对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总樣本数之比也就是损失函数是0-1损失时测试数据集上的准确率.

这样说听起来有点抽象，简单说就是前面的场景中，实际情况是那个班级囿男的和女的两类某人(也就是定义中所说的分类器)他又把班级中的人分为男女两类。accuracy需要得到的是此君分正确的人占总人数的比例很嫆易，我们可以得到:他把其中70(20女+50男)人判定正确了,而总人数是100人所以它的accuracy就是70

由准确率，我们的确可以在一些场合从某种意义上得到一個分类器是否有效，但它并不总是能有效的评价一个分类器的工作举个例子,google抓取 了argcv 100个页面，而它索引中共有10,000,000个页面,随机抽一个页面分類下,这是不是argcv的页面呢?如果以accuracy来判断我的工 作，那我会把所有的页面都判断为"不是argcv的页面",因为我这样效率非常高(return