[kivy] object connection

1. kivy 파일 load로 연결

2. 한 kv 파일에서

으로 오브젝트를 만듬 -> 다른 kv 파일에서 이 오브젝트를 바로 사용 가능


    NAME:
        Line: ~~~



이걸 파이썬 코드에서 사용하고 싶으면, ID 부여, 그리고 접근을 어디서 할수 있게 할건지
정해야 한다.

이것은


    id: _NAME


    name_in_code : _NAME

이렇게 할시 , 파이썬 코드에서 NAME2 의 프로퍼티(어트리뷰트)중 name_in_code라는 프로퍼티가 생긴다. 이걸로 컨트롤을 할 수 있다.

[python] list slice index

data = [
    [1.0 , 1.0 , 4 , 10],
    [2.0 , 10.0, 4 , 10],
    [3.0 , 23.0, 4 , 10]
    ]

tempdata = [ item[2:] for item in data]

item[ 2 : ] mean from 2 to last

if want last - 1 element, just item [ 2 : -1 ]

[python] class member add

class tempclass():
    def __init__(self):
        self.member1 = 0


if __name__ == '__main__':
    te = tempclass()
    te.aa = 0
    te.yy = 'tt'

    print te.yy
    print te.aa

[kivy] Naming Rule

Kivy looks for a .kv file with the same name as your App class in lowercase
(minus “App” if it ends with ‘App’. eg. TutorialApp to tutorial.kv)

+ or tutorialApp.kv is also ok

Compared to Python syntax, Kivy syntax really sucks.

[python] tkinter - openfile dialog start with initial path

import Tkinter as tk
from tkFileDialog import askopenfilename

root = tk.Tk()
root.withdraw()
temp = askopenfilename(initialdir="c:\\")

[statistic] Confusion matrix

condition positive (P)

the number of real positive cases in the data

condition negatives (N)

the number of real negative cases in the data

---

true positive (TP)

eqv. with hit

true negative (TN)

eqv. with correct rejection

false positive (FP)

eqv. with false alarm, Type I error

false negative (FN)

eqv. with miss, Type II error

sensitivity, recall, hit rate, or true positive rate (TPR)

${\displaystyle \mathrm {TPR} ={\frac {\mathrm {TP} }{P}}={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FN} }}}$

specificity or true negative rate (TNR)

${\displaystyle \mathrm {TNR} ={\frac {\mathrm {TN} }{N}}={\frac {\mathrm {TN} }{\mathrm {FP} +\mathrm {TN} }}}$

precision or positive predictive value (PPV)

${\displaystyle \mathrm {PPV} ={\frac {\mathrm {TP} }{\mathrm {TP} +\mathrm {FP} }}}$

negative predictive value (NPV)

${\displaystyle \mathrm {NPV} ={\frac {\mathrm {TN} }{\mathrm {TN} +\mathrm {FN} }}}$

accuracy (ACC)

${\displaystyle \mathrm {ACC} ={\frac {\mathrm {TP} +\mathrm {TN} }{P+N}}}$

장비의 분류 성능은 이정도만 제공해줘도 충분하다.

[C#] Action and Func Chain

Action act1 = new Action( (x)=> Console.WriteLine("act1") );
            Action act2 = new Action( (x)=> Console.WriteLine("act2") );

            Action act3 = new Action((x) => { } );
            act3 += act1;
            act3 += act2;

            act3(1);
            Console.ReadLine();