好的，请给我提供一下那个问答内容，我会尽力给出完善的答案。
在多个数据中心中需要大量的虚拟机备份存储，这可能会产生巨大的成本。企业运营和维护数据中心的成本非常高，因此很多企业将其业务迁移到云端。...如果组织的目标是成本优化，那么将虚拟机备份到云端并不是一个无需维护的解决方案。 数据是组织的宝贵资产，而这就是虚拟机(VM)出现的原因。用户可以在保护数据的虚拟化系统上执行任务。...大量的关键数据托管在虚拟机上，因此对其备份非常重要，这是因为数据丢失的威胁迫在眉睫。传统上，组织备份其虚拟机，并将这些备份存储在异地数据中心。...如果主数据中心受到自然灾害或技术故障的影响，则可以获得数据的副本。 在多个数据中心中需要大量的虚拟机备份存储，这可能会产生巨大的成本。...在实施完整备份之后，每个连续备份仅包含对原始备份所做的更改。由于备份不是经常进行的，并且只备份了新的更改，因此组织无需为大规模的数据传输支付费用。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法，属于监督学习中的一种。...那么问题来了：同学A和同学B谁的决策树好些？计算机做决策树的时候，面对多个特征，该如何选哪个特征为最佳的划分特征？ 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。...以上就是决策树ID3算法的核心思想。...ID3算法存在的缺点： ID3算法在选择根节点和内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多是属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。...ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树 。 为了改进决策树，又提出了ID4.5算法和CART算法。之后有时间会介绍这两种算法。
前言 小编喜欢玩王者荣耀，但有点菜，所以想了解一下近半年王者荣耀所有英雄的赛事数据，看看自己喜欢玩的英雄在比赛中到底是个什么水平，以及热度前十的英雄是哪些，从中挑选几个适合的来练练。...从第一页，第二页的截图看出，url 是没有变化的，说明的动态加载的，需要抓包，在 XHR 选项卡看到，每翻一页就有一个新的包，我们浏览一下，发现数据就在这个包里面： ?...KDA 是（K+A/D）计算出来的，一般取值为 3 即为正常。 需要处理一下 KDA 的值，我们把 KDA 除以 10 保证和胜率，出场率，Ban率，热度在同一量纲： ?...看来这半年的比赛中，赵云这个英雄是受欢迎的，但战斗数据在这半年的比赛中一般般刚好达到平均水平，加上小编的游戏体验赵云这个英雄很强的。 相关性 我们再来看看这些值的两两相关性： ?...颜色越红，正相关越强，我们来看看几个比较红的区域。 Pick场数越多，热度也越高 热度越高，英雄的禁用率与禁用场数也会变高 总的来说，热度越高的英雄，在某些对局中让人烦，所以禁用率也较高。
git-worktree 其实，这是 Git 2015 年就开始支持的功能，却很少有人知道它，git-worktree 的使用非常方便，在终端输入： git worktree --help 就可以快速看到帮助文档说明...： 用简单的话来解释 git-worktree 的作用就是： 仅需维护一个 repo，又可以同时在多个 branch 上工作，互不影响 上面红色框线命令有很多，我们常用的其实只有下面这四个： git...，需要和大家普及两个你可能忽视的 Git 知识点： 默认情况下， git init 或 git clone 初始化的 repo，只有一个 worktree，叫做 main worktree 在某一个目录下使用...commit-ish (当然也可以指定 git log 中的任意一个 commit-ish) 创建一个名为 feature2 的分支，分支磁盘位置如上面结构所示 cd .....接下来，你就可以在 feature2 分支上做一切你想做的内容了(add/commit/pull/push)，和 main worktree 互不干扰 一般情况下，项目组都有一定的分支命名规范，比如 feature
1.在分支上做开发的时候，必须定期使分支与主干同步，避免开发完成后合并（merge）回主干时出现严重冲突（confict）。...2.进行合并前，处理掉工作副本上的所有本地修改，方便合并失败时进行回滚（revert）。 3.进行合并时，特别注意 新增/删除 操作，因为很多冲突都是这类操作引起的。...4.完成一个分支的功能并合并回主干后，抛弃该分支，后续其它功能的开发使用新建的分支。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...在存储系统中广泛使用的HDD是磁性介质+机械旋转的，这就使得其顺序访问较快而随机访问较慢。使用B+树组织数据可以较好地利用HDD的这种特点，其本质是多路平衡查找树。...可见，B+树在多读少写（相对而言）的情境下比较有优势，在多写少读的情境下就不是很有威力了。当然，我们可以用SSD来获得成倍提升的读写速率，但成本同样高昂，对海量存储集群而言不太可行。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 （上图中，少了一个字母D） 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...另外，如果有多级树的话，低级的树在达到大小阈值后也会在磁盘中进行合并，如下图所示。 下面以HBase为例来简要讲解LSM树是如何发挥其作用的。
目录，作用是一样的。...5.2 /hbase/data/hbase 这个namespace 下面存储了 HBase 的 namespace、meta 和acl 三个表，这里的 meta 表跟0.94版本的.META....是一样的，自0.96之后就已经将 ROOT 表去掉了，直接从Zookeeper 中找到meta 表的位置，然后通过 meta 表定位到 region。...namespace 中存储了 HBase 中的所有 namespace 信息，包括预置的hbase 和 default。acl 则是表的用户权限控制。 ...7、/hbase/hbase.version 同样也是一个文件，存储集群的版本号，貌似是加密的，看不到，只能通过web-ui 才能正确显示出来。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...在存储系统中广泛使用的HDD是磁性介质+机械旋转的，这就使得其顺序访问较快而随机访问较慢。使用B+树组织数据可以较好地利用HDD的这种特点，其本质是多路平衡查找树。...可见，B+树在多读少写（相对而言）的情境下比较有优势，在多写少读的情境下就不是很有威力了。当然，我们可以用SSD来获得成倍提升的读写速率，但成本同样高昂，对海量存储集群而言不太可行。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...另外，如果有多级树的话，低级的树在达到大小阈值后也会在磁盘中进行合并，如下图所示。 ? ? 下面以HBase为例来简要讲解LSM树是如何发挥其作用的。
背景 KDD Cup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘领域最具影响力的赛事。...该比赛同时面向企业界和学术界，云集了世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等参加，为数据挖掘从业者们提供了一个学术交流和研究成果展示的平台。...图11 基于样本强度的多阶段训练 总结与展望 KDD Cup是同工业界联接非常紧密的比赛，每年赛题紧扣业界热点问题与实际问题，其中历年产出的Winning Solution对工业界也有很大的影响。...同时本文也介绍我们在美团搜索广告上关于数据选择性偏差问题的业务应用，之前在广告系统中已经针对偏差问题进行了较多优化，这次比赛也让我们对偏差问题的研究方向有了更进一步的认知。...我们希望在未来的工作中会基于本次比赛取得的偏差优化经验进一步地去优化广告系统中的偏差问题，让广告系统变得更加公平。
本文分析了Ctrip 代码平台提供的集成加速器（Light Merge，简称LM）产生的背景及其特点，并具体说明了LM在多特性分支上线流程中发挥的作用。...主推的分支模型： master 分支为最核心的集成分支，用于上线。 master 分支的任何一个 commit，符合质量要求。 统一从 master 拉取新分支 。...为了保证集成分支的质量，在 gitlab 上集成分支通常都被保护起来（protected），不允许直接 push 到被保护的分支。...LightMerge和Merge Request的关系 MergeRequest 是正式的 merge 请求，在开发的某个时机，用来把一个分支合入到另一个分支。...LightMerge 服务于开发的过程，在不影响任何一个分支的基础上，把>=两个分支做集成，发现冲突及时通知当事人；一旦某个分支发生变化， LightMerge 立即重新merge、检查并通知。
一、需求背景 部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员，他们共同从事某一特定工作，完成共同的任务和目标。...在组织或企业中，部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的，如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...在实现公司内部 OA 系统时，难免会遇到 部门编号 这个概念。...三、基础工作 同学们在创建完成项目之后，在 cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类，如下图所示。 在员工类中定义 部门编号 和 姓名 两个字段，代码如下。...同学们在开发自己的商业订单时，可以采取这个方案来处理大量的选择逻辑。
它在几轮中轻松击败前三队，并且在前三场比赛对阵第四和第五队中赢得了两场，分别是第四和第五小队。 不可否认，OpenAI Five在少数几个领域占据了一席之地。...尽管当前版本的OpenAI Five在最后一击时表现不佳（观察我们的测试比赛，专业Dota评论员Blitz估计它大约是Dota玩家的中位数），但其客观的优先级匹配一个常见的专业策略。...在第一场比赛中，英雄漫无目的地在地图上漫步。经过几个小时的训练后，诸如laning，farming或中期战斗等概念出现。...在每次训练比赛开始时，我们随机地将每个英雄“分配”给一些lane子集，并对其进行惩罚以避开这些lane，直到游戏中随机选择的时间。 探索也得到了很好的回报。...这种策略在过去几年中出现在专业领域，现在被认为是盛行的策略。Blitz评论说，他在经过八年的比赛后才知道这一点，当时Team Liquid告诉他这件事。 从初期到游戏中期转场比对手更快。
第一种: 在当前节点添加(错误) 这种方式构造出来的树是零零散散的节点，是每次给**current**赋值但是上一节点的**current.righr**是不变的,然后**current**和上一节点的...right就不连了,所以是错误的public TreeNode increasingBST(TreeNode root) { ArrayList list = new ArrayList...current = new TreeNode(a); current = current.right; } return node; }第二种: 在当前的右节点节点添加
这是一个非常好，也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题：为什么基于 tree-ensemble 的机器学习方法，在实际的 kaggle 比赛中效果非常好？...可以选择单棵决策树，也可以选择 tree-ensemble (gbdt, random forest). 现在的问题就是，为什么 tree-ensemble 在实际中的效果很好呢？...站在数据的角度 除了理论模型之外, 实际的数据也对我们的算法最终能取得好的效果息息相关。kaggle 比赛选择的都是真实世界中的问题。所以数据多多少少都是有噪音的。而基于树的算法通常抗噪能力更强。...除此之外，xgboost还提供了一系列在机器学习比赛中十分有用的功能，例如 early-stop， cv 等等。...综上所述，理论模型，实际的数据，良好的系统实现，都是使得 tree-ensemble 在实际的 kaggle 比赛中“屡战屡胜”的原因。
不过我记得之前学习git的时候有一个git stash的命令可以把当前没有提交的内容存档起来，然后可以在切换分支之后把当前的存档应用到目标分支。...其实当你在错误的分支开发了新功能之后，这里会有三种情况： 新功能还没有在本地进行commit（提交），也就是我这次遇到的情况 新功能已经在本地提交了，但是还没有push到远程仓库 新功能已经在本地提交了...这篇文章就跟大家一起探讨一下针对上述三种情况下，如果你在错误的分支开发了新功能，我们应该怎么做。...新功能已经在本地提交了，但是还没有push到远程仓库 如果新开发的功能已经在本地提交了，但是我们开发的这个分支是一个错误的分支。这个时候根据情况的不同，可以有两种处理的方式。...新的功能需要添加在一个新的分支 首先我们需要知道在我们添加新功能之前，当前分支处于哪一个提交。
Level Builtin AI in StarCraft II in the Full Game》，文章介绍了两个AI：TStarBots1和TStarBots2，它们首次在完整的虫族VS虫族比赛中击败了星际争霸...硬性规则出现在星际2里的方方面面，爆兵、拍建筑，而其中最重要、也最困难的是攀科技树，这不仅是个多项选择，还涉及根据局势判断优先级，需要设置额外的输赢奖励。...图片底部是人为编码的游戏规则先验知识（如科技树）和如何进行操作（巢穴造哪儿），也就是说，它帮控制器省去了不少决策过程和操作细节。 ?...注：两个AI在训练/测试时均未作弊，即无全视野，也无额外资源。 TStarBot VS 人类玩家 ? 在非正式内测比赛中，两个AI和天梯等级为白金/钻石的几名人类玩家进行过切磋。...比赛结果如上表所示，虽然数据量有点少，但它还是透露了一个信息：AI已经有可能在比赛中击败白金甚至钻石级别的二五仔。
本文由百度飞桨举办的千言数据集：面向中文短文本的实体链指任务比赛中取得优异成绩的小布助手算法工程师樊乘源投稿。...NIL不同方式参与排序的ROC曲线 通过将表现好的模型进行融合我们在dev测试集上的F1达到了88.7，在A榜数据集F1达到88.63，在B榜数据集F1达到91.20，最终排名第二。...小布助手实体链指流程 小布助手的技术积累不仅帮助我们在比赛中名列前茅，而且已经帮用户解决“哥哥的代表作”、“李白是谁”、“我要听《李白》”等常见而语音助手又极易误解的用户问题。...借助百度的PaddleNLP工具包，可以无缝切换ERNIE、BRART、RoBERTa等预训练模型，非常适合比赛时快速实验。...PaddleNLP工具包链接： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP 这次比赛的赛题也很值得探索，实体消歧和分类两个任务如何有机结合，可以做很多尝试。
situation 用git checkout切换本地分支从b1到b2时, 如果b1的本地文件有修改, 会发生冲突。...（b1和b2不在一个commit id上） 设b1和b2都有123.txt这个文件(这2个branch下123.txt文件内容可相同可不相同); 当前在b1下, 修改了一行123.txt, 然后想git...实际的应用场景是这样：假设你有分支master和develop。master用来release版本，develop用来开发。master上release了版本1，然后develop继续开发。...如果你在develop上开发到一半的时候，release的版本1发现了bug。这个时候，你develop分支有未提交的修改，然后你需要切换到master上的版本1进行修复。...这个时候切换到master分支，肯定是不需要把develop分支上的修改带过去的。
换句话说，森林由多个树组成，这些树之间没有交集，且可以按照一定的次序排列。在森林中，每棵树都是独立的，具有根节点和子树，树与树之间没有直接的连接关系。 ...森林是树的扩展概念，它是由多个树组成的集合。在计算机科学中，森林也被广泛应用于数据结构和算法设计中，特别是在图论和网络分析等领域。 5.1.3 树的术语 1....度（degree）、叶子节点（leaf node）、分支节点（internal node） 一个节点的儿子的个数称为该节点的度或次数。...如果一个节点的度为0，则它被称为终端节点或叶子节点（在严格意义上，非根的终端节点称为叶子节点）。 非终端节点称为分支节点。 ...在图5.1中，节点B有一个子树，其度为1；节点A有三个子树，其度为3；因此，这棵树的度为3，可以称为3元树（3-ary tree）。
分为两：①当后最长的距离root ②没有距离最长root, 1. 若路径经过根Root。则U和V是属于不同子树的，且它们都是该子树中道根节点最远的节点。...否则跟它们的距离最远相矛盾。这样的情况如图3-13所看到的： 2. 假设路径不经过Root。那么它们一定属于根的K个子树之中的一个。 而且它们也是该子树中相距最远的两个顶点。...如图3-14中的节点A： 设第K棵子树中相距最远的两个节点：Uk和Vk，其距离定义为d(Uk,Vk)，那么节点Uk或Vk即为子树K到根节点Rk距离最长的节点。不失一般性。...我们设Uk为子树K中道根节点Rk距离最长的节点。其到根节点的距离定义为d(Uk,R)。取d(Ui,R)(1<=i<=k)中最大的两个值max1和max2。...那么经过根节点R的最长路径为max1+max2+2，所以树R中相距最远的两个点的距离为：max{d(U1,V1),…, d(Uk,Vk),max1+max2+2}。
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