在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归（Regression）和分类（Classification）的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 以下是一些常用的监督型学习方法。
行为树常被用来实现游戏中的AI。每次执行AI ，都会从根节点遍历整个树，父节点执行子节点，子节点执行完后将结果返回父节点。下面是基本的四个节点：
k-d树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。
AI科技评论按：本文作者李东轩，原文载于作者个人博客，AI科技评论已经获得授权。 在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。 所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归（Regression）和分类（Classification）的算法区别在于输出变量的类型，定量输出称为回归，或者说是连续变
在使用知行EDI系统的过程中，我们经常会用到XMLMap端口进行数据转化，XMLMap端口可以通过拖拽方式进行字段取值映射，同时也可以写代码添加字段对应的取值及判断条件。有时在完成映射后，发现源文件/目标文件待映射的字段和段落需要添加、删除，或者取值逻辑需要调整，可以按照以下步骤解决：
状态管理通常在较小的项目并不需要，但是当涉及到更大的范围时，如企业级的应用大部分需要它了。简单的说，状态是一个包含应用程序使用的最新值的对象。但是，如果咱们从结构的、更抽象的角度来看待它，就会清楚地看到，状态是复杂应该中重要一块，它使能够构建干净的体系结构，并将关注点强有力地分离开来。
2018-09-11 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
B+Tree的定义 B+Tree是B树的变种，有着比B树更高的查询性能，来看下m阶B+Tree特征： 1、有m个子树的节点包含有m个元素（B-Tree中是m-1） 2、根节点和分支节点中不保存数据，只
Kd-树概念 Kd-树其实是K-dimension tree的缩写，是对数据点在k维空间中划分的一种数据结构。其实，Kd-树是一种平衡二叉树。 举一示例： 假设有六个二维数据点 = {（2,3），（5
金三银四真的太卷了，最近小编在整理java面试题汇总的时候，无意中寻到了这份阿里面试官手册，这份面试题还真的与以往的java核心面试知识点有大不同，这份面试官手册是完全站在面试官出题的角度分析问题，要问它有多香我们且看目录就完事了，不过小编这里只摘取了一部分面试官会经常问的分享给到大家。
diff是什么？diff就是比较两棵树，render会生成两颗树，一棵新树newVnode，一棵旧树oldVnode，然后两棵树进行对比更新找差异就是diff，全称difference，在vue里面 diff 算法是通过patch函数来完成的，所以有的时候也叫patch算法
多棵决策树组成了一片“森林”，计算时由每棵树投票或取均值的方式来决定最终结果，体现了三个臭皮匠顶个诸葛亮的中国传统民间智慧。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
导言 在上一篇文章《使用机器学习算法对流量分类的尝试——基于样本分类》（http://www.sdnlab.com/17324.html）中，我提供了一种使用朴素贝叶斯，借助流量的特征信息进行分类的思路和实践方法。然而那篇文章并没有提到如何找到我们用来抽取特征的包。 上一篇只是通过人工从wireshark抓包结果中找到关键的包。一方面，如果使用其他无GUI的工具或者抓包库直接抓包保存，而又不方便用图形界面找关键包该怎么办？另一方面，能够自动化的就应该自动化处理，节省人力成本。 本文通过查找应用的数据包交互特
通过雷达，激光扫描，立体摄像机等三维测量设备获取的点云数据，具有数据量大，分布不均匀等特点，作为三维领域中一个重要的数据来源，点云主要是表征目标表面的海量点的集合，并不具备传统网格数据的几何拓扑信息，所以点云数据处理中最为核心的问题就是建立离散点间的拓扑关系，实现基于邻域关系的快速查找。
不管在任何领域，只要能让非程序员能通过拖拽来实现 2D 和 3D 的设计图就是很牛的，今天我们不需要 3dMaxs 等设计软件，直接用 HT 就能自己写出一个 2D 3D 编辑器，实现这个功能我觉得成
到目前为止我们还没有解释我们的程序是如何显示默认视图界面的。做过WinForm程序的朋友都知道每个Window窗口界面都有一个设计器（对应一个设计文件），其实在IOS中也可以通过设计工具设计界面不用编写代码，这个工具就是Interface Builder。用Interface Builder编辑的文件在iOS5之前是一个“.xib”文件，从IOS5开始进行了改进，使用“.storyboard”文件进行设计。其实在上面我们已经看到这个文件，这里重点说明一下Storyboard文件的使用。
作者：Scott Leberknight 译者： java达人 来源：http://www.sleberknight.com/blog/sleberkn/entry/building_a_distributed_lock_revisited（点击阅读原文前往） ZooKeeper分布式协调5: 构建分布式锁 这是介绍Apache ZooKeeper系列博客的第五篇。在第四篇博客中，您看到了 ZooKeeper体系结构和数据一致性的高层次视图。在这个博客中，我们将使用到目前为止所获得的所有知识来实现一个
最近在做的工作比较需要一个支持任务编排工作流的框架或者平台，这里记录下实现上的一些思路。
C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
本文中我们将详细介绍MCTS的所有步骤。但首先我们从更广泛的理解层面来说，在游戏的MCTS中，我们从给定的棋盘状态开始重复模拟玩法，一般情况下的MCTS我们会一直执行这些模拟直到游戏结束。但AlphaZero的[2]MCTS实现与传统的MCTS不同，因为在AlphaZero中我们也有一个神经网络，它正在接受训练，为给定的板子状态提供策略和值。
Tcharts即Tvision-T1，是基于Canvas的自研可视化组件。 致力于提供高性能，易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”，“地图”和“图可视化“组件。本文主要介绍“图可视化”组件部分。目前已应用到“性能观测APM“，“腾讯云CDN“, “腾讯云安全中心“等多个产品中，提供差异化的图可视化解决方案。
当你在浏览器中打开网页时，浏览器会接收网页的 HTML 文本并进行解析，其解析方式与第 11 章中介绍的解析器非常相似。浏览器构建文档结构的模型，并使用该模型在屏幕上绘制页面。
前面我们讲了线性回归模型和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于回归，又可以用于分类。
为了实现一个基于HTML5的场景小游戏，我采用了HT for Web来实现，短短200行代码，我就能实现用“第一人称”来操作前进后退上下左右，并且实现了碰撞检测。 先来看下实现的效果： http://
序列预测是近年来深度学习的热点应用之一。从推荐系统、自然语言处理还是时间序列分析，它的潜力似乎是无穷无尽的。这使得业界涌现出前所未有的解决方案，并推动着不断创新。
Decision tree learning uses a decision tree (as a predictive model) to go from observations about an item (represented in the branches) to conclusions about the item's target value (represented in the leaves).
2018-11-09 by Liuqingwen | Tags: Godot | Hits
本篇将详细介绍决策树常用的三种算法，剪枝处理，缺失值，决策树优缺点，以及常见的应用场景。
浏览器加载一个页面时，是按照自上而下的顺序加载的，读取到一行就运行一行，如果将script标签写到页面上边，在代码执行的时候，页面还没有完全加载
这一节将讲解快速上手 LogicFlow 流程图编辑框架的内置插件使用，项目整体基于Vue3+Vite3+Ts4开发，为帮助还为熟练使用 Vue3 和 Typescript 语法的小伙伴提供便利，如果你已经很熟练在Vue3中的开发习惯，建议直接访问 LogicFlow 将获取完整的入门指南。
捷豹路虎（Jaguar Land Rover，以下简称 JLR）是英国豪华全地形SUV品牌，现属印度塔塔汽车集团旗下。早在2017年，知行软件已经协助一批供应商通过EDI（Electronic Data Interchange,电子数据交换）成功对接了JLR。
近年来，可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”。D3 正是数据可视化工具中的佼佼者，基于 JavaScript 开发，项目托管于 GitHub。从 D3诞生以来，不断受到好评，在 GitHub 上的项目仓库排行榜也不断上升。可视化越来越流行，许多报刊杂志、门户网站、新闻、媒体都大量使用可视化技术，使得复杂的数据和文字变得十分容易理解，有一句谚语“一张图片价值于一千个字”，的确是名副其实。各种数据可视化工具也如井喷式地发展，D3 正是其中的佼佼者。D3 的全称是（Data-Driven Documents），顾名思义可以知道是一个被数据驱动的文档。听名字有点抽象，说简单一点，其实就是一个 JavaScript 的函数库，主要是用来做数据可视化。
JDK8特性：https://blog.csdn.net/qq_38526573/category_11113126.html
正则用来定义一些字符串的规则，程序可以根据这些规则来判断一个字符串是否符合规则， 也可以将一个字符串中符合规则的内容提取出来。
推荐导读：本篇为树模型系列第二篇，旨在从最简单的决策树开始学习，循序渐进，最后理解并掌握复杂模型GBDT，Xgboost，为要想要深入了解机器学习算法和参加数据挖掘竞赛的朋友提供帮助。
根据指定的层次结构数据构造一个根节点。指定的数据 data 必须为一个表示根节点的对象。比如:
前天晚上朋友A请客，我欣然赴约，一起的还有朋友A的一个朋友B，是啊，每每见到大佬都不由得感慨一下，吾等太渺小了。
作者：刘才权 编辑：黄俊嘉 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的
作者：常敏，腾讯云监控高级工程师 前言 Tcharts 来自于腾讯云监控产品中心，基于 Canvas （HTML5 的新标签）自研的可视化组件，是类似于 Apache Echarts（一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库）和 AntV （蚂蚁金服全新一代数据可视化解决方案）可视化图表库。Tcharts 致力于提供高性能，易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”、“地图”和“图可视化”等组件。本文主要介绍“图可视化”组件部分。图可视化组件目前已应用到全链路监控“腾讯云应用性能观测
https://github.com/lygttpod/AndroidCustomView/blob/master/app/src/main/java/com/allen/androidcustomview/widget/DragBallView.java
RIFT (Rotation-Invariant Feature Transform)
第一部分--拖拽介绍 在https://code.csdn.net/2013ossurvey中最后一个开源项目就是zTree，一方面是因为自己看到有项目中使用了zTree，而已大家表示还不错。另外一方面，自己需要实现一个zTree不支持的复杂逻辑的拖拽功能。总体来说，我要实现的是一个可以拖拽的树形列表。当然最新版zTree也支持多课树之间的数据交互。当然一般的企业开发或者web开发中，使用到2个或3个数就足够了。太多了树形结构对于用户来说，也非常复杂。个人推荐不是非常复杂的需求都可以考虑使用zTree，因为
这是一个新的系列，主要讲机器学习的相关算法，希望想入门的你能耐心看完《写在前面的话》
决策树（Decision tree）是一种基本的分类与回归方法，是一种非参数的有监督学习方法。
谷歌近日发布了2022搜索排行榜，以下是statista制作的美国榜单图表。这个图表有2个主要特点：第一名带有半透明背景色，且右侧有个搜索图标。Power BI如何模拟这样的表格？
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