好久没有在知乎上看到好问题了，前几天看到一个，把回答同步过来。...prop 的值，可以在 data 中初始化为 prop 的值然后再去使用或者定义 computed 属性拿到 prop 值再去使用。...counterObj 中的值，虽然看起来没有修改 props 的值，但因为 Objeact 传递进来的是引用，修改 counterObj 的值的时候外部的相应的对象也跟着修改了。...针对这种情况，可以将 Object 摊开，变为一个个原始值。...上边的方案都可以保证不去修改 props 的值。
推荐系统在我们的日常生活中无处不在，它们非常有用，既可以节省时间，又可以帮助我们发现与我们的兴趣相关的东西。目前，推荐系统是消费领域最常见的机器学习算法之一[1]。...从另外一个角度分析，在推荐 / 搜索中引入隐私也有一定的好处。我们可以利用用户不共享的更好的元数据进行推荐系统的训练，例如手机上的应用程序信息、位置等。...我们还可以在较新的领域中（如医疗保健、金融服务）更好地采用机器学习模型，用户不再需要犹豫是否将数据共享给其他人。...具体地说，作者提出了一种联邦学习框架下的用于隐式反馈数据集的 CF 方法。同时，这种方法是可推广的，可以扩展到各种推荐系统应用场景中。FCF 的完整框架如图 1。...因此，Fed-NewsRec 可以在训练出准确的新闻推荐模型的同时，更好地保护用户隐私。 其次，Fed-NewsRec 比现有的基于联邦学习的推荐方法（FCF）的性能更好。
在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器学习算法。...使用该数据集，我们将构建机器学习模型以使用肿瘤信息来预测肿瘤是恶性的还是良性的。 Scikit-learn安装了各种数据集，我们可以将其加载到Python中，并包含我们想要的数据集。...您可以尝试不同的功能子集，甚至尝试完全不同的算法。 结论 在本教程中，您学习了如何在Python中构建机器学习分类器。...现在，您可以使用Scikit-learn在Python中加载数据、组织数据、训练、预测和评估机器学习分类器。...本教程中的步骤可以帮助您简化在Python中使用自己的数据的过程，更多机器学习和人工智能的相关教程可以访问腾讯云社区。
♣ 题目部分 在Oracle中，“OR扩展”可以有查询转换吗？
PythonLearn Python抛出异常【1】 程序运行过程中 Python解释器遇到一个错误 会停止程序的运行 并且提示一些错误信息 这个 就是异常 程序停止并且提示错误信息的动作叫做抛出异常...抛出异常原因 主动捕获异常 可以增加健壮性 抛出异常的种类 AssertionError ，断言失败抛出异常； AttributeError ，找不到属性抛出异常； ValueError ， 参数值不正确...ArithmeticError 算术错误的基类 ZeroDivisionError 算数错误的子类，除法或模运算的第二个参数是零 BufferError 缓冲区错误 注意 如果不确定需要打印异常种类 只是单纯不想让程序暂停 可以使用基类...,会直接进入except中执行下方代码 try中错行下方的代码不会被运行 except…as… 是固定的语法格式 打印traceback信息 finally 后的代码不管是否抛出异常都会执行 except...的原理 调用sys中 exc.info 方法返回基本信息 所以抛出异常的第一步拓展可以在这里开始 注意 每个关键字下方的代码都是独立的(所有的变量都是局部变量) 基本拓展:sys.exc.info
♣ 题目部分 在Oracle中，模糊查询可以使用索引吗?...如果字符串ABC在原字符串中位置不固定，那么可以通过改写SQL进行优化。改写的方法主要是通过先使用子查询查询出需要的字段，然后在外层嵌套，这样就可以使用到索引了。...④ 建全文索引后使用CONTAINS也可以用到域索引。...'AA%') filter(REVERSE(SUBSTR("TABLE_NAME",1,LENGTH("TABLE_NAME")-4)) LIKE 'AA%') --如果字符串ABC在原字符串中位置不固定...，那么可以通过改写SQL进行优化。
2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题，业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗？...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围，能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了，把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门，...2013-02-08 10:14:41 上李帅(958**7) 意味着缺少了资源 2013-02-08 10:25:47 上孙安俊(359***041) 请假与加班是相对的，可以进行调休 2013-02
所有的 prop 都使得其父子 prop 之间形成了一个单向下行绑定：父级 prop 的更新会向下流动到子组件中，但是反过来则不行。...如果修改了，Vue 是如何监控到属性的修改并给出警告的。...在initProps的时候，在defineReactive时通过判断是否在开发环境，如果是开发环境，会在触发set的时候判断是否此key是否处于updatingChildren中被修改，如果不是，说明此修改来自子组件...需要特别注意的是，当你从子组件修改的prop属于基础类型时会触发提示。 这种情况下，你是无法修改父组件的数据源的， 因为基础类型赋值时是值拷贝。...你直接将另一个非基础类型（Object, array）赋值到此key时也会触发提示(但实际上不会影响父组件的数据源)， 当你修改object的属性时不会触发提示，并且会修改父组件数据源的数据。
从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用 前言 欢迎讨论：如果你在学习过程中有任何问题或想法，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力！...数据预处理 在开始构建模型之前，我们通常需要对数据进行预处理。数据预处理是机器学习中的关键步骤，它可以帮助提升模型的性能。...这意味着模型在测试集上表现非常好。 第二部分：深入理解Scikit-Learn的高级操作 在第一部分中，我们已经学习了如何使用Scikit-Learn进行数据预处理、模型构建和基本的模型评估。...超参数调优 在机器学习模型中，超参数是那些在模型训练之前需要设置的参数，如决策树的最大深度、逻辑回归的正则化系数等。选择合适的超参数对模型性能有着重要的影响。...以上就是关于【Python篇】从零到精通：全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️
C4.5算法可以修剪(prune)决策树, 修剪是通过更少的叶节点来替换分支, 以缩小决策树的规模。...scikit-learn的决策树实现算法是CART(Classification and Regression Trees, 分类与回归树)算法, CART也是一种支持修剪的学习算法。...首先,决策树对数据没有零均值,均方差的要求。而且可以容忍解释变量值的缺失,虽然现在的scikit-learn还没实现这一特点。决策树在训练的时候可以忽略与任务无关的解释变量。...修剪就是一个常用的策略, 将决策树里一些最高的子节点和叶子节点剪掉, 但是目前scikit-learn还没有相应的实现。...在我们的例子中, 决策树的规模并不重要, 因为我们可以获取所有节点。但是, 在现实应用中, 决策树的规模被修剪以及其他技术限制。而决策树经过修剪后的不同形状会产生不同的效果。
微信公众号： 吴甜甜的博客 我的个人网站： wutiantian.github.io ---- 在Ubuntu 18中安装Pycharm及创建Pycharm快捷方式 一、在Ubuntu18.04中安装.../pycharm.sh 安装pycharm 2019 完成 二、在Ubuntu18.04中创建Pycharm的快捷方式 1.终端进入此路径：cd /usr/share/applications 2....执行命令：sudo touch pycharm.desktop 3.执行命令：sudo vim pycharm.desktop 4.复制下面代码到pycharm.desktop文件中，注意修改其中标记的两项的路径...Develop Categories=Development;IDE; Terminal=false Startup WMClass=jetbrains-pycharm 5.编辑完毕，保存并退出后，修改文件权限...： chmod u+x pycharm.desktop 6.在系统搜索处输入pycharm，双击启动即可。
为了区分出不同味觉刺激的EEG特征，研究人员利用机器学习的方法对EGG信号进行分类，时频分析反映，EEG中的δ活动包含了可以编码和区分不同味道的味觉信息。...在识别过程中，大多数EEG研究所获得的ERP强度都呈现出从咸到甜的递减规律(咸>酸>苦>甜)。因此，这些强度差异可以用于对特定味觉辨别的研究。...根据实验范式，将对事件相关响应、学习状态响应和静息状态响应进行数据提取。MEG图像包含空间、时间和频率等多维数据成分。在测量味觉刺激的大脑响应时，一般考虑单个或组合域，并在此基础上提取所需的数据。...当行业为特定的受众(比如老奶奶人)设计/开发食品时，通过BCI技术可以从特定的客户群体中收集最直观的感官体验数据，相比传统的数据收集手段，这种方式更高效且在消费群体中接受度更高，且对直观信号(神经活动)...的测量可以在更大程度上降低感官分析的偏差。
它支持任何机器学习框架，包括 Pytorch、Tensorflow、XGBoost、LIghtGBM、Scikit-Learn 和 Keras。...“超参数调优”来实现上面在 Tensorflow 中列出的步骤。 使用 Keras 和 Ray Tune 进行超参数调整。 2. Optuna Optuna专为机器学习而设计。...修剪是机器学习和搜索算法中使用的一种技术，通过删除树中非关键和冗余的部分来对实例进行分类，从而减小决策树的大小。...Optuna 中的修剪会在训练的早期阶段自动停止没有希望的试验，您也可以将其称为自动早期停止。Optuna 提供以下修剪算法： 异步连续减半算法。 超频带算法。 使用中值停止规则的中值修剪算法。...分析存储在试验对象中的评估输出。 4. Scikit-优化 Scikit-Optimize是 Python 中用于超参数优化的开源库。它是由 Scikit-learn 背后的团队开发的。
作者 | Prashant Gupta 译者 | AI100（rgznai100） 在实际生活中，树的类比如影随形。...事实证明，树形结构对于机器学习领域同样有着广泛的影响，特别是对分类和回归两大任务来说。 在决策分析中，决策树可以非常清晰地呈现决策的过程和结果。“树”如其名，决策树所用的正是一个树形的决策模型。...在形成决策树的过程中，分裂涉及到的问题是选择哪个特征和分裂的条件是什么，同时还要知道何时终止分裂。由于树的生成相对比较武断，你需要对其进行修剪，才能让它看起来更好。...你还能使用其它更为成熟的修剪方法，比如成本复杂修剪（cost complexity pruning），它用一个学习参数来衡量当前节点的子树大小，并以此来决定是否保留它。...关于决策树的这些概念都非常基础。目前，实现该算法的一个非常流行的库是Scikit-learn。它拥有非常好的API，只需要几行的Python代码，你就能很方便地构建出模型。
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下的Redo文件可以放在节点本地吗？ ♣ 答案部分 不能。...同单实例的系统一样，在RAC环境中，每个节点实例都需要至少两组Redo日志文件，且每个节点实例有自己独立的Redo日志线程（由初始化参数THREAD定义），例如： SQL> SELECT B.THREAD...4 STALE +DATA/lhrdb/onlinelog/group_4.266.660615543 52428800 YES INACTIVE RAC环境中的...Redo日志文件必须部署到共享存储中，而且需要保证可被集群内的所有节点实例访问到。...当某个节点实例进行实例恢复或介质恢复的时候，该节点上的实例将可以应用集群下所有节点实例上的Redo日志文件，从而保证恢复可以在任意可用节点进行。
图中的圣诞树的外轮廓都用红线给标记出来了，效果看起来还不错吧~，下面是算法实现的整体思路，分为三个部分 1，提取图片特征点(根据图像明亮度，色调，饱和度) 上面展示的6张图像中，因为彩灯原因，圣诞树在整个图片中呈现出偏亮...从上图可以看到，图片中的黑点即提取到的特征点(圣诞树)，基本大致轮廓已经出来了，但会有少许噪点，见图二、图四，建筑中的灯光、地平线特征也被提取出来了，但这些不是我们所需要的，所以需要下面的一个步骤：聚类...可以看到图 2，3，4 中的特征点分别分为两类，用不同的颜色进行标记；后面再做一次条件筛选：只取图片中特征点数量最多的类(圣诞树)，就可以把图像中的噪点去除 3，对目标特征点集计算凸包，在原图上绘制 最后这一步就简单多了...小结 文章中的一些技术点是值得借鉴，例如前面提到的用色调、饱和度作为阈值条件来筛选特征点，及后面的 DBSCAN 聚类算法的使用；这些 Idea 不仅局限在圣诞树上，也可以用于检测其它的一些物体上面来，...clustimg) axcltwo.set_xlim(0,binimg.shape[1]-1) axcltwo.set_ylim(binimg.shape[0],-1) # 在原图树边缘进行绘制
p=23848 决策树是对例子进行分类的一种简单表示。它是一种有监督的机器学习技术，数据根据某个参数被连续分割。决策树分析可以帮助解决分类和回归问题。...在这篇文章中，我们将学习Python中决策树的实现，使用scikit learn包。...在我们上面的结果中，由于结果的复杂性，完整的决策树很难解释。修剪一棵树对于结果的理解和优化它是至关重要的。这种优化可以通过以下三种方式之一进行。...在我们的案例中，我们将改变树的最大深度作为预修剪的控制变量。让我们试试max_depth=3。...决策树在Python中的实现 Image(graph.create_png()) 结果： Python输出 这个修剪过的模型的结果看起来很容易解释。
在这篇文章中，我们将学习Python中决策树的实现，使用scikit learn包。...在我们上面的结果中，由于结果的复杂性，完整的决策树很难解释。修剪一棵树对于结果的理解和优化它是至关重要的。这种优化可以通过以下三种方式之一进行。...在我们的案例中，我们将改变树的最大深度作为预修剪的控制变量。让我们试试max_depth=3。...决策树在Python中的实现 Image(graph.create_png()) 结果： Python输出 这个修剪过的模型的结果看起来很容易解释。...但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。 如果你想学习和实现这些算法，那么你应该探索通过辅助方法学习，并得到专业人士的1对1指导。
C4.5算法可以修剪（prune）决策树，修剪是通过更少的叶节点来替换分支，以缩小决策树的规模。...scikit-learn的决策树实现算法是CART（Classification and Regression Trees，分类与回归树）算法，CART也是一种支持修剪的学习算法。...决策树在训练的时候可以忽略与任务无关的解释变量。 小型决策树很容易理解，而且可以通过scikit-learn的tree模块里的export_graphviz函数生成图形，可视化效果好。...修剪就是一个常用的策略，将决策树里一些最高的子节点和叶子节点剪掉，但是目前scikit-learn还没有相应的实现。...在我们的例子中，决策树的规模并不重要，因为我们可以获取所有节点。但是，在现实应用中，决策树的规模被修剪以及其他技术限制。而决策树经过修剪后的不同形状会产生不同的效果。
** 拓端 ，赞16 在这篇文章中，我们将学习Python中决策树的实现，使用scikit learn包。...在我们上面的结果中，由于结果的复杂性，完整的决策树很难解释。修剪一棵树对于结果的理解和优化它是至关重要的。这种优化可以通过以下三种方式之一进行。...在我们的案例中，我们将改变树的最大深度作为预修剪的控制变量。让我们试试max_depth=3。...决策树在Python中的实现 Image(graph.create_png()) 结果： Python输出 这个修剪过的模型的结果看起来很容易解释。...但是，决策树并不是你可以用来提取这些信息的唯一技术，你还可以探索其他各种方法。 如果你想学习和实现这些算法，那么你应该探索通过辅助方法学习，并得到专业人士的1对1指导。
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