我前天亲眼见你把某云上的服务器搞宕机。”孔乙己便涨红了脸，额上的青筋条条绽出，争辩道，“写代码不等于写bug！……程序员的代码能叫bug么？”
2015年移动信息化研究中心再出重磅《2015年IT决策中国CIO生态调研》，项目从2014年10月份开始启动到2015年9月份，历时一年共收集调研问卷610份，其中有85.1%来自于企业中的信息化负责人 本报告目的是想全景呈现中国CIO的生态情况，了解企业IT决策和采购趋势，我们将报告中分为IT预算与IT投资部分，其中还包括 Big Data、云计运算、移动化、社交信息安全等重要议题。 以下是云计算调研部分。 第一部分：云计算引入情况 调研中，86.7%的企业认为需要引入云计算，云计算的需求全面激活。 在应用层面，云计算已经普遍被企业所接受，2B市场互联网的进程进一步加快，云端办公与云端业务已经成为企业信息化的必然之路。 该数据也说明了云计算在中国已告别雾里看花时期，企业的云计算应用将进入全方位的落地实践期，如果将此时期定义为云计算的黄金元年也不为过。 ?
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这两个线程是合作的关系，一个负责计算一个负责输出结果．这两个线程之间又存在着严谨的秩序关系或者叫依赖关系，负责输出结果的线程必须等待计算线程作完成计算工作，才能够输出有意义的结果，否则就可能输出错误的结果 这个简单，用两个线程都知道的标记Ｍ来标识计算工作是否完成，在计算线程未完成计算工作时M的值为0，完成计算工作后，将M的值修改为1,那负责输出结果的线程就定期去看看M是否为1，如果不是１，就休息一会儿，一旦发现为 讲了简单的线程同步后，我们说一说高大上的云计算，好厉害啊，云计算．但说穿了，就不会显得那么神．也许，你听有一个词儿叫分布式计算，十几年前就有了，如今只是换了一个名词而已． 云计算一般用于完成一个大型的复杂的任务，而这个复杂的任务可以将其分成若干个子任务（有一种叫作MapReduce的工具专门用来分解任务，参考吴军书籍《数学之美》），然后把这些子任务放到互联网上的一些计算中心去完成 ，从而完成以往需要超级计算机才能够完成的任务．但一些关键任务的计算就必须等某些子任务完成后才可以继续，这可以叫作任务同步，与线程同步的本质是不是一回事儿？
为了帮助你计划，这份云计算买家指南着眼于四大IaaS供应商：亚马逊、微软、谷歌和IBM。 云计算在成本方面有着显著的优势。但医疗IT经理知道成本并不是唯一最重要的事情。他们有一项特殊的指责——要可靠地传送数据。尽管云计算带来许多优势，它仍是飞跃性的一步。为了保证成功，必须要有充分的计划。 亚马逊网络服务(AWS)在定价上很有竞争力：自从年初开始就已经在储存以及可以提供虚拟计算机租赁的亚马逊弹性计算云(EC2)两个方面降价。 AWS还在迅速创新。 ❤ ClearDATA ClearDATA只有一个焦点业务：医疗的云计算。据称，它们的团队在医疗IT操作方面受过训练，可以支持互操作、病人预约、数据分析和其他医疗IT重要项目。 混合云：提供基础设施作为服务的平台，组合了托管在客户数据中心的云服务和供应商数据中心的云平台。 超标量：可以随着需求增加而动态地提供更多计算资源的云平台。 延迟：数据命令发出到数据被送达的时间延迟。
在本文中列出了10个与云计算接触时需要留意的关键点，以帮助企业的业务决策者避免陷入一些IT误区，并从云计算中找到对于企业来说最有价值的部分。 所有云服务都应该连接到可衡量的商业价值，然后进行定期评估。 4、看云计算是否能提供企业内部所缺乏的专业技能 很多企业很难优化他们的后台操作，这导致利润空间的浪费和侵蚀。 安全、监管、可靠性、厂商管理、云与业务的集成能力都是企业IT表现出色的领域。那些在有关云的决策中绕过IT部门的业务决策者将会面临单打独斗的风险。 8、不要把云计算当作一种商业服务 有太多的企业把云视为一种会帮助他们节约运营开支或者桌面计算等管理功能的商业服务。 10、了解云计算供应商的未来规划 如果你正在与一家云提供商建立长期业务合作伙伴关系，那么你需要了解这家云提供商未来扩展产品和服务的计划。
文章目录 决策树原理 学习过程 特征选择 信息增益 信息增益比 ID3决策树的生成 ID3伪代码 C4.5的生成算法 numpy实现 决策树原理 决策树是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构 ,递归地构建决策树.具体方法是：从根结点（root node）开始，对结点计算所有可能的特征的信息增益， 选择信息增益最大的特征作为结点的特征，由该特征的不同取值建立子结点；再对子结点 递归地调用以上方法 ，并将D中实例数最大的类 作为该结点的类标记， 返回T； （3）否则，计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征 Ag ； （4）如果Ag 的信息增益小于阈值ξ ，则置T为单结点树 决策树的剪枝往往通过极小化决策树整体的损失函数或代价函数来实现。 return Node(root=True, label=y_train.value_counts().sort_values(ascending=False).index[0]) # 3,计算最大信息增益
我们常说：数据分析辅助决策。可到底是怎么辅助的，很少有系统讲解。今天用3分钟系统科普一下。首先，我们得明白决策是什么。决策其实就是下决定做一系列的动作。既然是做动作，就会有5w2h。 了解了决策的过程以后，我们会发现数据对决策作用。数据最大的作用，是量化过程。是滴，不是什么人工智能分析，不是精准推荐预测，而是简简单单的量化。去吃饭，至少得扫一眼大众点评上这个饭店的名字、价格、距离。 （二道坡爱情故事都不这么演） ╮(╯▽╰)╭ 很多时候人们是凭着直觉、印象、习惯做决策，根本没有考虑那么多。这时候就需要用数据分析，指出这些随意决策的不靠谱之处，把人们拉回来。 数据分析如何辅助决策的基本思路就是这样。想达成效果，需要两个方面的能力：第一，数据分析能力。会利用数据分析问题，解读问题，最后得出正确的答案推动决策能力。 第二，会把数据分析成果，通过适当的手段进行包装，推动业务部门进行决策。
一、前言 通过之前的文章GBDT算法（简明版）对GBDT的过程做了大概的讲解，我们可以了解到GBDT是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。 二、基础知识 2.1 决策树(DT) 决策树这种算法有着很多良好的特性，比如说训练时间复杂度较低，预测的过程比较快速，模型容易展示（容易将得到的决策树做成图片展示出来）等。 ，虽然这几百棵决策树中的每一棵都很简单（相对于C4.5这种单决策树来说），但是他们组合起来确是很强大。 Gradient Boost与传统的Boost的区别是，每一次的计算是为了减少上一次的残差(residual)，而为了消除残差，我们可以在残差减少的梯度(Gradient)方向上建立一个新的模型。 常用的技术手段是通过控制决策树M的深度和缩减（Shrinkage）Gredient Boost。 在基函数选用决策树中，增加M值能够减小训练集的误差，但是太大会导致过拟合现象。
❝决策树（）是一类很常见很经典的机器学习算法，既可以作为分类算法也可以作为回归算法。同时也适合许多集成算法，如, ，以后会逐一介绍。本篇介绍一下决策树算法的原理。 70年代，一个名为昆兰的大牛找到了信息论中的「熵」来度量决策树的决策选择过程。注意，信息论中的熵是香农提出的。昆兰只是将熵应用于决策树的人。 具体的，随机变量X的熵的表达式如下： 决策树构造 决策树的组成： 根节点：第一个选择点 非叶子节点与分支：中间过程 叶子节点：最终的决策结果 ? 就像这张图展示的，第一个节点就是根节点，绿色的代表 也就是叶子节点，其它的节点也就是非叶子节点(用于决策)，也就是 。 那么如何构造决策树呢？ 「第一步，选择根节点」。 当 时， 当 时， 当 时， 根据数据， 取 ,,的概率分别为, 熵值计算（几个特征属性熵的加权求和）： 信息增益： 同样的方式计算其它三个特征的信息增益： 四个特征中， 的增益最大，所以选择作为根节点
❝决策树（）是一类很常见很经典的机器学习算法，既可以作为分类算法也可以作为回归算法。同时也适合许多集成算法，如, ，以后会逐一介绍。本篇介绍一下决策树算法的原理。 70年代，一个名为昆兰的大牛找到了信息论中的「熵」来度量决策树的决策选择过程。注意，信息论中的熵是香农提出的。昆兰只是将熵应用于决策树的人。 ：最终的决策结果 就像这张图展示的，第一个节点就是根节点，绿色的代表 也就是叶子节点，其它的节点也就是非叶子节点(用于决策)，也就是 。 frac{5}{14} \log_2 \frac{5}{14}=0.940 接着，四个特征逐一分析，先从(天气)下手： 当 时， 当 时， 当 时， 根据数据， 取 ,,的概率分别为, 熵值计算 4}{14}H_2 + \frac{5}{14}H_3 = 0.693 信息增益： g(D,outlook) = H(D)-H(D|outlook)=0.940-0.693=0.247 同样的方式计算其它三个特征的信息增益
1：什么是云计算？ 云计算是一种按量付费的模式！云计算的底层是通过虚拟化技术来实现的！ 2：云计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform service ) php，java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3：为什么要用云计算 小公司：10台 20w+ idc 5w + 100M 10W， 10台云主机，前期投入小，扩展灵活，风险小 大公司：闲置服务器计算资源，虚拟机，出租（超卖） 64G 服务器 64台1G 320台 虚拟化，通过模拟计算机的硬件，来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。
数据集D包含14个训练样本，其中属于类别“Yes”的有9个，属于类别“No”的有5个，则计算其信息熵：即公式(1)的值: 下面对属性集中每个属性分别计算信息熵，如下所示： 根据上面的数据，我们可以计算选择第一个根结点所依赖的信息增益值 ，计算如下所示： 接下来，我们计算分裂信息度量SplitInfo,此处记为H(V)： OUTLOOK属性 属性OUTLOOK有3个取值，其中Sunny有5个样本、Rainy有5个样本、Overcast ，我们可以计算信息增益率，如下所示： 根据计算得到的信息增益率进行选择属性集中的属性作为决策树结点，对该结点进行分裂。 对于完全决策树中的每一个非叶子节点的子树，我们尝试着把它替换成一个叶子节点，该叶子节点的类别我们用子树所覆盖训练样本中存在最多的那个类来代替，这样就产生了一个简化决策树，然后比较这两个决策树在测试数据集中的表现 于是我们需要把子树的误判计算加上一个经验性的惩罚因子。
一 .云计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例： MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务，无需在本机安装，打开浏览器，注册账号，可以随时随地通过网络进行软件编辑 基础设施层面 iaas的实例 ： VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件，是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案，能够管理KVM VMware等虚拟机 3.云计算应用 Google也允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine，基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 云计算的定义 NIST: 云计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 IT业分布式计算技术并未考虑电信业务处理数据包小、高并发特性的特点，用现有的分布式计算，直接用于电信领域不能满足业务要求高性能、高可靠性的要求 分布式计算技术需针对电信领域的场景、业务特征专门优化之后，
单就一个行业而言，一直以来我们对于云计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果云计算是一次真正的革命性变革，那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式，而这些都是目前的云计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说，未来真正的云计算必须是我们口中的“超级云计算”，它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台，而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说，超级云计算带来的好处可能是双倍的，即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是，这里存在着一个大问题：云计算供应商们是否能够建设好超级云计算? 目前，企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序，而云计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在云计算中运行，而且也应为云计算供应商们创造利润。 云计算项目的投资回报率(ROI)在某种意义上已经超越了纯粹的成本节省，任何云计算迁移的可预测风险都会迫使买家进一步追求更高的ROI，所有这些都使得云计算服务的实施变得更为困难。
要点提示 ① 云计算发展背景 ② 什么是云计算 ③ 云计算的优势 ④ 云计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的云计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇，我国数字经济规模已达27.2万亿，占当年 云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众，使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是云，什么是云主机？ 云计算给政企带给的价值 云计算的扩展场景 ● 云计算+大数据的服务趋势 什么是大数据？ 我们迎来了大数据发展时代，对客观世界的认识更进了一步，所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。 “大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。 大数据改变生活 大数据：大数据是指需要通过快速收集、处理、分析，从中提取海量的、多元化的、有价值的数据，为公司营销和决策所用； 大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合
云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。 由于云计算本身的通用性特点，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行，这都需要对海量的不确定数据进行计算处理，这时就需要粒计算。 ，粒计算可以在云计算中大展手脚。 粒计算是云计算的最佳拍档，随着云计算要处理的数据量越来越庞大，大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果，引入粒计算后，可以有效提升云计算的计算效率，充分地发挥出云计算的优势。
，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。 三、GB:梯度迭代（Gradient boosting） Boosting，迭代，即通过迭代多棵树来共同决策。这怎么实现呢？ 实际中靠谱不靠谱总是相对的） Boosting的最大好处在于，每一步的残差计算其实变相地增大了分错instance的权重，而已经分对的instance则都趋向于0。 就像提到决策树大家会想起C4.5，提到boost多数人也会想到Adaboost。 Adaboost是另一种boost方法，它按分类对错，分配不同的weight，计算cost function时使用这些weight，从而让“错分的样本权重越来越大，使它们更被重视”。
计算都是为了应用服务！物联网的发展极大的促进了各种形式的计算！ 我们都很熟悉云计算，一种利用网络实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。 比如大家熟知云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成。云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等。 作为云计算算延迟、拥塞、低可靠性、安全攻击等问题的补充：边缘计算和雾计算甚至海计算等等开始被提出，以弥补云计算的一些短板问题！ 还有： 霾计算：霾计算可以简单理解为垃圾云或雾计算，就是云计算和雾计算的对立面。 认知计算：人工智能领域的概念了，认知计算的一个目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。
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