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决策树算法
1.决策树 在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓8月26号全球技术标准更新
1.除只测试场强的标准产品，如15.247或者15.231等产品，可以不提供天线增益的天线报告或者天线技术规格书。 其他FCC part 15C（如15.247….）, FCC part 15 D, 15E等需要提供天线的报告或者技术规格书，里面包含天线增益的信息，而不再接受客户宣称的天线增益的说法。 官方原文如下： URGENT -[论文] BBR：基于拥塞（而非丢包）的拥塞控制（ACM, 2017）
转载 https://arthurchiao.art/blog/bbr-paper-zh/ [论文] BBR：基于拥塞（而非丢包）的拥塞控制（ACM, 2017） 译者序 本文翻译自 Google 2017 的论文： Cardwell N, Cheng Y, Gunn CS, Yeganeh SH, Jacobson V. BBR: congestion-based congestion control. Communications of the ACM.实测Android音频的焦点获取和归还
实测Android音频的焦点获取和归还 前言 最近老板想在产品中的短视频后者直播播放的时候对于手机中的音乐播放器进行暂停播放，并且退出视频播放后手机的音乐播放器还能继续播放之前的音乐。 先试试微信，emmm，确实可以。 Android官网：管理音频焦点 官网管理音频焦点准则： 在即将开LeetCode-1732. 找到最高海拔_Python
有一个自行车手打算进行一场公路骑行，这条路线总共由 n + 1 个不同海拔的点组成。自行车手从海拔为 0 的点 0 开始骑行。 给你一个长度为 n 的整数数组 gain ，其中 gain[i] 是点 i 和点 i + 1 的 净海拔高度差（0 <= i < n）。请你返回 最高点的海拔 。 示例 1： 输入：gain = [-5,Stability Analysis Of Voltage-Feedback Op Amps,Including Compensation Technique
https://www.ti.com.cn/cn/lit/an/sloa020a/sloa020a.pdf?ts=1640863691642&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.google.com%252Fhttps://www.ti.com.cn/cn/lit/an/sloa020a/sloa020a.pdf?ts=1640863691642&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.google.com%252F 2 Devel换个新头像（解决彩色图亮度不均衡）
文章目录 前言处理对比度拉伸log变换Gamma校正直方图均衡化对比度自适应直方图均衡化(CLAHE) 处理结果展示 前言 CSDN博客好久没有换过头像了，想换个新头像，在相册里面翻来翻去，然后就找到以前养的小宠物的一些照片，有一张特别有意思 惊恐到站起来的金丝熊：这家伙不会要吃我PC-GAIN文献总结
目录 一、摘要 二、模型介绍 1、GAIN 2、PC-GAIN 三、实验 1、实验的部分细节说明 2、实验结果对比 3、图像修复 一、摘要 缺少值的数据集在现实世界的应用程序中非常常见。首先介绍一种生成模型GAIN, 是最近提出的一种用于缺失数据的深度生成模型，已经被证明比Camera 配置 关键结构体
static struct msm_sensor_power_setting power_setting[] = {//上电序列 { .seq_type = SENSOR_GPIO, //来源，分为GPIO和VERG .seq_val = SENSOR_GPIO_STANDBY,//电压类型 .config_val = GPIO_OUT_LOW,// 上电/下电 高/低 .delay = 10, //上电时间 } }; static struct mLeetCode刷题实战124：二叉树中的最大路径和
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！今天和大家聊的问题叫做 二叉树中的最大路径和，我们先来看题面：https://leetcode-cn.com/problems/binary-tr开关电源环路补偿--开关电源进阶知识补充
笔记 一 . 做开关电源环路补偿时候为了使得环路更加稳定。 1 .-- > 希望开关电源的相位裕量在45° 以上， 2. – > 希望开关电源的增益裕量在10db 以上 3. – > 希望开关电源增益曲线在过0db 时候以20db /dec 斜率下降（体现1个极点） 4. – > 希望开关电源补偿之后的带宽达到开关机器学习之决策树算法
导读 通常决策树一共有三种实现方法，分别是ID3、C4.5和CART（Classification And Regression Tree，即分类回归树），回顾决策树的基本知识，其构建过程主要有下述三个重要的问题： 数据是怎么分裂的（ID3、C4.5、CART） 如何选择分类的属性（哪个属性作为根节点，哪个属性作为子节点） 什么时候LeetCode刷题笔记（简单）---找到最高海拔（C语言）
题目如下： 这题题目意思也比较明确，初始海拔为0，然后得到的新数组来自于与gain数组的和。 第一次提交： int largestAltitude(int* gain, int gainSize){ int *res = (int *)malloc(sizeof(int)*(gainSize+1)); res[0]=0; int maxnum=0; for(int i=1;i<gainSize+增强子的重编程促进胰腺癌的转移
摘要胰腺导管腺癌（PDA）是最致命的人类恶性肿瘤之一，部分原因是其转移倾向。本文研究在小鼠类器官PDA模型中研究转录和增强子在疾病过程中如何改变。研究表明转移性的改变伴随着增强子活性的大量复发性的改变。研究中将FOXA1作为系统中增强子激活的驱动因BAT题库 | 机器学习面试1000题系列（第236~240题）
36.回归模型中存在多重共线性, 你如何解决这个问题？1. 去除这两个共线性变量2. 我们可以先去除一个共线性变量3. 计算VIF(方差膨胀因子), 采取相应措施4. 为了避免损失信息, 我们可以使用一些正则化方法, 比如, 岭回归和lasso回归.以下哪些是对的:A. 1B. 2C. 2和3D. 2, 3和4答案: D信息熵与基尼指数
本文主要是对信息熵、信息增益、信息增益比和 Gini 指数的定义进行汇总，使之更加明确记忆。 信息熵和条件熵 信息熵 熵（entropy）是表示随机变量不确定的度量。设 \(X\) 是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 \[P(X=x_i) = p_i, \quad i=1, 2, ..., n \]则随机变量 \(X\) 的熵【论文阅读】Double Graph Based Reasoning for Document-level Relation Extraction[EMNLP2020]
论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/2020.emnlp-main.127/ 代码地址（Pytorch）:https://github.com/DreamInvoker/GAIN Background 这篇paper也是继承了EoG模型，主要解决三个问题：1.一个relation的subject与object可能位于不同的sentence，不能仅仅利用一个句子来得到relation；2.同obs-studio 二次封装（十一）添加增益模块 、完善demo
目录 介绍 增益模块 SDK 中添加增益 介绍 自动增益控制（automatic gain control）AGC。 简单讲，音频增益是对音频信号的强度进行放大或者缩小的一种功能。 obs也提供了增益，不过做的相对简单，只是乘以了一个增益系数，没有做静音检测。 增益模块 代码： gain-filter.c 具体的处理逻辑leetcode 第 44 场双周赛 1 1732. 找到最高海拔 A
leetcode 第 44 场双周赛 1 1732. 找到最高海拔 A 有一个自行车手打算进行一场公路骑行，这条路线总共由 n + 1 个不同海拔的点组成。自行车手从海拔为 0 的点 0 开始骑行。 给你一个长度为 n 的整数数组 gain ，其中 gain[i] 是点 i 和点 i + 1 的 净海拔高度差（0 <= i <最大限度地减少块输出中间结果的计算和存储
最大限度地减少块输出中间结果的计算和存储 Expression Folding 表达式折叠 表达式折叠优化代码，以最小化块输出处中间结果的计算，并将这些结果存储在临时缓冲区或变量中。启用“表达式折叠”时，代码生成器将块计算折叠（折叠）为单个表达式，而不是为模型中的每个块生成单独的代码语句和第4章 决策树
文章目录 4.2 划分选择4.2.1 信息增益4.2.2 增益率4.2.3 基尼指数 4.2 划分选择 4.2.1 信息增益 信息熵 假定当前样本集合 D D D 中第 kMAX4173笔记
最近调试了一个MAX4173的芯片，在这里记录一下，以免以后忘了。。。。 关于MAX4173的手册网上很多地方可以下载到，这里就不给出链接了，MX4173是低成本，高精度，高边电流灵敏放大器，一般可以用来监测系统运行时的电源电流； 在我的系统中A/D CONVERTER使用的是XILINX的XADC，关于XADC的使30-Day Leetcoding Challenge Day29
/** * Definition for a binary tree node. * public class TreeNode { * int val; * TreeNode left; * TreeNode right; * TreeNode() {} * TreeNode(int val) { this.val = val; } * TreeNode(int val, TreeNode left, TreeNode right) {机器学习（决策树二）——简述 决策树
了解了信息熵，再看决策树，会很容易的。通过上篇博客，我们知道：信息熵被认为是一个系统有序程度的度量，一个系统越是有序，信息熵就越低，一个系统越是混乱，信息熵就越高。决策树的构造过程就是，如何划分，能让系统变得更加有序。 先来直观理解一下决策树： 可以发现，决策树比较明确直观，一124. 二叉树中的最大路径和
本质上是一个分治法。要记录每个节点的最大路径，同时记录maxPath. maxPath 可能包含左右路径。 class Solution { private: int maxPath = INT_MIN; public: int singlePathMax(TreeNode* root){ if(root == NULL) return 0;