StatefulSet是为了解决有状态服务的容器问题而设计的，对应的Deployment和ReplicaSet是为了无状态服务而设计的。
高考报志愿，能走到高考这一步的并取得成绩的，从幼儿园到高中，3+6+3+3，这个赛道奔跑了15年。
在使用sklearn训练完分类模型后，下一步就是要验证一下模型的预测结果，对于分类模型，sklearn中通常提供了predict_proba、predict、decision_function三种方法来展示模型对于输入样本的评判结果。
We present a hierarchical reinforcement learning (HRL) or options framework for identifying ‘decision states’. Informally speaking, these are states considered ‘important’ by the agent’s policy – e.g., for navigation, decision states would be crossroads or doors where an agent needs to make strategic decisions. While previous work (most notably Goyal et al., 2019) discovers decision states in a task/goal specific (or ‘supervised’) manner, we do so in a goal-independent (or
什么是 Decision Tree？ Decision Tree 可以把 Input 映射到离散的 Labels。对每个节点上的 Attribute 提问，取不同的 Value 走向不同的 Chi
Transfer and Exploration via the Information Bottleneck
实现效果 ---- codes ---- \documentclass[UTF8]{ctexart} \usepackage{tikz} \usetikzlibrary{shapes,arrows} \begin{document} \pagestyle{empty} % 无页眉页脚 \tikzstyle{startstop} = [rectangle,rounded corners, minimum width=3cm,minimum height=1cm,text centered, draw=b
缺乏合法性削弱了欧盟(EU)解决重大危机的能力，并威胁到整个体系的稳定。 通过将数字数据纳入政治进程，欧盟寻求将决策越来越多地建立在健全的经验证明之上。 特别是，人工智能系统有可能通过识别紧迫的社会问题、预测潜在的政策结果、为政策过程提供信息以及评估政策的有效性来提高合法性。 本文研究了三种不同的决策安排如何影响公民对欧盟投入、吞吐量和产出合法性的认知。 第一，独立的人类决策，HDM，第二，独立的算法决策，ADM，第三，欧盟政客和人工智能系统的混合决策。 对572名受访者预先注册的在线实验结果显示，欧盟现有的决策安排仍被视为最民主的投入合法性。 然而，关于决策进程本身——通过量合法性——及其政策成果——产出合法性，在涉及行政和民主选举的欧盟机构的现状和混合决策之间没有观察到差异。 在ADM系统是唯一决策者的情况下，受访者往往认为这些决策是非法的。 本文讨论了这些发现对欧盟合法性和数据驱动政策制定的影响。
Q1_final.m clear all; close all; clc; %% Set-Up: given parameters and validation data % Given parameters n = 2; % number of feature dimensions N_train = [10;100;1000]; % number of training samples N_val = 10000; % nu
本文介绍了决策树算法的基本概念、原理、优缺点以及应用场景。决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地划分数据集，将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵决策树。决策树算法具有可解释性强、适用范围广、效率高、容易实现等优点。同时，决策树算法也存在一定的缺点，如容易过拟合、不稳定、局部最优等问题。在实际应用中，决策树算法可以广泛应用于各种场景，如医疗诊断、信用评级、推荐系统等。
本库是实现用于决策树学习的 ID3 算法的 Ruby 库，目前能够学习连续和离散的数据集。
上文我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔资料的权重，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数α进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的演算法g不是特别好（只要比乱选好点），经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。本节课将在此基础上介绍一种新的aggregation算法：决策树（Decision Tree）。
在编程中，我们经常会遇到需要根据一定的概率来做出选择的情况，比如在游戏中随机生成事件、在机器学习中采样数据等。Python提供了多种方法来实现这种基于概率的选择，本文将介绍其中的几种方法，并给出相应的代码示例。
If we use just the basic implementation of a Decision Tree, it will probably not fit very well.Therefore, we need to tweak the parameters in order to get a good fit. This is very easy and won't require much effort.
类似于css的思想，这个其实就是先定义一下样式然后调用，调用的时候也可以修改，大多数参数也能猜（确信
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
activemq-artemis-2.11.0/artemis-server/src/main/java/org/apache/activemq/artemis/core/server/cluster/qourum/QuorumVote.java
在使用GradientBoostingRegressor进行梯度提升回归时，有时会遇到AttributeError: 'GradientBoostingRegressor' object has no attribute 'staged_decision_function'的错误。这个错误通常是由于使用的GradientBoostingRegressor版本较旧所致，因为在早期的版本中，staged_decision_function函数并不存在。 要解决这个问题，我们可以尝试以下两种解决方案：
Q2.m clear all; close all; clc; n = 2; % number of feature dimensions N = 1000; % number of iid samples % Class 0 parameters (2 gaussians) mu(:,1) = [3.5;0]; mu(:,2) = [5.5;4]; Sigma(:,:,1) = [5 1;1 4]/3; Sigma(:,:,2) = [3 -2;-2 15]/10; p0 = [0.
机器之心报道 机器之心编辑部 Transformer 开始进军决策领域了，它能否替代离线强化学习呢？近日，UC 伯克利、FAIR 和谷歌大脑的研究者提出了一种通过序列建模进行强化学习的 Transformer 架构，并在 Atari、OpenAI Gym 等强化学习实验平台上媲美甚至超越 SOTA 离线 RL 基线方法。 自 2016 年 AlphaGo 击败李世石开始，强化学习（Reinforcement Learning）在优化决策领域可谓是风头无两。同年，基于强化学习算法的 AlphaGo 升级版 A
在我们之前的学习中，了解到HDMI是一种全数字化视频和声音发送接口，可以发送音频以及视频信号。HDMI向下兼容DVI，DVI只能传输视频信号。HDMI和DVI接口协议在物理层均使用TMDS标准来传输音频或视频信号，接下来就着重了解一下TMDS编码。
Lectures 12 and 13: Classification and regression techniques: decision tree and k-nearest neighbor
Introduce The article shows a way to use math equations to represent code's logical. Key ideas logical first Get readers to see the logical first, so prefer to keep a 'where' section to describe variables separately. Pure function conception I am thinking,
"Cadence is a distributed, scalable, durable, and highly available orchestration engine to execute asynchronous long-running business logic in a scalable and resilient way. "
Drools 决策表的使用 决策表简介 引用官方的话 决策表是一个“精确而紧凑的”表示条件逻辑的方式，非常适合商业级别的规则。 目前决策表支持xls格式和csv格式。决策表与现有的drool
继续更新机器学习扩展包MLxtend的文章。本文介绍如何使用MLxtend来绘制与分类模型相关的决策边界decision_regions。
做一个带有分支的流向流程 在执行seperate状态的时候分成了200和400两种情况 描述文件的内容如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proc
SAP QM QS41 不能创建Catalog为Usage Decision的Code Group
ClassificationExample.m %% ================== Generate and Plot Training Set ================== %% clear all; close all; clc; n = 2; % number of feature dimensions N = 1000; % number of iid samples % parallel distributions mu(:,1) = [2;0]; Sigma(
数据编码分为两个阶段，第一个阶段是对输入的8bit数据进行异或（XOR）/异或非（XNOR）运算，拓宽频谱，减少原始数据的0、1跳变次数。再加上一位标志位表示那一种方式被采用来描述转换，分析程序感觉这个就是一个标志原始数据中0多还是1多的标志位，当0多时其为1，else 为0。
大家对ROC曲线都很熟悉，从方法的特异性和灵敏度出发反应一个方法的准确度。但是，在临床的应用中，往往仅通过以上标准得到的准确度是不可靠的。故早在2006年纪念斯隆-凯特琳癌症中心AndrewVickers博士等人研究出另外一个新的评估方法，叫决策曲线分析法（Decision Curve Analysis，DCA）。今天我们就来介绍下在R语言中如何实现决策曲线分析方法。
1912年4月15日凌晨2点20分,“永不沉没”的“泰坦尼克”走完了它短暂的航程,缓缓沉入大西洋这座安静冰冷的坟墓。 欢迎你们说我幼稚荒诞，也欢迎你们继续成熟苍凉。说起来，titanic是我至今
Object-oriengted programming differs from traditional procedural programming in that OOP emphasizes making decisions during runtime instead of during compile time. Runtime means while a program is running,and compile time means when the compiler is puttin
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达，这是一份关于科技行业的技术趋势报告，在四个象限：技术、平台、工具以及语言和框架对每一个条目（Blip）做采用、试验、评估、暂缓的建议。（参考阅读：解读技术雷达的正确姿势）
Q1.m clear all; close all; clc; n = 2; % # of dimensions N = 10000; % # of samples % Class mean and covariance mu(:,1) = [-0.1;0]; Sigma(:,:,1) = [1 -0.9;-0.9 1]; mu(:,2) = [0.1;0]; Sigma(:,:,2) = [1 0.9; 0.9 1]; % Class priors and true labels p
In this recipe, we will perform basic classifications using Decision Trees. These are very nice models because they are easily understandable, and once trained in, scoring is very simple.
在人工智能发展史上，各类算法可谓层出不穷。近十几年来，深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。通过构建分层或「深层」结构，模型能够在有监督或无监督的环境下从原始数据中学习良好的表征，这被认为是其成功的关键因素。
APIServer是访问kubernetes集群资源的统一入口，每个请求在APIServer中都需要经过3个阶段才能访问到目标资源，分别是：认证、鉴权和准入控制。本文主要分析鉴权部分，kubernetes不仅支持多种鉴权方式，还支持同时开启多个鉴权模块，进行联合鉴权。
在特定认知任务上训练的人工神经网络 (ANN) 重新成为研究大脑的有用工具。然而，如果给定的网络可以很容易地接受神经记录 可用的广泛任务的训练，那么 ANN 将更好地帮助认知神经科学。此外，认知任务的无意分歧实施会产生可变结果，这限制了它们 的可解释性。为了实现这一 目标，我们提出了NeuroGym，这是一个开源 Python 包，它提供了大量可定制的神经科学任务来测试 和比较网络模型。基于 OpenAI Gym 工具箱，NeuroGym 任务 (1) 是用高级灵活的 Python 框架编写的；(2) 拥有一个为神经 科学任务的共同需求量⾝定制的共享界面，以促进它们的设计和使用；(3) 支持使用强化和监督学习技术对 ANN进行训练。该 工具箱允许通过以分层和模块化方式修改现有任务来轻松组装新任务。这些设计特征使得采用为一项任务设计的网络并在许多 其他任务上对其进行训练变得简单。
本文介绍了机器学习中的Decision Tree、Bootstrap、bagging、Random Forest、Gradient Boosting等算法，以及它们的应用和原理。这些算法在机器学习领域中具有广泛的应用，如分类、回归、聚类等。
流量控制对于保证Web服务的安全性和可靠性至关重要。在安全性方面，需要阻止黑客频繁访问某些API而获取大量信息。在可靠性方面，任何服务在有限资源的情况下能处理的TPS都有上限。如果超过上限，Service的SLA会急剧下降，甚至服务不可用。根据队列理论，越多的流量，就会导致更多的延迟。所以为了保证Service的SLA，必须进行流量控制。本文介绍了一个基于Kafka和Storm的 异步通用的流量控制方案；同时描述了如何根据数据倾斜程度来自动切换处理流程，以确保系统灵活性和延展性。最后，性能测试结果验证了该方案在高吞吐量时也能将计算延迟控制在6ms左右。
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).
高维数据集是指包含大量变量的数据集，也称为 "维度诅咒"，通常给计算带来挑战。尽管大功率计算在某种程度上可以处理高维数据，但在许多应用中，仍有必要降低原始数据的维度。PCA 能够降低由大量相关变量组成的数据集的维度，并尽可能地保留方差。它找到新的变量，而原始变量只是它们的线性组合，这些被称为主成分（PC）。主成分是正交的，即彼此垂直。
某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警，不同于以往，查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现，仅123节点存在大量查询请求堆积。
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