♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下的Redo文件可以放在节点本地吗？ ♣ 答案部分 不能。...同单实例的系统一样，在RAC环境中，每个节点实例都需要至少两组Redo日志文件，且每个节点实例有自己独立的Redo日志线程（由初始化参数THREAD定义），例如： SQL> SELECT B.THREAD.../onlinelog/group_4.266.660615543 52428800 YES INACTIVE RAC环境中的Redo日志文件必须部署到共享存储中，而且需要保证可被集群内的所有节点实例访问到...当某个节点实例进行实例恢复或介质恢复的时候，该节点上的实例将可以应用集群下所有节点实例上的Redo日志文件，从而保证恢复可以在任意可用节点进行。
，可以看到此时value有6个坏果>4个好果，所以这个根节点的类别被标记为坏果。...第二步，我们去掉一个颜色特征，从大小和形状中选择一个最佳的特征进行分裂，结果选择形状作为第二个分裂特征，这个节点对应的样本中：1个坏果，4个好果，所以此节点标记为好果，然后根据其取值：如果形状为圆形，则获得一个叶节点...个数等于0，我们还需要添加一个节点吗？...需要的，虽然在当前数据集上这个属性的样本点为空，并不代表在未来的测试集上这个属性对应的样本点还为空，这也是提高决策树的泛化能力的一个方法。...递归返回的条件有3个： T中样本属于同一类别； 可用属性为0 某个特征的第 j 个取值在T上的样本点个数为0 2.
一个在训练数据集上可以取得100%的准确率的分类器，一定很好吗？未必好，因为它在测试集上的测试结果未必好，又因为分类器的好坏最重要的是要看在测试集上的表现效果。...试想这样一种极端情况，我们手上有100个水果，其中包括三类：香蕉，苹果，杏，它们常用的区分特征比如：形状，大小，外观等，假如我们启用了一个非常特殊的特征，恰好把这100个水果样本对应到了100个叶子节点...，也就是说每个叶子都还有唯一的一个样本，这在训练集上的准确率一定是100%呀，但是在测试集上呢，第101个水果在这个极其特殊的特征上，都有可能不在原100个特征取值内，所以你根本找不到它的对应，所以它不属于这...同时，还有一个因素也得考量，昨天推送分析过，决策树本质上是 if-else的多层嵌套，每个递归构建的新的分裂点（节点）都会不断地降低不纯度（熵），最终在叶子节点上，不纯度降为0，但是，一个叶子节点的深度如果很大...02 怎么剪枝 上面谈到了决策树剪枝的必要性，通过剪枝提高，测试集上的数据在构建好的决策树上找到自己对应所属的叶子节点，即找到自己的对应分类。 应该怎么做剪枝呢？
，我们直接可以在有向图的edge上使用属性dir=none 下面的无象图graph和有向图digraph结果是一样的 graph G1 { a -- b; a -- d; b...strict：严格模式，用于防止相同的两个节点间使用重复的连线。 节点和属性 声明一个节点直接输入节点的名字就可以，如果有多个节点在同一行可以使用空格或者;进行分隔。...graph全局图属性，比如我们把背景颜色变也了淡蓝色，图属性是全局的，除了在graph[]里使用，我们也可以在graph[]外使用，比如控制图的方向rankdir=LR node全局节点属性，我们可以控制全局的节点属性比如我们可以控制所有节点的形状...子视图内的节点相连接，如果不想尾部在子视图内，要使用compound=true属性，连线要加上ltail=cluster_2告诉引擎尾部在哪里。...可以参考文档 图 ： https://graphviz.org/doc/info/attrs.html 形状： https://graphviz.org/doc/info/shapes.html
对于初学者我们的重点可以先放在结合决策树的基本原理的基础上，学会对这些接口的灵活应用，本文以分类决策树为例进行介绍。...# 查看分类决策树预测结果 print("分类决策树在测试集上的分类精度:", score) 代码执行结果如下图所示： 由此可见，使用sklearn默认参数的分类决策树分类精度高达90.7%。...需要注意的的是我们需要首先配置graphviz软件，具体配置方法可以自行百度，我前面写了一篇文章可供参考Python人工智能：Ubuntu系统中网络结构绘图工具库Graphviz的使用方法简介。...决策树分枝算法的设计的核心就在于对与不纯度相关指标的优化上。...实例化分类决策树模型对象 clf = clf.fit(X_train, y_train) # 模型训练 score = clf.score(X_test, y_test) # 获取模型在测试集上的评价结果
具体步骤可以参考操作系统的相关教程，一般是在环境变量中的 PATH 变量中添加可执行文件路径。...Graphviz提供了多种布局算法，用于决定节点和边的排列方式，以呈现清晰的图形结构。常用的布局算法包括：dot：层次布局算法，适用于大多数图形结构，节点会按照层次分布在图形中。...neato：使用力导向布局算法，可用于绘制二维图形，节点会根据节点之间的连接关系相互排斥和吸引。circo：用于绘制环状图形，节点会被布局在一个圆环上。...twopi：用于绘制树状图形，节点会被布局在多个同心圆上。 除了布局算法外，Graphviz还提供了丰富的节点和边样式选项，可以自定义节点的形状、颜色、边的样式、箭头类型等。...这样可以根据需求和个性化要求绘制出符合预期的图形。 在使用Graphviz时，一般的工作流程如下：创建图形对象，可以是有向图（Digraph）或无向图（Graph）。
可以在代码注释里面用图像充分表达信息；没图say个jb？一图胜千言。迄今为止好像没有什么IDE可以支持直接在代码编辑里面放图片的，在另外一些纯文本的场合也是如此。...它可以转换为普通的诸如png格式的真正的图片，还支持SVG矢量图！ 好了，也许有人说markdown的一些拓展格式不也是支持流程图的吗？...就是因为我们不用关心文档的格式，不用考虑什么字体，几级标题等等繁琐的格式，可以专注于创作本身。 姑且你已经认同了这种使用ASCII表达图像方式的优点，但是…这种图难道要使用手一个个字符地敲出来吗？？...软件包，可以在graphviz官网下载；mac用户可以 brew install graphviz；其他linux发行版参考官网。...[A]->[B][C]->[D] [ A ] -> [ B ] [ C ] -> [ D ] 节点(Node) 用中括号括起来的就是节点，我们简单可以理解为一些形状；比如流程图里面的矩形，圆等； [
Graphviz简介 Graphviz(英文: Graph Visualization Software的缩写) 是一个由AT&T开发的图形绘制工具，用于绘制DOT语言脚本描述的图形。...支持多种格式输出，在windows、Linux、Mac上都可以顺利运行。...安装 Ubuntu或Debian下安装很简单 sudo apt-get install graphviz 使用示例 Dot是开源工具包Graphviz上用来画图的一门脚本语言。...通过布局引擎解析脚本得到图像，然后可以将图像导出为各种格式以满足需求。有了它，我们就可以很方便地通过编写脚本来画各种结构示意图和流程图。...// node P T->P [label="Instructions", fontcolor=darkgreen] // edge T->P } 编译生成 [例2] 例子3：同样的图，不同的形状和颜色
支持多种格式输出，在windows、Linux、Mac上都可以顺利运行。...安装 Ubuntu或Debian下安装很简单 sudo apt-get install graphviz 使用示例 Dot是开源工具包Graphviz上用来画图的一门脚本语言。...通过布局引擎解析脚本得到图像，然后可以将图像导出为各种格式以满足需求。有了它，我们就可以很方便地通过编写脚本来画各种结构示意图和流程图。...例子3：同样的图，不同的形状和颜色 digraph graphname { T [label="Teacher" color=Blue, fontcolor=Red, fontsize=24, shape...例子4 : 定制模板 单独地去定义每一个节点其实很浪费时间的，这个模板会让你事半功倍。
windows下的visio是挺强大的，不过在linux没法使用，当然你非要使用也可以安装wine；亿图也不错，支持画数据结构图，不过是收费的。...实际上它和markdown类似，markdown用纯文本编写文档，而能够转化成格式丰富的html，而graphviz使用dot标记语言来编写，能够被转换成svg,png,jpg等图形格式。...然后在命令行执行命令： $ dot -Tpng -o tree.png tree.dot 其中-Tpng表明要将该dot文件转换为png格式的图片，当然你也可以转换为svg,jpg等其他格式的图片。...node行可以用来说明节点的属性，本文例子说，表明它的节点形状是圆，边框颜色为红色，字体颜色为蓝色，字体大小20。当然你也可以指定单个节点的属性，例如后面的root节点单独设置。...总结 本文仅介绍画简单的二叉树图，实际上它的属性非常非常多，可以满足你的绝大部分需求,非常适合自己调教。
在信息爆炸的时代，如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱，是数据侦探们常常面临的挑战。...最终，我们不仅将数据转换成结构化表格，还通过 Graphviz 制作出技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。...关键数据分析在本次调研中，我们的核心目标是获取 Google Scholar 上的学术文献信息。为此，我们首先需要：模拟浏览器请求：伪装成正常用户行为。...解析嵌套 JSON 数据：部分数据以 JSON 格式嵌入到页面中，需要经过提取和解析后转换为结构化表格。数据结构化：将嵌套的数据转换为表格，便于后续数据分析和可视化处理。...代码演变模式可视化在爬虫代码的演变过程中，我们先构建基本请求框架，再逐步加入代理IP等细节设置，最后扩展到数据解析与图谱构建。
决策树在sklearn的应用 决策树Decision Tree是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规 则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题 。...graph = graphviz.Source(dot_data) graph 剪枝参数 过拟合：在训练数据集上表现的很好，在测试数据集上却很差 max_depth 限制树的最大深度，超过设定深度的树枝全部剪掉...min_samples_leaf & min_samples_split min_samples_leaf限定，一个节点在分枝后的每个子节点都必须包含至少min_samples_leaf个训练样本...min_samples_split限定，一个节点必须要包含至少min_samples_split个训练样本，这个节点才允许被分枝，否则分枝就不会发生。...设置随机模式，保证结果不变 ,splitter="random" # 可以调节
知识图谱（关系网络）可以用简单的形状和线条显示复杂的系统，帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。...https://graph-tool.skewed.de/static/doc Graphviz Graphviz使绘制图形变得容易。...它始于研究生物的科学家，但现在每个人都可以使用。 js是它的网页版本，ipy则是在Jupyter notebook中使用的版本。...图由节点和节点之间的有向/无向/多边组成。网络是节点和/或边缘上有数据的图。 用c++编写的SNAP库是为快速工作和清晰的网络图而设计的。...它处理有很多点和线的大网络，找出它们的形状，形成新的网络，并且可以在工作时改变一些东西。 https://github.com/snap-stanford/snap 作者：Meng Li
比如在图中观察到的各种不同的「形状」：图中的圆圈，可能代表子分子，也可能代表密切的社会关系。 在节点级的任务中，GNN可以对图的节点进行分类，并预测图中的分区和亲和力，类似于图像分类或分割。...这个模式描述了其训练数据的形状，并用于指导其他工具。 一个保存了图数据的GraphTensor复合张量类型。其可以被分批处理，并有可用的图操作程序。...一个对GraphTensor结构的操作库： 在节点和边上进行各种有效的传播和池化操作的相关工具。 一个标准的卷积库，可以被ML工程师/研究人员轻松扩展。...，但是TF-GNN确保了它的适用性，并且可以无缝地在异构图（具有各种类型的节点和边）上工作。...安装方法因操作系统而异，例如，在Ubuntu中： $> sudo apt-get install graphviz graphviz-dev 安装tensorflow_gnn $> cd tensorflow_gnn
给定一个二叉树，我们在树的节点上安装摄像头。节点上的每个摄影头都可以监视其父对象、自身及其直接子对象。计算监控树的所有节点所需的最小摄像头数量。 福大大 答案2021-08-05： 1.递归。...Status int const UNCOVERED = 0 const COVERED_NO_CAMERA = 1 const COVERED_HAS_CAMERA = 2 // 以x为头，x下方的节点都是被
这个神器还有个图形界面版，叫 Graphviz ，但良许习惯了命令行，一般是在命令行下完成的。 我们先来看下它能做什么。以下几个图片选自它的官网： ? ? ?...这只是其中的几张图而已，更多图片可以去它的官网查看： http://www.graphviz.org 这个软件非常强大，如果掌握得好的话，可以画出非常好看的作品，而且还不怕产品经理改需求。...节点 类似于脚本语言，节点无需申明就可以直接使用。...而对于节点，我们一般设置它的以下几个属性： shape 形状 label 标签 style 类型，填充还是非填充 color 线条颜色 fillcolor 填充颜色 这些属性是在节点后的一对方括号 []...graph g{ node [shape = "box", style = "filled", color = "red", fillcolor = "green"] //设置节点的默认形状
需要提前在电脑上安装Graphviz，安装完后需要配置环境变量，可能需要重启电脑才能生效。mac下可以直接使用brew安装：brew install graphviz 即可。...在进行决策时，从根节点出发，判断pletal length(花瓣长度)，如果小于等于2.45，则移动到左边棕色的叶子节点，叶子节点的类别就是最终决策的类别，即setosa；如果大于2.45，则移动到右边白色的非叶子节点上...还有一些其他参数，可以限制决策树的形状：min_sample_split:分裂前节点必须有的最小样本数，min_sample_leaf:叶节点必须有的最小样本数量，min_weight_fraction_leaf...控制以上超参数是在训练模型时控制树的形状来减少过拟合。另外一种方式是事先不加约束地训练模型，之后再进行剪枝。需要判断剪掉某个节点能否够提升纯度。...决策树在分裂时通过信息熵或者gini值确定节点的重要性。可以将决策树分裂过程用图形表示出来，也可以将决策边界可视化呈现。
决策树算法原理与sklearn实现 简单地说，决策树算法相等于一个多级嵌套的选择结构，通过回答一系列问题来不停地选择树上的路径，最终到达一个表示某个结论或类别的叶子节点，例如有无贷款意向、能够承担的理财风险等级...在决策树算法中，构造一棵完整的树并用来分类的计算量和空间复杂度都非常高，可以采用剪枝算法在保证模型性能的前提下删除不必要的分支。...剪枝有预先剪枝和后剪枝两大类方法，预先剪枝是在树的生长过程中设定一个指标，当达到指标时就停止生长，当前节点为叶子节点不再分裂，适合大样本集的情况，但有可能会导致模型的误差比较大。...ID3算法从根节点开始，在每个节点上计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益最大的一个特征作为该节点的特征并分裂创建子节点，不断递归这个过程直到完成决策树的构建。...()可以用来把训练好的决策树数据导出，然后再使用扩展库graphviz中的功能绘制决策树图形，export_graphviz()函数语法为 export_graphviz(decision_tree,
，对节点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益值最大的特征作为节点的划分特征； 由该特征的不同取值建立子节点； 再对子节点递归地调用以上方法，构建决策树； 到所有特征的信息增益都很小或者没有特征可以选择为止...CART算法：（二叉树） 分裂：分裂过程是一个二叉递归划分过程，其输入和预测特征既可以是连续型的也可以是离散型的，CART 没有停止准则，会一直生长下去； 剪枝：采用代价复杂度剪枝，从最大树开始，每次选择训练数据熵对整体性能贡献最小的那个分裂节点作为下一个剪枝对象...，直到只剩下根节点。...CART 会产生一系列嵌套的剪枝树，需要从中选出一颗最优的决策树； 树选择：用单独的测试集评估每棵剪枝树的预测性能（也可以用交叉验证）。...工具 Graphviz工具下载 Graphviz能生成决策树的图，即最后一件的test.pdf文件 效果如下：
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