查找不成功的平均查找长度在相等查找概率的情形下有ASL(不成功)=n/2+n/(n+1) 有序表的顺序查找中的线性表可以是链式存储结构 折半查找 折半查找，又称二分法查找，它仅适用于有序的顺序表。...该查找法仅适用于线性表的顺序存储结构，不适合链式存储结构，且要求元素按照关键字有序排序。 分块查找 分块查找的基本思想：将查找表分为若干个子块。...，所有非叶结点仅起到索引作用，非叶结点中的每个索引项只有对应子树的最大关键字和指向孩子树的指针，不含有该关键字对应记录的存储地址。...在B+树中，叶结点包含了全部关键字，即在非叶结点中出现的关键字也会出现在叶结点中；而在B树中，叶结点包含的关键字和其他结点包含的关键字是不重复的。...拉链法适用于经常进行插入和删除的情况。
在组合模式中，存在两种主要的对象类型：叶节点（Leaf）和容器节点（Composite）。叶节点表示树结构中的最终节点，它们没有子节点。...容器节点表示树结构中的分支节点，它们可以包含其他叶节点和容器节点。 组合模式的关键是通过定义共同的接口或抽象类，使得叶节点和容器节点都可以被一致地对待。...组合模式适用于以下 3 种情况。 需要表示对象的部分-整体层次结构。 希望客户端以统一的方式处理单个对象和组合对象。 需要对对象实施一组操作，无论是叶节点还是容器节点。...然后，我们将叶节点添加到容器节点中，并调用容器节点的operation()方法。执行结果将递归执行容器节点和叶节点的操作。...---- 三、组合模式的应用场景 JAVA 组合模式适用于以下 4 类场景。
需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”即“新目标”上面，而不仅仅是在训练样本上表现很好。学到的函数适用于新样本的能力，称为泛化（Generalization）能力。 ?...需要注意的是，支持向量机需要对输入数据进行完全标记，仅直接适用于两类任务，应用将多类任务需要减少到几个二元问题。在人脸识别、文本分类等模式识别问题中有得到应用。 ?...机器学习中，决策树是一个预测模型，树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。...贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）基于概率论的贝叶斯定理，应用非常广泛，从文本分类、垃圾邮件过滤器、医疗诊断等等。...朴素贝叶斯适用于特征之间的相互独立的场景，例如利用花瓣的长度和宽度来预测花的类型。“朴素”的内涵可以理解为特征和特征之间独立性强。 ?
本专题合集突破传统贝叶斯网络仅处理离散数据的局限，创新性地实现了混合数据结构（如Titanic乘客数据）的自动化编码与融合建模。...该工具集实现了离散节点的结构学习算法（包括评分搜索法、约束检验法等）和参数学习方法（最大似然估计与贝叶斯估计），为复杂系统的建模提供了完整解决方案。...PC算法是典型代表，其步骤包括： 构建完全连通图 逐步移除独立性边 定向v型结构 传播方向约束 参数学习方法 在给定网络结构后，采用以下方法估计条件概率分布： 最大似然估计： 直接统计样本频次，适用于大数据场景...对于变量X及其父节点集Pa(X)，条件概率表（CPT）计算为： 贝叶斯估计： 引入Dirichlet先验分布，尤其适合小样本数据。...方法创新与优势 本研究提出的方法体系具有以下创新点： 混合数据结构处理：通过自动编码技术，支持连续变量离散化与类别变量独热编码，突破传统贝叶斯网络仅处理离散数据的限制。
对于深度为K的，有n个结点的二叉树，当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。...特点： (1)所有的叶结点都出现在第k层或k-l层（层次最大的两层） (2)对任一结点，如果其右子树的最大层次为L，则其左子树的最大层次为L或L+l。...首先，国内的完全二叉树的定义： 1.叶子节点都在最后一层或者倒数第二层 2.叶子节点都向左聚拢 图解： 像这两种图，国内的标准是可以的，只要叶子节点有一个的时候就要靠左就完全OK了。...国际完全二叉树的定义： 1.叶子节点都在最后一层或者倒数第二层 2.如果有叶子节点，就必然有两个叶子节点 图解： 这种情况在是符合完全二叉树的标准了，那么有人就有疑问了，国际二叉树的标准是否适用于国内标准...，毋庸置疑，当然是可以，只不过国内的完全二叉树如果有叶子节点，也可以只是一个叶子节点向左聚拢（国内标准），而另一个是两个叶子节点（国际标准）。
它由n(n>0)个有限节点组成，这些节点之间具有层次关系。 结构特点：树的结构通常表现为根朝上、叶朝下，类似于一棵倒挂的树。...子节点与父节点：每个节点可以有零个或多个子节点，而每个子节点都有一个父节点（除了根节点）。 叶节点：没有子节点的节点，也称为终端节点。...完全二叉树：深度为k的，有n个节点的二叉树，当且仅当其每一个节点都与深度为k的满二叉树中编号从1至n的节点一一对应时称之为完全二叉树。...特点： 顺序存储结构通常只适用于完全二叉树和满二叉树，因为这样可以最大化地利用数组的空间，避免浪费。 顺序存储结构可以快速地通过下标找到节点的父节点或子节点（如果存在的话）。...二叉树的链式结构是一种灵活且高效的存储方式，它支持动态地插入和删除节点，适用于各种需要动态操作二叉树的场景。
性质5说明从任意节点到其所有后代叶节点的路径上，黑色节点的数量是相同的。设这个数量为d，则从根节点到叶节点的路径上总共有k+1个节点，这些节点中有d个黑色节点。...在最不平衡的情况下，除了最底层的节点，其他所有节点都是红色，所以内部节点的数量最少为 2^k - 1。 请注意，这里的推论仅适用于具有固定黑高的红黑树。...红黑树的节点总数（包括内部节点和叶节点）是 2^(2k+1) - 1（因为红黑树是满二叉树，除了叶节点外，每个节点都有两个子节点）。...内部节点的数量是总节点数减去叶节点的数量，叶节点的数量是 2^k - 1（因为叶节点是树的深度为 k 的满二叉树的节点数）。...红黑树的最小节点总数是 2^(2k) - 1（因为红黑树是满二叉树）。内部节点的最小数量是总节点数减去叶节点的数量，叶节点的数量是 2^k - 1。
概念 一棵m阶b树或为空树，或为满足如下特质的n叉树： 树中每个结点至多有m棵子树，即至多含有m-1个关键字 若根节点不是终端结点，则至少有两棵树 除根结点外的所有非叶节点至少有【m/2】（向上取整）棵子树...，即至少含有【m/2】（向上取整）-1个关键字 所有非叶节点的结构如下：其中Ki（i=1，2，。。。...所有分支结点（可视为索引的索引）中仅包含他的各个子节点（即下一级的索引块）中关键字的最大值及指向其子节点的指针。...在B+树中，每个结点（非根内部结点）的关键字个数n的范围是【m/2】节点：1<=n<=m）； 在B树中，每个结点（非根叶结点）的关键字个数n的范围是【m/2】-1节点...在B+树中，叶结点包含信息，所有非叶结点仅起索引作用，非叶节点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针，不含有该关键字对应记录的存储地址。
2.安装 2.1.gpbackup&gprestore 需要从Pivotal Network下载适用于的Greenplum数据库版本和OS平台的最新Pivotal Greenplum Backup and...如果 –leaf-partition-data 被指定，则如果备份操作指定应排除叶分区模式，则不备份叶分区数据。仅备份叶分区表的元数据。...还原备份将创建分区表，并仅还原文件中列出的叶分区的数据。 3.8.备份文件 警告：全部gpbackup元数据文件是使用只读权限创建的。切勿删除或修改元数据文件gpbackup 备份集。...但是如果我们的新集群节点数与原集群不一样怎么办？还能使用原备份文件吗？答案是肯定的，但是由于节点数量不一样了，我们只能通过Master节点进行非并行备份。...因此， 不适合于全部数据备份，适用于小部分数据的迁移或备份。
dual：这个参数仅适用于使用liblinear求解器的"l2"惩罚项。 一般当样本数大于特征数时，这个参数置为False。 C：正则化强度(较小的值表示更强的正则化)，必须是正的浮点数。...clf.score(X, y) 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法，在给定类变量值的情况下，朴素假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种朴素贝叶斯的方法。...1、高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB) 高斯朴素贝叶斯的原理可以看这篇文章：http://i.stanford.edu/pub/cstr/reports/cs/tr/79/773/CS-TR-79...(ComplementNB/CMB) ComplementNB是标准多项式朴素贝叶斯(MNB)算法的一种改进，特别适用于不平衡数据集。...min_samples_split：分割内部节点所需的最小样本数。 min_samples_leaf：叶节点上所需的最小样本数。
dual：这个参数仅适用于使用 liblinear 求解器的"l2"惩罚项。 一般当样本数大于特征数时，这个参数置为 False。 C：正则化强度(较小的值表示更强的正则化)，必须是正的浮点数。...clf.score(X, y) 02 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法，在给定类变量值的情况下，朴素假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种朴素贝叶斯的方法。...互补朴素贝叶斯 (ComplementNB/CMB) ComplementNB 是标准多项式朴素贝叶斯(MNB)算法的一种改进，特别适用于不平衡数据集。...伯努利朴素贝叶斯 (BernoulliNB) BernoulliNB 实现了基于多元伯努利分布的数据的朴素贝叶斯训练和分类算法。...min_samples_split：分割内部节点所需的最小样本数。 min_samples_leaf：叶节点上所需的最小样本数。
对象类型 叶节点（Leaf）和组合节点（Composite） 叶节点 它表示树的最底层的对象，它们没有子节点。 组合节点 它表示树的分支节点，它可以包含其他的组合节点和叶节点。...核心思想 使用一个抽象类或接口来定义组合节点和叶节点的公共操作。这样，客户端可以通过调用这些公共操作来处理组合节点和叶节点，而无需知道具体的节点类型。...结构图 结构图分析 在上面的结构图中，Component 是组合模式的抽象类或接口，定义了组合节点和叶节点共有的操作。Composite 是组合节点的具体实现，它可以包含其他的组合节点和叶节点。...Leaf 是叶节点的具体实现。...增加新的节点类型 通过继承 Component 类，可以方便地增加新的节点类型，而无需修改现有的代码。 方便地处理递归结构 组合模式适用于处理递归结构，例如树状结构。
允许任何拥有访问结构 X 的密钥的用户导出访问结构 Y 的密钥，当且仅当 Y 比 X 更严格。...因此，FIBE 实现了容错，使其适用于生物识别。但由于 FIBE 的主要目标是容错，因此唯一支持的访问结构是阈值门，其阈值在设置时固定。因此它对数据访问控制的适用性有限。...集合 是单调的，当且仅当任意子集 ，若 ，则 。 若 且单调，则称 是一个访问结构。若集合 称 为授权集，否则为非授权集。...如果 是非叶节点，则为节点 的所有子节点 计算 。 当且仅当至少 个子节点返回 1 时， 返回 1。如果 是叶节点，当且仅当 则 返回 1 。...当且仅当密文满足树， 。 因为， 解密算法简单地除掉 并恢复消息 。
它由多个节点组成，每个节点表示一个特征属性上的判断，每个分支代表一个可能的属性值，每个叶节点代表一个类或决策结果。决策树通过递归地构建决策树来学习数据的分类或回归规则。...优点： 简单易懂：朴素贝叶斯模型原理简单，易于理解和实现。 高准确率：在某些数据集上，朴素贝叶斯算法具有较高的分类准确率。...对缺失值和异常值不敏感：由于朴素贝叶斯算法是基于概率的分类方法，因此它对缺失值和异常值不太敏感。 缺点： 假设限制：朴素贝叶斯算法假设特征之间相互独立，这可能不适用于所有情况。...使用场景： 朴素贝叶斯算法适用于文本分类和垃圾邮件过滤等应用。由于其假设特征之间相互独立，因此在处理文本数据时具有较好的效果。...# 加载数据集（这里使用鸢尾花数据集为例） iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集（这里仅使用
dual：这个参数仅适用于使用liblinear求解器的"l2"惩罚项。 一般当样本数大于特征数时，这个参数置为False。 C：正则化强度(较小的值表示更强的正则化)，必须是正的浮点数。...clf.score(X, y) 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法，在给定类变量值的情况下，朴素假设每对特征之间存在条件独立性。下面我将介绍几种朴素贝叶斯的方法。...1、高斯朴素贝叶斯 (GaussianNB) 高斯朴素贝叶斯的原理可以看这篇文章： http://i.stanford.edu/pub/cstr/reports/cs/tr/79/773/CS-TR-...(ComplementNB/CMB) ComplementNB是标准多项式朴素贝叶斯(MNB)算法的一种改进，特别适用于不平衡数据集。...min_samples_split：分割内部节点所需的最小样本数。 min_samples_leaf：叶节点上所需的最小样本数。
贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian) 是其中应用最为广泛的分类算法之一。...，同时MapRedece任务也将满足“数据在哪个节点，计算任务就在哪个节点启动”的基本原则，因此整个学习数据的分析统计任务会并行在不同的Java虚拟机甚至不同的任务计算节点中，使用传统的共享变量方式来解决这个汇总统计问题就成了不可能完成的任务...因此这种解决方法也不适用于当前案例。...统一计数器的实现比较简单，仅需在单独的节点中定义数字变量，在需要设置、累加或获取计数器时通过都通过网络访问这个节点中的这些数字变量。...注意：由于多个数据处理节点会并发的向计数器服务发起设值请求，因此需要注意计数器变量的安全性，在最为简单的设计中，使计数器服务的设置值、累加值、获取值方法保持同步即可。
（a、b）级联，（c）共同父节点，（d）是具有 V 结构的特殊类别 可以创建四个图：（a、b）级联，（c）共同父节点和（d）V 结构，这些图构成了贝叶斯网络的基础。...这种搜索方法仅适用于非常小的网络，并且阻止高效的局部优化算法始终找到最佳结构。因此，通常无法找到理想的结构。然而，如果只涉及少数节点（即少于 5 个左右），启发式搜索策略通常会产生良好的结果。...一般来说，贝叶斯网络的联合分布是每个节点在给定其父节点的条件下的条件概率的乘积: bnlearn 在结构学习方面的默认设置是使用hillclimbsearch方法和BIC评分。...例如，如果一个变量有 3 个可以取 10 个状态的父节点，那么状态计数将分别针对 个父节点配置进行。这使得最大似然估计对学习贝叶斯网络参数非常脆弱。...然而，贝叶斯网络的一个弱点是寻找最佳 DAG 在计算上很耗时，因为必须对所有可能的结构进行详尽搜索。 穷举搜索的节点限制可以达到约 15 个节点，但也取决于状态的数量。
光交换故障恢复实验 ◆ 基于OCS的故障恢复 多节点AI/HPC应用严重依赖大型网络，并且在网络元素发生故障时极易崩溃。...在小规模DL测试平台（含DGX服务器和IB交换机）实验中，成功验证了该方法能在几秒内恢复集群性能，适用于多种应用和基准测试。...具体实验是部署了4个NVIDIA DGX A100服务器；14个IB Quantum交换机，包括8个叶交换机、4个脊交换机、1个冗余叶交换机（RL）和1个冗余脊交换机（RS）。...使用Polatis的320端口商用OCS用于服务器到叶交换机和叶交换机到脊交换机的连接，该OCS由定制的L1控制平面软件控制，用于物理层资源管理。...在仿真分析中，对于包含32K GPU节点的OCS集群与理想胖树架构集群对比，在处理10,000个作业（包括仅LLM、仅DLRM或两者混合的作业）时，OCS集群的利用率与参考胖树系统相比，在DLRM、LLM
在B+树中，除根节点外，每个结点中的关键字个数n的取值范围是[m/2]~m，根节点n的取值范围是2~m；而在B树中，除根节点外，其他所有非叶结点的关键字个数n的取值范围是[m/2]-1~m-1，根节点n...B+树中的所有叶结点包含了全部关键字，即其他非叶结点中的关键字包含在叶结点中；而在B树中，关键字是不重复的。...B+树中的所有非叶结点仅起到索引的作用，即结点中的每个索引项只含有对应子树的最大关键字和指向该子树的指针，不包含该关键字对应记录的存储地址；而在B树中，每个关键字对应一个记录的存储地址。...通常在B+树上有两个头指针，一个指向根节点，另一个指向关键字最小的叶结点，所有叶结点链接成一个不定长的线性链表，所以B+树可以进行随机查找和顺序查找；而B树只能进行随机查找。
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