Parser和Interpreter是非常重要的两组接口：Parser负责创建AST对象，Interpreter解释器则负责解释AST，并进一步创建查询的执行pipeline。它们与IStorage一起，串联起了整个数据查询的过程。
从西瓜书和统计学习方法中学习了决策树的相关知识，同时在网上查找了树的知识点，最重要的是二叉树和树3种的遍历方式
今天推荐一个高仿电商项目小米商城，vue-store 作者还是学生，利用寒假做的，学生就这么牛逼哄哄，佩服佩服。
log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现， 当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中实际使用最多的还是log4j， 人们遗忘了sun的日志工具类。 它的一个独有特性包括在类别中继承的概念。通过使用类别层次结构，这样就减少了日志记录输出量，并将日志记录的开销降到最低。
Linux操作系统中的流量控制器TC（Traffic Control）用于Linux内核的流量控制，主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后，经过流量限制丢弃不符合规定的数据包，由输入多路分配器进行判断选择：
决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法。以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类，这个把样本分类的任务，可看作对“当前样本属于正类吗？”这个问题的“决策”或“判定”过程。顾名思义，决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临决策问题时的一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一系列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它翘起来是什么声音？”，最后我们得出最终决策：这是个好瓜。
知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性，因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言，具有天然的优势，网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系，使用因果发现算法，也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索，可以给出根因的传播路径，便于运维人员快速的做出干预决策。
深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”，即一旦使用新的数据集去训练已有的模型，该模型将会失去对原数据集识别的能力。为解决这一问题，本文提出了树卷积神经网络，通过先将物体分为几个大类，然后再将各个大类依次进行划分、识别，就像树一样不断地开枝散叶，最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类。
对于 MySQL 的基础学习来说，配置文件以及启动相关的内容也是有一些知识点是需要我们了解的。今天，我们就来简单地学习一下配置文件分组相关的内容以及启动工具之间的区别。
写在前面 Python的基础语法在前段时间的穷追猛更后终于告一段落。今天来看看它的面向对象又有哪些奥秘呢？ 标准的物件导向语言 Python。这里提供一个主观判断（Judgement call）：习惯物件导向编程的资料科学初学者应该先学 Python。但这个主观判断仍旧不能广泛应用，因为这对于没有接触过任何一种类型编程的资料科学初学者来说毫无参考价值。 我们在开始讨论 Python 物件导向之前再看一个熟悉的例子，借此了解属性与方法是什么。 属性与方法 一个物件（Object）可以包含属性（Attribut
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍支撑向量机的核心思想，最终将支撑向量机的思想转换成最优化问题。针对线性可分的问题可以使用Hard Margin SVM，非线性可分的问题可以使用改进的Soft Margin SVM。
当向一个对象发送消息的时候，实际上是通过isa在对象的类别中找到相应的方法。我们知道OC中除了实例方法之外还有类方法，那么类别是否也是个对象呢？
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节从SVM算法的基本思想推导成最终的最优化数学表达式，将机器学习的思想转换为数学上能够求解的最优化问题。SVM算法是一个有限定条件的最优化问题。
ClassLoader 是 Java 届最为神秘的技术之一，无数人被它伤透了脑筋，摸不清门道究竟在哪里。网上的文章也是一篇又一篇，经过本人的亲自鉴定，很多都是在误导别人。本文我带读者彻底吃透 ClassLoader，以后其它的相关文章你们可以不必再细看了。
通过一个实例来说明如何划分聚合与聚合根 场景：一个下订单的业务，一个订单必须有相应的客户信息，订单下有订单项，每个订单项必须有相应的产品信息，产品有分类的信息。 1.根据这个基本的需求，我们初步确定的
本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中，我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中，它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行，但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合，我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样，存在非凸训练问题。然而，潜在SVM是半凸的，一旦为正例指定了潜在信息，训练问题就变成了凸的。我们相信，我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能，如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。
决策树是基本的机器学习分类算法，它的输入是一组带标签的数据，输出是一颗决策树，树的非叶结点代表判断逻辑，叶子结点代表分类子集。
eXtendsible markup language 可扩展性语言,用来保存数据,用来配置文件,数据传输载体. 客户端->访问->服务器
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。
文本分类大致有两种方法：一种是基于训练集的文本分类方法；另一种是基于分类词表的文本分类方法。两种方法出自不同角度的研究者，训练集法更多的来自计算机或人工智能研究领域，而分类表法则更多地来自突出情报领域。本文主要介绍前一种。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍对于分类问题非常重要的决策边界，先对逻辑回归求出决策边界的函数表达式并绘制，但是对于像kNN这种不能求出决策边界表达式的可以通过预测样本特征平面中区间范围内的所有样本点来绘制决策边界。最后通过调整kNN算法的k值，了解模型的复杂与简单对应的决策边界不同。
MySQL 的帮助信息重要吗？不太重要！有用吗？有！就好比你在家洗澡的时候，突然有人不停地按你家的门铃，能把你憋出心脏病来，嘿嘿。
ClassLoader 是 Java 届最为神秘的技术之一，无数人被它伤透了脑筋，摸不清门道究竟在哪里。网上的文章也是一篇又一篇，经过本人的亲自鉴定，绝大部分内容都是在误导别人。本文我带读者彻底吃透 ClassLoader，以后其它的相关文章你们可以不必再细看了。
在解决分类问题的决策树中，叶子节点就表示所有的分类，比如这里的分类就有3种：无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。
上一篇文章机器学习算法复习手册——决策树在复习完基本概念之后，我给自己挖了一个坑：用python写一个决策树出来（注意，不是sklearn调包）。虽然说这个东西在几年前我写过一次，但又写一次，发现很多地方还有挺折磨我的。今天，就来填这个坑，分享一下我写的很垃圾的ID3决策树算法。
YOLOv1虽然检测速度快，但在定位方面不够准确，并且召回率较低。为了提升定位准确度。改善召回率，YOLOv2在YOLOv1的基础上提出了几种改进策略，如下图所示。可以看到，一些改进方法能有效提高模型的mAP。
在这篇文章中，我将用简单的术语解释决策树。这可以被认为是一个关于决策树的傻瓜教程，虽然我个人不太喜欢这种表达。
Hello Kitty，一只以无嘴造型40年来风靡全球的萌萌猫，在其40岁生日时，居然被其形象拥有者宣称：HelloKitty不是猫！ 2014年八月，研究 Hello Kitty 多年的人类学家 C
正文共：8270 字 151 图 预计阅读时间：21 分钟 前文推送 MIT线性代数相关资源汇总 《机器学习》--第一章 《机器学习》--第二章 《机器学习》--第三章（上） 《机器学习》--第三章（下） 本文目录： 4.1 决策树基本流程 4.2 划分选择 4.3 剪枝处理 4.4 连续值与缺失值处理 4.5 决策树算法对比 第四章 决策树 4.1 决策树基本流程 决策树(decision tree，亦称为判定树)是一类常见的机器学习方法。 以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新
我们对索引这个名词最早的认知应该来自初学任何一门程序设计语言时 的数组吧，数组的下标即是索引，索引有什么用？我们的计算机没有想 像的那么聪明，cpu在查找数据是你如果不指定方式他只会从头到尾依次 遍历，有了索引之后我们就可以对Cpu进行优雅的指挥啦。快速定位，提 升效率！
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
决策树是一种基于树形结构的分类模型，它通过对数据属性的逐步划分，将数据集分成多个小的决策单元。每个小的决策单元都对应着一个叶节点，在该节点上进行分类决策。决策树的核心是如何选择最优的分割属性。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
信息熵是将熵的理论应用于信息混乱度的描述，在随机变量中可以描述随机变量不确定性的程度，在机器学习的样本集合中，可以用于描述样本集合的纯度。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。本文将分三篇介绍决策树，第一篇介绍基本树（包括 ID3、C4.5、CART），第二篇介绍 Random Forest、Adaboost、GBDT，第三篇介绍 Xgboost 和 LightGBM。
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器。
ClassLoader 是 Java 届最为神秘的技术之一，无数人被它伤透了脑筋，摸不清门道究竟在哪里。网上的文章也是一篇又一篇，经过本人的亲自鉴定，绝大部分内容都是在误导别人。本文我带读者彻底吃透 ClassLoader，以后其它的相关文章你们可以不必再细看了
前面三天推送了决策树的基本原理和选择最佳分裂特征的几种公式，用到决策树一般都会出现过拟合问题，因此需要对决策树进行剪枝，阐述了常用的几种剪枝的方法（这些方法都出现在了sklearn的决策树构造函数的参
基于哈希表实现。存储引擎会对所有的列计算一个哈希码， Hash索引将所有的哈希码存储在索引中，同时在索引表中保存指向每个数据行的指针
三者之间的关系： 服务器通过vps可分为多个具有相同性能的虚拟服务器，根据服务器的需求选择所需空间的大小。
索引为什么能提高数据访问性能很多人只知道索引能够提高数据库的性能，但并不是特别了解其原理，其实我们可以用一个生活中的示例来理解。 我们让一位不太懂计算机的朋友去图书馆确认一本叫做《MySQL性能调优与架构设计》的书是否在藏，这样对他说：“请帮我借一本计算机类的数据库书籍，是属于 MySQL 数据库范畴的，叫做《MySQL性能调优与架构设计》”。朋友会根据所属类别，前往存放“计算机”书籍区域的书架，然后再寻找“数据库”类存放位置，再找到一堆讲述“MySQL”的书籍，最后可能发现目标在藏(也可能已经借出
在整个计算机运行系统里，Cpu，内存，和磁盘主要的性能瓶颈是卡在了读取数据中，Mysql索引的优化主要在减少磁盘I/O操作中，这篇博客中详细讲解了二叉树结构，以及BTree作为Mysql索引结构的根本原理，文章底部留下来几个常用的问题。
本系列将按照类别对题目进行分类整理，重要的地方标上星星，这样有利于大家打下坚实的基础。
1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化，使其更适合实现外存储索引结构。在B+Tree中，所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上，而非叶子节点上只存储key值信息，这样可以大大加大每个节点存储的key值数量，降低B+Tree的高度。
文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 index、type 和 _id 唯一标识。文档元数据：
决策树的思想在我们的日常生活中非常常见，甚至在很多时候我们会不自觉的使用这种思路来进行一些判断。
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