树的平衡检测是指判断一棵树是否为平衡二叉树，即每个节点的左右子树高度差不超过1。在本文中，我们将深入讨论如何实现树的平衡检测算法，提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。
树是一种分层数据的抽象模型。一个树结构包含一系列存在父子关系的节点，每个节点都有一个父节点（除了根节点）以及0个或多个子节点。位于树顶部的节点叫作根节点，它没有父节点。
二叉搜索树存在一个问题: 当往树中插入的数据一大部分大于某个节点或小于某个节点，这样就会导致树的一条边非常深。为了解决这个问题就出现了自平衡树这种解决方案。
最近在一次稳定性测试中，发现Kernel Log中出现了如下的Warring,如下：
---- Abstract 非平衡数据集是一个在现实世界应用中经常发现的一个问题，它可能会给机器学习算法中的分类表现带来严重的负面影响。目前有很多的尝试来处理非平衡数据的分类。在这篇文章中，我们同时从数据层面和算法层面给出一些已经存在的用来解决非平衡数据问题的简单综述。尽管处理非平衡数据问题的一个通常的做法是通过人为的方式，比如超采样或者降采样，来重新平衡数据，一些研究者证实例如修改的支持向量机，基于粗糙集的面向少数类的规则学习方法，敏感代价分类器等在非平衡数据集上面也表现良好。我们观察到目前在非平衡数据问
索引是提高数据库查询性能的有力武器。没有索引，就好比图书馆没有图书标签一样，找一本书自己想要的书比登天还难。然而索引在使用的过程中，尤其是在批量的DML的情形下会产生相应的碎片，以及B树高度会发生相应变化，因此可以对这些变化较大的索引进行重构以提高性能。N久以前Oracle建议我们定期重建那些高度为4，已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引。但Oracle现在强烈建议不要定期重建索引。具体可以参考文章：Oracle 重建索引的必要性。尽管如此重建索引还是有必要的，只是不建议定期。本文给出了重建索引的脚本供大家参考。 1、重建索引shell脚本
没有索引，喜欢同样的标签库没有书籍，找书，他们想预订比登天还难。中，尤其是在批量的DML的情形下会产生对应的碎片。以及B树高度会发生对应变化。因此能够对这些变化较大的索引进行重构以提高性能。N久曾经Oracle建议我们定期重建那些高度为4。已删除的索引条目至少占有现有索引条目总数的20%的这些表上的索引。但Oracle如今强烈建议不要定期重建索引。
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这篇文章『Meta-FDMixup: Cross-Domain Few-Shot Learning Guided by Labeled Target Data』是 ACM Multimedia 2021 上的工作，主要是做 cross-domain few-shot learning，文章主要提出使用极少一部分 target 带标注数据来帮助模型的学习。
*2可以求出，时间复杂度符合；维护dist，因为修改边权对dist的影响只有深度深的点的子树，所以可以考虑树状数组维护连续dfn序，来维护一个子树的dist的修改。
当我们创建修改存储对象的函数时，我们应该始终首先检查只有适当的用户才能在这些可调度函数中成功执行逻辑。
在之前的篇章中我分享过2D和3D分割模型的例子，里面有不同的分割网络Unet，VNet等。今天我就从损失函数这个方向给大家分享一下在分割模型中常用的一些函数。
本文作者用python代码示例解释了3种处理不平衡数据集的可选方法，包括数据层面上的2种重采样数据集方法和算法层面上的1个集成分类器方法。
当我们解决任何机器学习问题时，我们面临的最大问题之一是训练数据不平衡。不平衡数据的问题在于学术界对于相同的定义、含义和可能的解决方案存在分歧。我们将尝试用图像分类问题来解开训练数据中不平衡类别的奥秘。
事务有ACID四个属性，它们的含义如下，虽然通常都说事务有这四大特性，但是这些特性之间并不是完全正交的。小编认为A、I、D是因，C是果，因为有AID的保障，所有才有一致性C.
本文介绍了分类问题的三种线性模型：linear classification、linear regression和logistic regression。首先介绍了这三种linear models都可以用来进行binary classification，然后介绍了比梯度下降算法更加高效的SGD算法来进行logistic regression分析，最后讲解了两种多分类方法，一种是OVA，另一种是OVO。这两种方法各有优缺点，当类别数量k不多的时候，建议选择OVA，以减少分类次数。
With the recent prevalence of Reinforcement Learning (RL), there have been tremendous interests in developing RL-based recommender systems.
linear regression和logistic regression都属于广义线性模型，linear regression是将高斯分布放在广义线性模型下推导得到的，logistic regression是将伯努利分布放在广义线性模型下推导得到的，softmax regression是将多项式分布放在广义线性模型下推导得到的。
class_weight：字典，将不同的类别映射为不同的权值，该参数用来在训练过程中调整损失函数（只能用于训练）。该参数在处理非平衡的训练数据（某些类的训练样本数很少）时，可以使得损失函数对样本数不足的数据更加关注。
方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著
Nature Inferring and perturbing cell fate regulomes in human brain organoids
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原创干货文章第一时间送达！ 推荐阅读时间：5min~12min 主要内容：机器学习中样本比例不平衡的处理方法 在机器学习中，常常会遇到样本比例不平衡的问题，如对于一个二分类问题，正负样本的比例是 10:1。 这种现象往往是由于本身数据来源决定的，如信用卡的征信问题中往往就是正样本居多。样本比例不平衡往往会带来不少问题，但是实际获取的数据又往往是不平衡的，因此本文主要讨论面对样本不平衡时的解决方法。 样本不平衡往往会导致模型对样本数较多的分类造成过拟合，即总是将样本分到了样本数较多的分类中；除此之外，一个典型
In this recipe, we'll quickly look at stratified k-fold valuation. We've walked through different recipes where the class representation was unbalanced in some manner. Stratified k-fold is nice because its scheme is specifically designed to maintain the class proportions.
这篇文章有 2篇论文速递，都是图像分割方向（CVPR 2018），一篇提出CCB-Cut损失，另一篇是对FCN网络进行了改进。注意，两篇都是CVPR 2018文章。
1 cluster多进程 cluster经过好几代的发展，现在已经比较好使了。利用cluster，可以自动完成子进程worker分配request的事情，就不再需要自己写代码在master进程中robin式给每个worker分配任务了。 const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); const numCPUs = require('os').cpus().length; if (cluster.isMaster) {
// These token indicates end-of-expression
I will again implore you to use some of your own data for this book, but in the event you cannot,we'll learn how we can use scikit-learn to create toy data.
Meta Learner和之前介绍的Causal Tree直接估计模型不同，属于间接估计模型的一种。它并不直接对treatment effect进行建模，而是通过对response effect(target)进行建模，用treatment带来的target变化作为HTE的估计。主要方法有3种:T-Learner, S-Learner, X-Learner，思路相对比较传统的是在监督模型的基础上去近似因果关系。
BTM103", "A peer core is operating on a different blockchain network"
0XX API错误 编号 内容 注释 BTM000 Bytom API Error 非比原标准错误 BTM001 Request timed out API请求超时 BTM002 Invalid request body 非法的API请求体 1XX为网络错误 编号 内容 注释 BTM103 A peer core is operating on a different blockchain network 区块链网络类型不匹配 2xx是签名相关的错误 编号 内容 注释 BTM200 Quorum mus
可用的空闲页号信息存储在freelist中，具体位于freelist.go文件中，定义如下：
摘要：本文介绍了在入侵检测、实时出价等数据集非常不平衡的领域应用的数据处理技术。 关键字：平衡数据，数据准备，数据科学 原文：7 Techniques to Handle Imbalanced Data http://www.kdnuggets.com/2017/06/7-techniques-handle-imbalanced-data.html 作者：Ye Wu & Rick Radewagen, IE Business School. 译者：王安阳 介绍 在例如银行欺诈检测、市场实时出价、网络
分类是机器学习中最常见的问题之一。处理任何分类问题的最佳方法是从分析和探索数据集开始，我们称之为探索性数据分析(EDA)。唯一目的是生成尽可能多的关于数据的见解和信息。它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在用于分类的数据集中发现的一个常见问题是不平衡类问题。
数据库中常用的索引设计有两种，一个是 B+ 树，一个是 LSM-tree。B+ 树比较经典，比如说传统单机数据库 mysql 就是 B+ 树索引，它对快速读取和范围查询（range query）比较友好。LSM-tree 是近年来比较流行的索引结构，Bigtable、LevelDB、RocksDB 都有它的影子；前面文章也有提到，LSM-tree 使用 WAL 和多级数据组织以牺牲部分读性能，换来强悍的随机写性能。因此，这也是一个经典的取舍问题。
分类是机器学习最常见的问题之一，处理它的最佳方法是从分析和探索数据集开始，即从探索式数据分析（Exploratory Data Analysis， EDA）开始。除了生成尽可能多的数据见解和信息，它还用于查找数据集中可能存在的任何问题。在分析用于分类的数据集时，类别不平衡是常见问题之一。
Stratus允许指定一个主循环（while(1)）中的内容为流水线方式实现，即每个时钟周期均可以进入数据执行，需要在主循环开始时添加如下语句指定使用流水线实现：
机器学习本质上是在学习数据的分布, 其有效性的假设是模型 training 和 serving 时的数据是独立同分布(Independent and Identically Distributed, IID) 的，但是在实际应用中，由于采样有偏、具体场景等约束， training 的样本与 serving 时的样本并不是 IID 的。
This is the third article of Your Guide with MLSQL Stack series. We hope this article series shows you how MLSQL stack helps people do AI job.
19年首次突破千万，1000万+。00后人口比90后80后少多了，一共才1.47亿，分到10年，一年也就千万级别，大学教育已经完全普及了。
漏洞说明： 跨站脚本攻击(Cross Site Scripting)，为了不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆，故将跨站脚本攻击缩写为XSS。恶意攻击者往Web页面里插入恶意Web脚本代码（html、javascript、css等），当用户浏览该页面时，嵌入其中的Web脚本代码会被执行，从而达到恶意攻击用户的特殊目的。
The 17th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA 2022)
在上篇OC底层探索22-GCD(上)中分析了GCD的串/并队列的创建，同步、异步函数执行，而且留下了：死锁、栅栏函数的坑会在本文中补上；
Leaders start with the customer and work backward. They work vigorously to earn and keep customer trust. Although leaders pay attention to competitors, they obsess over customers.
为什么叫AVL树？ 因为AVL树是由 G.M.Adelson-Velsky 和 E.M.Landis 这两位俄罗斯科学家在1962年的论文中首次提出，是最早的自平衡二分搜索树结构。 由于AVL树是自平衡二分搜索树，所以本质上还是二分搜素树，也就是二分搜索树的性质AVL树都满足，由于二分搜索树在添加有序元素时，会退化成链表，造成时间复杂度为O(n)，但AVL树是不会出现这种情况的，因为AVL树通过自平衡来解决了退化成链表的问题，关于二分搜索树，你可以看我之前二分搜索树(Binary Search Tree)这篇文章。 平衡二叉树：对于任意一个节点，左子树和右子树的高度差都不能超过1。
sync同步函数serial串行队列:不会开启线程，在当前线程执行任务，会产生堵塞
之前有小伙伴在讨论群里提问关于分级统计地图(choropleth maps) 的绘制方法，刚开始看到这个问题的时候觉得比较简单，就给出了几个处理方法，有R的也有基于Python 的，但后来和提问小伙伴一聊，才知道是要绘制一个有 ”三元相映射图例的” 分级统计地图。之前也答应会出一期类似的推文，中间有太多的事情要做，导致拖得有点久。作为过完年的第一篇原创推文，本期我们就使用可视化功能强大的R来绘制此类地图，主要涉及内容如下：
在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。
在这些领域的数据通常只占有总数据量不到1%，为罕见但“有趣的”事件（例如，骗子使用信用卡、用户点击广告或入侵服务器扫描其网络）。然而，绝大多数机器学习算法并不能很好地处理这些非均衡的数据集。利用以下七种技术可以通过训练一个分类器来检测出上述异常类。
决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
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