好的，请提供您要测试的规则内容，我会尽力为您提供一个完善且全面的答案。
指定查找用户类文件的位置 -exclude 指定要排除的程序包列表 -subpackages 指定要递归载入的子程序包...-breakiterator 计算带有 BreakIterator 的第一个语句 -bootclasspath 覆盖由引导类载入器所载入的...javadoc 输出的链 -linkoffline 利用位于 的程序包列表链接至位于 的文档 -excludedocfilessubdir...在概览页面中, 将指定的程序包分组 -nocomment 不生成说明和标记, 仅仅生成声明。...的 @doc 换为 -charset 用于跨平台查看生成的文档的字符集。
一个由设计稿智能生成代码的神器 imgcook，一个由设计稿智能生成代码的神器 imgcook 是专注以各种图像（Sketch/PSD/静态图片）为原材料烹饪的匠心大厨，通过智能化手段将各种视觉稿一键生成可维护的前端代码...，切实提高前端的开发效率。...全链路采用计算机视觉、深度学习等智能化手段依次去除对设计稿的约束，智能生成代码。一键智能还原与丰富的操作面板，实时保证代码和视觉的高度还原。促进团队的高效协作。 ?...即可快速生成代码。点击后可以选择DSL，最后导出到本地即可。 ? 最后打开浏览器查看界面调试即可。 ?...有帮助的话，欢迎分享给身边的同学，非常感谢！❤️
对于测试条件的每个输出，创建一个子结点，并根据测试结果将Dt中记录分布到相应结点，对每个结点，递归调用此算法 R语言实现 通过R语言中的rpart包，对iris数据集进行分类。...rpart包的处理方式：首先对所有自变量和所有分割点进行评估，最佳的选择是使分割后组内的数据更为“一致”(pure)。这里的“一致”是指组内数据的因变量取值变异较小。...rpart包对这种“一致”性的默认度量是Gini值。...（来源：百度）maptree包可以画出生成的决策树图，便于直观的对模型进行解释。 导入包，用rpart函数训练决策树，并输出决策树结果，画出结构图。 ?...由图中结果，可以观察生成决策树的具体结构图，一般来说，处于越高层级的测试条件，有越高的重要性。因此，在进行特征选择时，可根据决策树的结果协助判断，这个特点也增加了决策树的可解释性。 观察误差。
可以发现当由Hive生成的带有timestamp的parquet文件时，查询的时间其实是不对的，Impala默认使用了UTC时区，比CST要慢8个小时，而没有使用本地OS的时区，中国时间。...可以发现无论是基于原始数据，还是由Hive生成的文本文件，parquet文件表，结果查询都一直，与当时存进去的本地时区CST一致，均为中国时间。...4.总结 ---- 1.如果带有timestamp字段的表由Impala生成无论是文本文件还是parquet文件时，无论是由Hive查询还是Impala，均不会有时区的问题。...2.由Hive生成的带有timestamp字段的表，如果是文本格式的，无论是由Hive查询还是Impala，均不会有时区的问题。...3.由Hive生成的带有timestamp字段的表，如果是parquet格式的，由Hive查询不会有时区的问题，由Impala查询时，默认使用的是UTC时区，结果会不正确，假设你本地是中国时间，即CST
R代码： 使用class包的knn函数，对于测试数据中的每一个实例，该函数使用欧氏距离标识k个近邻，然后选出k个近邻中大多数所属的那个类，如果票数相等，测试实例会被随机分配。...优点：可以生成一个单一的、易于理解的、人类可读的经验法则（大拇指法则）；表现往往出奇的好；可以作为更复杂算法的一个基准； 缺点：只使用了一个单一的特征；可能会过于简单 R代码： 使用R包RWeka中OneR...早期的规则学习算法速度慢，并且对于噪声数据往往不准确，后来出现增量减少误差修剪算法（IREP），使用了生成复杂规则的预剪枝和后剪枝方法的组合，并在案例从全部数据集分离之前进行修剪。...R代码： 在R包rpart（递归划分）中提供了像CART（分类回归树）团队中所描述的最可靠的回归树的实现， m.rpart <- rpart(dv ~ iv, data = mydata) #dv...matrix返回矩阵的形式包括各类的概率。class返回树的分类。否则返回一个向量的结果。 可以使用R包rpart.plot中rpart.plot函数对回归树结果可视化。
- 生成由 0 开始到 n 的序列 range 语法 1 : 生成 由 0 开始到 n 的序列 , 不含 n 本身 ; range(n) 代码示例 : """ range 代码示例 """ my_range...= range(6) print(list(my_range)) 执行结果 : [0, 1, 2, 3, 4, 5] 2、range 语法 2 - 生成由 m 到 n 的序列 range 语法 2...: 生成 由 m 到 n 的序列 , 不含 n 本身 ; range(m, n) 代码示例 : my_range = range(1, 6) print(list(my_range)) # 输出：[1..., 2, 3, 4, 5] 执行结果 : [1, 2, 3, 4, 5] 3、range 语法 3 - 生成由 m 到 n 的步长为 k 的序列 range 语法 3 : 生成 由 m 到 n 的步长为...k 的序列 , 不包含 n ; 下面的代码是 生成 0 到 10 之间的偶数序列 , 不包括 10 本身 ; 代码示例 : """ range 代码示例 """ my_range = range(0
；glm函数，实现广义线性回归；nls函数，实现非线性最小二乘回归；knn函数，k最近邻算法 rpart包 rpart函数，基于CART算法的分类回归树模型 randomForest包 randomForest...回归，选择logit连接函数 kknn包 kknn函数，加权的k最近邻算法 rpart包 rpart函数，基于CART算法的分类回归树模型 adabag包bagging函数，基于rpart算法的集成算法...；boosting函数，基于rpart算法的集成算法 party包ctree函数，条件分类树算法 RWeka包OneR函数，一维的学习规则算法；JPip函数，多维的学习规则算法；J48函数，基于C4.5...函数，期望最大（EM）算法 关联规则：arules包apriori函数 Apriori关联规则算法 recommenderlab协调过滤 DRM：重复关联 ECLAT算法： 采用等价类，RST深度搜索和集合的交集...文件 yaml 读写yaml文件 rmakdown写文档 knitr自动文档生成 一般业务中使用比较多的就是上面这些了，当然R里面有很多冷门的包，也很好用滴~
感谢一下群里大佬们的踊跃探讨。结合了一下unittest，整理如下： 对于n条测试用例，还需要写满篇的test_1 ,test_2么？ 显然不需要了。人只需要在表中写好要测试的接口的名字，参数即可。...如图： class Test(unittest.TestCase): '测试类' token_1 = token_emba('12012341006', '123456') #类变量...= ['']: data = eval(apidata[0])(apidata[1]) # 输入要测试的数据,data=(mode,url,body), back...-test.html' fp = file(filename, 'wb') runner = HTMLTestRunner(fp, title=u'测试服新接口测试', description...我们的原则是尽量不经常因为用例 的增删改查 需要去修改代码。 也就是写用例用表，看报告用html或其他文件。 如图，是测试报告
3.划分训练集和测试集 使用sample函数进行抽样，按7：3产生训练集和测试集。 ? 4.模型建立 在R中可以通过rpart、rpart.plot包来实现决策树模型及其可视化。...其中rpart包中的rpart()函数可用于构造决策树,函数中的第一个参数是指用数据集中的其他所有剩余变量构建一个用来预测left这个因变量的决策树模型，点即代表剩余的所有变量，模型的变种可以通过修改公式中的自变量和因变量来实现...data这个参数是指给出用于建立决策树所使用的训练样本。rpart.plot包中的prp()函数可用于画出最终的决策树，prp()函数有很多可供选择的参数(详见？...prp)，因此首先下载和安装rpart和rpart.plot包。...5.对测试集进行预测和评价 调用predict()函数，参数设置为已生成的决策树模型，测试集，以及type指定为分类可获得离职与否的预测结果，然后通过table()函数将其转化为一个混淆矩阵。
标签：Excel公式 本文谈谈如何生成按a至z的顺序字母组成的数组。...有时候，我们想生成由a至z的字母顺序组成的数组： {“a”,”b”,”c”,”d”,”e”,”f”,”g”,”h”,”i”,”j”,”k”,”l”,”m”,”n”,”o”,”p”,”q”,”r”,”s”...图1 在公式栏中，可以看到生成的按字母顺序组成的数组，可以复制并粘贴到公式中使用。 当然，可以直接使用公式生成数组。...公式如下： =CHAR(96+COLUMN(A1:Z1)) 上面生成的是由小写字母组成的数组，如果要生成由大写字母按顺序组成的数组，可以使用公式： =CHAR(64+COLUMN(A1:Z1)) 这样，...举一个非常简单的示例来演示。如果查找字母f在数组中的位置，可以使用公式： =MATCH("f",CHAR(96+COLUMN(A1:Z1)),0) 得到数字6，即字母f在该数组中第6个位置。
我们可以在单元格中只输入这些代表字母，而让Excel自动输出完整的单词内容，如下图1所示。...图1 下面是完整的VBA代码： Private Sub Worksheet_Change(ByVal Target As Range) Dim alphCount As Integer...A中是代表字母，列B中是该字母代表的完整单词。...你可以根据你的情况修改或调整。 这就像是一个字典，你输入内容后，Excel会自动帮你在字典中查找相应的内容，然后输出来。 注意，代码位于相应的工作表模块中，使用了该工作表对象的Change事件。...注：有兴趣的朋友可以到知识星球App完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。
前言 在渗透测试过程中，必不可少的操作就是使用BurpSuite、Fildder等抓包工具对应用程序的数据包进行拦截、观察和篡改。...在WireShark中设置过滤规则“ip.dst==58.20.54.226”，发现登录请求传输的账号密码信息： ?...2、设置后可以通过重启Chrome浏览器打开任意一个HTTPS网址，此时查看变量值对应路径，密钥成功导出到本地啦，已经生成sslkey.log文件： ?...4、配置完成，来看下最终的实际效果（此处同样使用上文中“墨者学院”HTTPS站点作为测试对象，其初始的加密数据包状态可翻看前文）： ? 5、对比一下文章开头BurpSuite拦截到的数据包： ?...12、在WireShark输入过滤规则“ip.src==192.168.137.251 and ip.dst==58.20.54.226”并查看登录请求包，成功监听到明文账号和密码信息（已做前端加密）：
作者 | 李梅、黄楠 编辑 | 陈彩娴 以 ChatGPT 为代表的文本生成的兴起，正促使许多研究人员寻求一个比原始版本更具挑战性的图灵测试。 图灵测试解决两个问题：“机器可以思考吗？”...在使用 AI 写作辅助工具 Grammarly 进行定量评分后发现，ChatGPT 生成的论文得分比图灵原始论文高出 14%。有趣的是，该项研究所发表的论文部分内容是由 GPT-3 生成的。...2 使用 ChatGPT 生成 更可信的图灵测试 在 PeopleTec 的一项研究中，作者将图灵测试的原始论文内容作为 prompt，让 ChatGPT 重新生成一个更具可信性度的论文版本，并使用写作评估工具进行评估...下面显示了 ChatGPT 在图灵模仿游戏中生成的十种诗歌： 图灵测试的结果由人类来裁决。...正如 ChatGPT 所回答的，提问者是否判断模型通过了图灵测试问题“将取决于多种因素，例如机器提供的响应质量、提问者区分人和机器响应的能力，以及用于确定机器是否成功模仿人类的特定规则和标准。
决策树是一种倒立的树结构，它由内部节点、叶子节点和边组成。其中最上面的一个节点叫根节点。 构造一棵决策树需要一个训练集，一些例子组成，每个例子用一些属性（或特征）和一个类别标记来描述。...构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系，一旦这种关系找出，就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。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。...#首先载入所需软件包 library(mboost) library(rpart) library(maptree) #读入样本数据 data('bodyfat') #建立公式 formular...=DEXfat~age+waistcirc+hipcirc+elbowbreadth+kneebreadth #用rpart命令构建树模型，结果存在fit变量中 fit=rpart(formula...如果认为树模型过于复杂，我们需要对其进行修剪 #首先观察模型的误差等数据 printcp(fit) Regression tree: rpart(formula = formula, data
在这个包里面，函数ctree()建立了一个决策树，predict()预测另外一个数据集。 在建立模型之前，iris（鸢尾花）数据集被分为两个子集：训练集（70%）和测试集（30%）。...2、使用包rpart建立决策树 rpart这个包在本节中被用来在'bodyfat'这个数据集的基础上建立决策树。函数raprt()可以建立一个决策树，并且可以选择最小误差的预测。...也可以通过另外一个包'cforest'建立随机森林，并且这个包里面的函数并不受属性的最大数量约束，尽管如此，高维的分类属性会使得它在建立随机森林的时候消耗大量的内存和时间。...由上图的结果可知，即使在决策树中，仍然有误差，第二类和第三类话仍然会被误判，可以通过输入print(rf)知道误判率为2.88%，也可以通过输入plot(rf)绘制每一棵树的误判率的图。...最后，在测试集上测试训练集上建立的随机森林，并使用table()和margin()函数检测预测结果。
有监督学习基于一组包含预测变量和输出变量的样本单元。将全部数据分为一个训练数据集和一个验证数据集，其中训练集用于建立预测模型，验证集用于测试模型的准确性。...这部分通过rpart、rpart.plot和party包来实现决策树模型及其可视化，通过randomForest包拟合随机森林，通过e1071包构造支持向量机，通过R中的基本函数glm()实现逻辑回归。...上述算法构建的树过大，容易出现过度拟合现象。可采用10折交叉验证法预测误差最小的树，然后用它进行预测。 R中的rpart包支持rpart()函数构造决策树，prune()函数对决策树进行剪枝。...生成树时没有用到的样本点所对应的类别可以由生成的树估计，与其真实类别比较即可得到袋外预测（out-of-bag, OOB）误差。无法获得验证集时，这是随机森林的一大优势。...randomForest包根据传统决策树生成随机森林，而party包中的cforest()函数可以基于条件推断树生成随机森林。当预测变量间高度相关时，基于条件推断树的随机森林可能效果更好。
import osrootann = 'D:\dataset\VOCdevkit\VOCdevkit\VOC2012\Annotations'roottrain...
； 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。...，并构建模型 library(rpart) fit <- rpart(UNS ~ ., data = Train) #查看模型输出的规则 fit ?...上面的输出规则看起来有点眼花缭乱，我们尝试用决策树图来描述产生的具体规则。...由于rpart包中有plot函数实现决策树图的绘制，但其显得很难看，我们下面使用rpart.plot包来绘制比较好看的决策树图： #加载并绘制决策树图 library(rpart.plot) rpart.plot...#计算模型的预测准确率 Accuracy <- sum(diag(CM))/sum(CM) Accuracy ? 结果显示，模型在测试集中的预测能力超过91%。但模型的预测准确率还有提升的可能吗？
简介 决策树是一种非常有用的分类方法，它能够对新出现的对象给出正确的分类。比起文本描述的规则，我们更希望能使用图形来直观展示决策树的结果，这就是本文介绍的重点——决策树结果可视化。...方法一 使用基础包绘图函数plot() 优点：适用于各种模型，如raprt模型、C5.0模型等 缺点：图形复杂，规则显示不明确 这里使用我自己通过问卷调查获得的一份hospital数据，做一个简单示范。...方法二 使用rpart.plot包绘图函数rpart.plot() 优点：图形美观，规则显示清晰明了 缺点：只适用于rpart模型 rpart.plot()函数的内部参数结构如下： rpart.plot...rpart.plot） 以hospital数据为例，使用rpart()进行决策树模型的构建，并将结果保存到model变量中，在这个模型中，~左端是因变量，~右端的"."...方法三 使用rattle包绘图函数fancyRpartPlot() 优点：图形更加精美，操作简单 缺点：只适用于rpart模型，需要加载的包比较多 fancyRpartPlot()函数的内部参数结构如下
序：在开发storm项目时，提交项目jar包当把依赖的第三方jar包都打进去提交storm集群启动时报了发现多个同名的文件错误由此开始了一段对jar包的深刻理解之路。.../defaults.yaml] 这里说明stom集群环境中有storm的jar包，我们提交的jar包里面也包含storm的jar包，在读取配置文件时，发现有一样的文件冲突了导致启动错误。...使用eclipse把该工程打包成jar包： ? 选择这个jar包的入口类 ? 把上面代码打包为A.jar后，eclipse会自动为我们生成下面这个文件位于META-INF: ?...观察他的目录结构。 这个jar包里面没有包含依赖的jedis的jar包，且manifest.mf文件中也没有指定入口类和Class-Path（该程序到哪里去加载它依赖的jedis.jar包）。...包和storm的jar包，不依赖其他第三方jar包，我们把这个工程打出jar包，根据上面很明显我们知道jar包中不包含依赖的storm的jar包，且manifest.mf文件中也没有指定Main-Class
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