p=14555 本教程的目的是介绍如何在RapidMiner中创建基本决策树。在本教程中，我将使用“ Iris”默认数据集。...1）访问此数据集，请单击“进程”选项卡，然后转到存储库并单击显示数据的存储库，然后打开下拉菜单以查看数据集“Iris”，如下图所示。 2）单击并将数据集拖到主流程窗口中。...数据集的对象在窗口中应该出现一行线。将那条线连接到窗口角落的凹凸处，然后在屏幕顶部单击运行，我们可以进入结果选项卡查看此数据集的结构。 3）在下面，我们可以看到创建决策树的数据的结构。...参考文献 1.从决策树模型看员工为什么离职 2.R语言基于树的方法：决策树，随机森林 3.python中使用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告...5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列 7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用 8.python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤
在最后几节中，我们能够检测到一个平面并显示一个焦点方块，以帮助我们为模型指定一个位置。我们也熟悉了热门测试和世界变换。现在，我们拥有显示虚拟对象所需的所有工具。...在本教程中，我们将学习如何检索模型并使用按钮的触发器将其呈现在场景中。一旦显示，我们将隐藏焦点方块。...我们刚刚完成了这个功能，现在，我们准备在点击按钮时在场景中显示我们的模型。...焦点方块隐藏/显示选项 当我们在屏幕上显示模型时，我们仍然看到焦点方块干扰了我们漂亮的模型。如果我们在安置后隐藏它，你怎么说？...结论 经过漫长的旅程，我们终于将我们的模型添加到我们的环境中，好像它们属于它。我们在本节中也学到了其他有用的概念。我们在故事板中定制了我们的视图，并在代码中播放动画。
实现三个文本域的内容提交之后显示在表格中，代码直接用文本文件运行，记得后缀改为.html 运行结果 输入123，并点击提交按钮之后，数据就会显示在下面的表格中，有什么问题可以私聊我。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...可见，B+树在多读少写（相对而言）的情境下比较有优势，在多写少读的情境下就不是很有威力了。当然，我们可以用SSD来获得成倍提升的读写速率，但成本同样高昂，对海量存储集群而言不太可行。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 （上图中，少了一个字母D） 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。...HBase中的LSM树 在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。
虚拟变量是什么 实际场景中，有很多现象不能单纯的进行定量描述，只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述，这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量，虽然模型看似变的略显复杂，但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时，如果数据不符合假定，一般我首先考虑的是数据变换，如果无法找到合适的变换方式，则需要构建分段模型，即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间，但分段点的划分还是要依赖经验的累积...回归模型的解读 回归模型可以简单这样理解： 如果模型为 log(wage)=x0+x1*edu+u 的形式，则可以简单理解为：X每变化一个单位，则Y变化的百分点数； 如果模型为 log(wage)=x0...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用，一般会配合逻辑回归使用，即常说的两步法建模。例如购物场景中，买与不买可以构建逻辑回归模型，至于买多少则需要构建普通回归模型了。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...可见，B+树在多读少写（相对而言）的情境下比较有优势，在多写少读的情境下就不是很有威力了。当然，我们可以用SSD来获得成倍提升的读写速率，但成本同样高昂，对海量存储集群而言不太可行。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。...另外，如果有多级树的话，低级的树在达到大小阈值后也会在磁盘中进行合并，如下图所示。 ? ? 下面以HBase为例来简要讲解LSM树是如何发挥其作用的。
CART模型 ，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。...这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。其算法的优点在于: 1)可以生成可以理解的规则。 2)计算量相对来说不是很大。 3)可以处理多种数据类型。 4)决策树可以清晰的显示哪些变量较重要。...下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...#建立树模型要权衡两方面问题，一个是要拟合得使分组后的变异较小，另一个是要防止过度拟合，而使模型的误差过大，前者的参数是CP，后者的参数是Xerror。...#用prune命令对树模型进行修剪(本例的树模型不复杂，并不需要修剪) pfit=prune(fit,cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"])
饭量也得到了很大的提升，以至于公司食堂在考虑要不要收他双人份的伙食费。 这天，张三在爬楼的时候遇到了保洁阿姨，于是上前打招呼。...一开始只是显示一些参数，这倒还好。后来要在屏幕上设定一些参数，设定的时候，要在相应位置显示光标。一个页面可能要设置四五个参数。 阿姨：还好吧，很难吗？...这个屏幕虽然有光标显示的功能，但是不符合要求。它就像word里的光标一样，写入一个字，光标自动后移。但实际上，我们设定的时候，是要求光标固定在一个位置不要动的。...所以我百度了一下，用纯软件的方式实现的。 进入设定状态的时候，在特定位置循环显示” ”和”_”，循环时间是几百个微秒，这样人眼能看到。...开始的时候，光标显示部分的函数是这样写的： if(A_Step == 1) //页面A的第一处光标 { if(cursor_cnt >= 500)
在django的开发中，很多时候我们希望app在admin中显示成我们想要的中文名，而不是显示默认的app_label名称。...在导入app时，django会检查每个在INSTALLED_APPS中的app的default_app_config变量，如果没有设置，django会使用基类AppConfig，因此我们只需要在init.py...所在的路径填写 通过以上两步，即可实现自定义app在admin中的显示名称。...经过以上步骤的操作，在自带的admin 和 xadmin 中都能显示出来 ? 自带的admin中的显示效果 ?...xadmin中的显示效果 内容方法来源：https://www.jianshu.com/p/69e6f9c97b48
这天，老板给了一个任务，给他们公司的产品增加一个液晶屏LCD1602，显示五个页面，可通过上下按键进行切换。 张三心想，这简单啊。...但是老板是个想法很多的人，时不时的会让张三调整显示的顺序，或者增加一个页面，又或者减少一个页面。 于是张三经常要调整page值和数组的对应关系，增加或减少显示页面的函数。...这时保洁阿姨过来，看了一眼，说： 你定义一个指针数组，把这几个页面数组的首地址按顺序存下来，显示页面的时候通过页面数组的首地址来显示就行了，显示函数就不用写那么麻烦了。...阿姨：很简单，RAM其实和单元楼很像，变量地址就是门牌号A-1-301，变量名就是这个地址里住的人的姓名。通过变量名取值就是通过姓名获取这个人对应的年龄，通过地址取值就是通过地址获取这里住的人的年龄。...= C[0]; page_p[3] = E[0]; 再 然后是显示函数： void display_page(uint8_t *page_num) {
不知不觉中，成为了研发部最靓的仔。前台小妹会多看他一眼，而食堂大妈在给他盛菜的时候，手也不抖了。 这天上午，张三在debug，保洁阿姨过来打扫卫生了，张三连忙起身打招呼。...张三：额，好的。 阿姨：最近忙什么呢？ 张三：哦哦，之前的设备升级了一下，加了个串口，可以通过电脑直接修改屏幕上的参数。但是参数送进来不能直接用，要转换一下。...我现在是用带返回值的函数处理的，例如： canshu1 = value_process(canshu1_uart); canshu1_uart是串口送进来的数据，经过函数处理...阿姨：是啊，之前你都是定义一个指针，然后通过这个指针从固定的地址取值。现在你只要反过来，把用来存储的变量确定下来，然后把变量的地址做为参数送入函数处理，这样多省事。...一周后，张三在爬楼时再次偶遇保洁阿姨。 张三：阿姨好！我想向您请教几个问题。 阿姨：说！ 张三：指针的概念学校里倒是讲过，但是用的不多。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 。...知识点补充： 给大家补充一个matplotlib中文乱码问题 在ubuntu16.04中使用python的matplotlib模块进行科学制图时，在输出图例或者标题的时候出现中文乱码问题： 解决： 下载字体...font.sans-serif后添加中文字体 Microsoft YaHei, …(其余不变) 删除~/.cache/matplotlib下文件fontList.py3k.cache 重启python即可 注意：在我修改完成后还需要在代码里加入...'] = False # 显示负数不乱码 另外:可以执行下这段程序–可以打印出可用的字体: #!...', '*' * 10) for f in available: print (f) 总结 到此这篇关于mac如何在matplotlib中显示中文的文章就介绍到这了,更多相关mac matplotlib
一、需求背景 部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员，他们共同从事某一特定工作，完成共同的任务和目标。...在组织或企业中，部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的，如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...但在开发过程中，如果不建立数据表，则需要用选择结构进行判断赋值，所以就产生了大量的 if-else 代码。 本文的目标，就是消除这些 if-else 代码，用更高级的方法来实现！...三、基础工作 同学们在创建完成项目之后，在 cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类，如下图所示。 在员工类中定义 部门编号 和 姓名 两个字段，代码如下。...同学们在开发自己的商业订单时，可以采取这个方案来处理大量的选择逻辑。
为了避免出现此异常，Percolator事务模型在每个事务写入的锁中选取一个作为Primary lock，作为清理操作和事务提交的同步点。...四、在TiKV中的实现及优化 4.1 Percolator在TiKV中的实现 TiKV底层的存储引擎使用的是RocksDB。...这样同一个Key的不同版本在rocksdb中是相邻的，且版本比较大的数据在旧版本数据的前面。 TiKV中对Percolator的实现与论文中稍有差别。...在TiKV的实现中，当提交一个事务时，事务中涉及的Keys会被分成多个batches，每个batch在Prewrite阶段会并行地执行。...，开销很大； 在采用MVCC并发控制算法的情况下也会出现读等待的情况，当存在读写冲突时，对读性能有较大影响； 总体上Percolator模型的设计还是可圈可点，架构清晰，且实现简单。
为了避免出现此异常，Percolator事务模型在每个事务写入的锁中选取一个作为Primary lock，作为清理操作和事务提交的同步点。...四、在TiKV中的实现及优化 4.1 Percolator在TiKV中的实现 TiKV底层的存储引擎使用的是RocksDB。...这样同一个Key的不同版本在rocksdb中是相邻的，且版本比较大的数据在旧版本数据的前面。 TiKV中对Percolator的实现与论文中稍有差别。...，开销很大； 在采用MVCC并发控制算法的情况下也会出现读等待的情况，当存在读写冲突时，对读性能有较大影响； 总体上Percolator模型的设计还是可圈可点，架构清晰，且实现简单。...Google Percolator 事务模型的利弊分析 3.
在问答系统的应用中，用户输入一个问题，系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法通过人工抽取一系列的特征，然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强，并且能有效的解决实际中的问题，但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...但是对于时序的数据，LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征，通过3个门函数对数据的状态特征进行计算，这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”，该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用
领域模型是领域概念尤其是统一语言的可视化表现，在Eric写作《领域驱动设计》一书的时代，领域模型多数以UML来表达。 这里要注意一个历史问题。...这也是Eric倡导模型驱动设计的一个历史背景，至少我认为他在写书时是收到这个思想影响的。最终，这种设计思想并没有得以实现，人们低估了编程的复杂度，高估了模型的重要性。...回到模型上来。我认为领域模型就是对领域概念的抽象，你说的超载10%其实就是业务规则，所以可以抽象为一个领域概念，在与领域专家进行交流时，可以通过领域模型的这个领域概念来表达，而不是直接使用代码。...Eric在书中讲解模型驱动设计时也提到了这个问题。如上图所示，领域模型为指导设计模型，设计模型是领域模型的实现，而随着设计模型的演进，我们又需要这种变更体现在领域模型中，保证模型是领域的真实表达。...这也是为什么在DDD的编程实践中，我们为什么希望避免贫血模型，希望避免使用无法表达领域行为的get和set方法的原因。 倘若要在代码模型中体现领域模型，一种更好的做法是使用DSL，即领域特定语言。
缘起 《你被追尾了》中预告了加速碰撞检测的算法——四叉树（for 2D），所以本文就来学习一下....分析 首先是为什么要使用四叉树进行优化，其实《你被追尾了》中已经说了，这里简单复习一下，碰撞检测是一种比较昂贵的操作....什么是四叉树（Quadtree） 四叉树是一种将一块2D矩形区域（理解为游戏沙盒）分割为更易于管理的子区域的数据结构. 四叉树是二叉树的扩展——将2个子节点变为4个子节点....当越来越多的物体被放入该区域（记做 R，region）的时候，就会导致该区域（节点）的分裂（split）. 具体多到什么程度开始分裂，你可以在程序中进行自定义....就是能实时（其实是每一帧）展示出 四叉树的样子，以及填充发生碰撞的小球对（ball pair）. 框中的小球和边界都是弹性碰撞，小球碰撞时彼此互相穿过.
进化树以树状结构形象的展示各个节点的进化关系，在物种进化，亲缘关系研究领域广泛应用。在biopython中，通过Bio.Phylo子模块，可以方便的访问和展示树状结构中的信息 1....查看树状结构 print方法是最简单的查看树状结构的方法，示例如下 >>> print(tree) Tree(rooted=False, weight=1.0) Clade()...订制分支颜色 在biopython中，将tree文件转换为xml格式之后，可以详细订制每个分支的颜色，示例如下 >>> tree = tree.as_phyloxml() >>> tree.root.color...xml格式的结果也可以输出到文件中，方便后续使用，保存的方式如下 >>> Phylo.write(tree, "tree.xml", "phyloxml") 相比ggtree等专业的树状结构可视化程序...，biopython的功能显得有点简陋，对于完全使用python生态的开发者，提供了最基础的展示功能，其最大亮点是分支颜色的高度订制，可以方便的指定各个分支的颜色。
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