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比如现实生活中的排队，就符合这种先进先出的队列形式，但是像急诊医院排队，就不可能按照先到先治疗的规则，所以需要使用优先队列。
创建节点的命令格式 create [-s] [-e] /path data acl
最近使用 Yjs 给自己开源的一个思维导图加上了协同编辑的功能，得益于该框架的强大，一直觉得很复杂的协同编辑能力没想到实现起来异常的简单，所以通过本文来安利给各位。
针对每个节点的操作，都会有一个监督者 watcher。 当监控的某个对象znode发生了变化，就会触发watcher事件 zk中的watch是一次性的，触发后立即销毁。 父节点，子节点增删改都能触发其watcher 针对不同类型的操作，触发的watcher事件也不同 1 节点创建事件 2 节点删除事件 3 节点数据变化事件
React在组件的生命周期方法中提供了一个钩子shouldComponentUpdate，这个方法默认返回true，表示需要重新执行render方法并使用其返回的结果作为新的Virtual DOM节点。通过实现这个方法，并在合适的时候返回false，告诉React可以不用重新执行render，而是使用原有的Virtual DOM 节点，这是最常用的避免render的手段，这一方式也常被很形象地称为“短路”（short circuit）。
一、算法概述 二、决策树的构建过程 三、常用指标 四、决策树停止分裂的条件 五、决策树算法 六、决策树的剪枝 七、梯度提升决策树（GBDT） 八、实现方法
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.42.0
分布式系统的简单定义：分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
按这种算法得到的随机森林中的每一棵都是很弱的，但是大家组合起来就很厉害了。我觉得可以这样比喻随机森林算法：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家，这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题（新的输入数据），可以用不同的角度去看待它，最终由各个专家，投票得到结果。
ls path 查看某个路径下目录列表,ls / 查看根目录下有一个zookeeper的目录。 目录就是一个节点。/ 根节点 zookeeper是子节点
一、树算法介绍 当前数据挖掘领域中存在10个火热的算法、它们涉及到数据的聚类、分类、关联规则、排序等方面。今天就跟大家说说基于树的分类算法--决策树，决策树有非常良好的优点： 1）决策树的够造不需要任何领域知识，就是简单的IF...THEN...思想 ； 2）决策树能够很好的处理高维数据，并且能够筛选出重要的变量； 3）由决策树产生的结果是易于理解和掌握的； 4）决策树在运算过程中也是非常迅速的； 5）一般而言，决策树还具有比较理想的预测准确率。 CART决策树又称分类回归树，当数据集的因变量为连续性数值时
ETA（Estimated time of Arrival，预计送达时间）是外卖配送场景中最重要的变量之一（如图1）。我们对ETA预估的准确度和合理度会对上亿外卖用户的订单体验造成深远影响，这关系到用户的后续行为和留存，是用户后续下单意愿的压舱石。
XGBoost算法是以CART为基分类器的集成学习方法之一，由于其出色的运算效率和预测准确率在数据建模比赛中得到广泛的应用。与随机森林赋予每一颗决策树相同的投票权重不同，XGBoost算法中下一棵决策树的生成和前一棵决策树的训练和预测相关（通过对上一轮决策树训练准确率较低的样本赋予更高的学习权重来提高模型准确率）。相比于其他集成学习算法，XGBoost一方面通过引入正则项和列抽样的方法提高了模型稳健性，另一方面又在每棵树选择分裂点的时候采取并行化策略从而极大提高了模型运行的速度。
引言 ETA（Estimated time of Arrival，预计送达时间）是外卖配送场景中最重要的变量之一（如图1）。 我们对ETA预估的准确度和合理度会对上亿外卖用户的订单体验造成深远影响，这关系到用户的后续行为和留存，是用户后续下单意愿的压舱石。 ETA在配送业务架构中也具有重要地位，是配送运单实时调度系统的关键参数。对ETA的准确预估可以提升调度系统的效率，在有限的运力中做到对运单的合理分配。在保障用户体验的同时，对ETA的准确预估也可以帮助线下运营构建有效可行的配送考核指标，保障骑手的体验和收
常规导入模块（PyQuery库中的pyquery类） from pyquery import PyQuery as pq
大二下学期学习数据结构的时候用C介绍过二叉树，但是当时热衷于java就没有怎么鸟二叉树，但是对二叉树的构建及遍历一直耿耿于怀，今天又遇见这个问题了，所以花了一下午的时间来编写代码以及介绍思路的文档生成！ 目录： 1.把一个数组的值赋值给一颗二叉树 2.具体代码 1.树的构建方法
本文介绍了聚类算法的基本概念、常用聚类算法、以及其在数据挖掘和机器学习中的应用。主要包括K-means算法、DBSCAN算法、层次聚类算法、凝聚层次聚类算法、Chameleon算法等。
若要将全局变量(全部或部分)的内容复制到另一个全局变量(或局部数组)中，请使用ObjectScript Merge命令。
1. 创建会话方法：客户端可以通过创建一个zookeeper实例来连接zookeeper服务器。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
1.GBDT算法简介 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)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作为最终答案，我们根据其名字(Gradient Boosting Decision Tree)来展开推导过程。决策树(Decision Tree)我们已经不再陌生，在之前介绍到的机器学习之决策树(C4.5算法)、机器学习之分类与回归树(CART)、机器学习之随机森林中已经多次接触，在此不再赘述。但Boosting和Gradient方法是什么含义呢，又如
今天我们来学习一下复杂一点的LinkedList：doublyLinkedList。
在上一节中，我们介绍了GBDT的基本思路，但是没有解决损失函数拟合方法的问题。针对这个问题，大牛Freidman提出了用损失函数的负梯度来拟合本轮损失的近似值，进而拟合一个CART回归树。第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度表示为
基础内容： 这里只是准备简单谈谈基础的内容，主要参考一下别人的文章，对于随机森林与GBDT，有两个地方比较重要，首先是information gain，其次是决策树。这里特别推荐Andrew Moore大牛的Decision Trees Tutorial，与Information Gain Tutorial。Moore的Data Mining Tutorial系列非常赞，看懂了上面说的两个内容之后的文章才能继续读下去。 决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，每次分割的时候，都将当前的空间一分为二，
该文章讲述了Java 的 Vector 类，包括其历史、使用场景、底层实现、与其他类的关系、底层类的结构、构造函数、常用方法、与 ArrayList 的区别、Vector 的性能、与 Collections 工具类的关系、以及其类图。此外，该文还提供了与 JDK 1.0 和 JDK 1.1 中 Vector 的对比，以及 Vector 的常用且效率较高的方法。
在Rust源代码中，rust/library/alloc/src/vec/mod.rs这个文件是Rust标准库中的Vec类型的实现文件。Vec是一个动态大小的数组类型，在内存中以连续的方式存储其元素。
简单地说就是管理员。有什么事它就会通知到所有被它管理的人。就比如宿舍管理员，宿舍要停电他就会发通知，然后所有住这栋楼的都会知道。说专业一点，它是由文件系统和通知机制组成的。
PriorityQueue 一个无限的优先级队列基于一个优先级堆。优先级队列中的元素根据它们的Comparable自然顺序或通过在队列构造时提供的Comparator来排序。(如果有Comparator就根据Comparator来对元素进行排序，否则根据元素自己的Comparable来进行排序)。一个优先级队列不允许‘null’元素。一个依赖自然排序的优先级队列甚至不允许插入一个不可比较(non-comparable)的对象(如果你插入一个non-comparable对象，则会抛出一个ClassCastEx
C++哈希-使用/模拟/封装 零、前言 一、unordered系列关联式容器 1、unordered_map介绍及使用 2、unordered_set的介绍及使用 3、性能比较 二、哈希表/哈希桶 1、哈希介绍及概念 2、哈希冲突及解决 3、闭散列/哈希表的实现 4、开散列/哈希桶的实现 三、哈希封装实现unordered_map/unordered_set 1、哈希桶的改装 2、unordered_map的上层封装 3、unordered_set的上层封装 零、前言 本章主要讲解unordered系列关
利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
前言： 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。但是同时， 单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大 大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，虽然这几百棵决策树中
模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，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。
思路： 定义current不断向下查找，用index记录索引值。对比current的data和我们传入的参数data，如果相等，把index返回。
模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点类似于三个臭皮匠等于一个诸葛亮的做法，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。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级的会议，iccv 09年的里面有不少的文章都是与Boosting与随机森林相关的。模型组合+决策树相关的算法有两种比较基本的形式 - 随机森林与GBD
转自于：博客园-LeftNotEasy 前言： 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。但是同时，单决策树又有一些不好的地方，比如说容易over-fitting，虽然有一些方法，如剪枝可以减少这种情况，但是还是不够的。 模型组合（比如说有Boosting，Bagging等）与决策树相关的算法比较多，这些算法最终的结果是生成N(可能会有几百棵以上）棵树，这样可以大大的减少单决策树带来的毛病，有点
- Java集合类 今天我们来探索一下LinkedList和Queue，以及Stack的源码。 本文参考 http://cmsblogs.com/?p=155 和 https://www.jiansh
勾选Interpret Condition as Variable Expression表示使用变量表达式，建议勾选上。
1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析，以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义；另一方面，就各种现代分类方法的实际效果进行对比。笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据，该数据集为真实公开的非人造数据，公布地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Co
GBDT全称为gradient boosting decision tree， 是一种基于决策树的集成学习算法。在Adaboost算法中，弱分类器的模型可以根据需要灵活选择，而GBDT则强制限定为决策树算法。
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
百度百科中最近公共祖先的定义为：“对于有根树 T 的两个结点 p、q，最近公共祖先表示为一个结点 x，满足 x 是 p、q 的祖先且 x 的深度尽可能大（一个节点也可以是它自己的祖先）。”
Softmax Regression模型本质还是一个多分类模型，对Logistic Regression 逻辑回归的拓展。如果将Softmax Regression模型和神经网络隐含层结合起来，可以进一步提升模型的性能，构成包含多个隐含层和最后一个Softmax层的多层神经网络模型。之前发现R里面没有特别适合的方法支持多层的Softmax 模型，于是就想直接用R语言写一个softmaxreg 包。可以支持大部分的多分类问题，其中的两个示例：MNIST手写体识别和多文档分类(Multi-Class DocumentClassification) 的文档如下
CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Y andex在2017年开源的机器学习库，也是Boosting族算法的一种，同前面介绍过的XGBoost和LightGBM类似，依然是在GBDT算法框架下的一种改进实现，是一种基于对称决策树（oblivious trees）算法的参数少、支持类别型变量和高准确性的GBDT框架，主要说解决的痛点是高效合理地处理类别型特征，这个从它的名字就可以看得出来，CatBoost是由catgorical和boost组成，另外是处理梯度偏差（Gradient bias）以及预测偏移（Prediction shift）问题，提高算法的准确性和泛化能力。
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行输的分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
决策树是一个有监督分类模型，本质是选择一个最大信息增益的特征值进行分割，直到达到结束条件或叶子节点纯度达到阈值。下图是决策树的一个示例图：
《Java集合详解系列》是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列。
在Zookeeper中，ZNode可以分为持久节点和临时节点两类。所谓持久节点是指一旦这个ZNode被创建了，除非主动进行ZNode的移除操作，否则这个ZNode将一直保存在Zookeeper上。而临时节点就不一样了，它的生命周期和客户端会话绑定，一旦客户端会话失效，那么这个客户端创建的所有临时节点都会被移除。另外，ZooKeeper还允许用户为每个节点添加一个特殊的属性：SEQUENTIAL.一旦节点被标记上这个属性，那么在这个节点被创建的时候，Zookeeper会自动在其节点名后面追加上一个整型数字，这个整型数字是一个由父节点维护的自增数字。
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