对TD tree系统评价及改进

该系统是由石家庄铁道大学2017级信息学院的同学研发并改进,分享给我们18级新生的一份体验,这项app可安装在任意一个智能手机上,当听到学长们像我们介绍这款app的时候,着实让我惊呆了,惊叹学长们的编程能力,创作能力以及语言表达能力. 这个系统打开就是一个类似qq空间和微信朋友圈的界面,但是它不能聊天,发消息,只能通过这里发一些自己见到的所见所闻,以及奇闻趣事,为了更加的形象生动,可以在编辑的文字下添加你所喜欢的图片,这就是这个系统类似qq空间和微信朋友圈的地方.同时你所发的状态同样可以被点赞,…

TD tree体验

在体验了学长们设计的app后,我颇有感触,我们也可以凭借自己的力量来开发一款软件,虽然它可能并不如市面上相同类型的那么完美,但它对我们的意义却是不一样的. 我是在下午的见面会上看到的这款软件,接待的学长耐心给我们讲解着它的功能和用处.当初的第一印象便是只通过短短一年时间,他们便可以做出在我们看来可能需要很长很长时间的东西,让人颇为佩服. 对于TD tree这款软件,它给我的第一印象是一款类似于QQ空间的app,可以在其中看到空间动态.发表说说.图片并对其点赞.评论以及做一些个性化的内容.总体来说…

对 TD tree 的使用体验

经过这几天对学长们的作品的应用,感触颇多,忍不住写写随笔. 先谈一下,最初的感受吧,那天下午观看,体验学长学姐们的作品时,感觉他们太厉害了,只比我们多学一年,就已经可以做出手机 app ,和网页了.打心底里佩服他们,同时暗下决心,明年,我也要和我的小伙伴们一起,做出自己的作品.做出更优秀的作品. 接下来,言归正传,就谈一谈对 TD tree 这款app的使用体验!经过了初次见面的热情后,冷静下来的我发现这款 app 太 “ 简陋” 了.它只有发表自己的说说(可以是文字或图片),查看他人的说说和…

对TD tree的使用体验及建议

TDtree与QQ空间有着相似的功能,你可以在里面发表自己的感受与心情,也可以存储照片或者给喜欢的说说点赞.发表评论等,可以说这是一个将QQ空间从QQ里独立出来的软件.作为一个娱乐性的软件,它的功能还是可以的,但是我存在一些值得改进的地方. 一.注册方面.在这个软件中,一个人可以注册任意多个账号且无需进行身份验证,若有人随意传播谣言,被禁后只需要再换个账号即可,在注册过程中,没有二次确认密码的功能,如果用户在设置密码时出现失误,那么注销账号后将无法再次登录. 二.账号安全方面.在这个软件中,无法…

数据挖掘决策树 Decision tree

数据挖掘-决策树 Decision tree 目录数据挖掘-决策树 Decision tree 1. 决策树概述 1.1 决策树介绍 1.1.1 决策树定义 1.1.2 本质 1.1.3 决策树的组成 1.1.4 决策树的分类 1.1.5 决策过程 1.2 决策树的优化 1.2.1 过拟合 1.3.1 剪枝 2. 理论基础 2.1 香农理论 2.1.1 信息量 2.1.2 平均信息量/信息熵 2.1.3 条件熵 2.1.4 信息增益(Information gain) 2.1.5 信息增益率…

Python爬虫之三种网页抓取方法性能比较

下面我们将介绍三种抓取网页数据的方法,首先是正则表达式,然后是流行的 BeautifulSoup 模块,最后是强大的 lxml 模块. 1. 正则表达式如果你对正则表达式还不熟悉,或是需要一些提示时,可以查阅Regular Expression HOWTO 获得完整介绍. 当我们使用正则表达式抓取国家面积数据时,首先要尝试匹配元素中的内容,如下所示: >>> import re >>> import urllib2 >>> url = 'ht…

《机器学习实战》学习笔记——第2章 KNN

一. KNN原理: 1. 有监督的学习根据已知事例及其类标,对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类.伪代码如下: 1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2)按照距离从小到大排序 3)选取与当前点距离最小的k个点 4)确定这k个点所在类别的出现频率 5)返回这K个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 import numpy as np # 读取数据 def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayLin…

Responsive Table 利用@media

html <table> <thead> <tr> <th>First Name</th> <th>Last Name</th> <th>Job Title</th> <th>Favorite Color</th> <th>Wars or Trek?</th> <th>Porn Name</th> <th>Date…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning)

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号时序差分学习简话时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

爬虫-----爬取所有国家的首都、面积，并保存到txt文件中

# -*- coding:utf-8 -*- import urllib2import lxml.htmlfrom lxml import etree def main(): file = open('./countrys.txt', 'w+') file.close() countrys = [] url = 'https://guojiadiqu.51240.com/' html = urllib2.urlopen(url).read() # tree = lxml.html.fromstr…

决策树算法原理(CART分类树)

决策树算法原理(ID3,C4.5) CART回归树决策树的剪枝在决策树算法原理(ID3,C4.5)中,提到C4.5的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归.对这些问题,CART(Classification And Regression Tree)做了改进,可以处理分类,也可以处理回归. 1. CART分类树算法的最优特征选择方法 ID3中使用了信息增益选择特征,增益大优先选择.C4.5中,采用信息增益比选择特征,减少因特征值多导致信息增益…

机器学习--boosting家族之XGBoost算法

一.概念 XGBoost全名叫(eXtreme Gradient Boosting)极端梯度提升,经常被用在一些比赛中,其效果显著.它是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包.XGBoost 所应用的算法就是 GBDT(gradient boosting decision tree)的改进,既可以用于分类也可以用于回归问题中. 1.回归树与决策树事实上,分类与回归是一个型号的东西,只不过分类的结果是离散值,回归是连续的,本质是一样的,都…

用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩（内网访问）

用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩(内网访问) 在进行爬取前,首先要了解: 1.什么是CSS选择器? 每一条css样式定义由两部分组成,形式如下: [code] 选择器{样式} [/code] 在{}之前的部分就是“选择器”.“选择器”指明了{}中的“样式”的作用对象,也就是“样式”作用于网页中的哪些元素.可参考:http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asphttp://www.ruanyifeng.com/blog/2009/…

js用计时器加载大量dom

改进前: <table><tbody></tbody></table> var tbody=document.getElementsByTagName("tbody")[0]; for(var i=0;i<20000;i++){ var tr=document.createElement("tr"); for(var t=0;t<6;t++){ var td=document.createElement(&…

mysql架构与存储引擎 (Myisam与Innodb)

mysql抽象架构:可以分为SQL Layer和Storage Engine Layer mysql的engine层是基于表的,不是基于库的,创建表的语句可以指定engine Mysql的架构 Mysql 架构器中各个模块都是什么? (1).连接管理与安全验证是什么? 每个客户端都会建立一个与服务器连接的线程,服务器会有一个线程池来管理这些连接:如果客户端需要连接到 MYSQL 数据库还需要进行验证,包括用户名.密码. 主机信息等. (2).解析器是什么? 解析器的作用主要是分析查询语句,最终…

Extjs4中的常用组件：Grid、Tree和Form

至此我们已经学习了Data包和布局等API.下面我们来学习作为Extjs框架中我们用得最多的用来展现数据的Grid.Tree和Form吧! 目录: 5.1. Grid panel 5.1.1. Columns 5.1.2. Feature 5.1.2.1. Ext.grid.feature.Grouping 5.1.2.2. Ext.grid.feature.Summary 5.1.2.3. Ext.grid.feature.GroupingSummary 5.1.2.4. Ext.grid.f…

AlphaGo的前世今生（一）Deep Q Network and Game Search Tree：Road to AI Revolution

这一个专题将会是有关AlphaGo的前世今生以及其带来的AI革命,总共分成三节.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意. Road to AI Revolution(通往AI革命之路),在这里我们将探索AlphaGo各项核心技术的源头及发展历程: Countdown to AI Revolution(AI革命倒计时),在这里我们将解构AlphaGo,看它是如何诞生的: AI Revolution and Beyond(AI革命及未来发展),在这里我们将解构AlphaGo Zer…

[数据结构]——二叉树（Binary Tree）、二叉搜索树（Binary Search Tree）及其衍生算法

二叉树(Binary Tree)是最简单的树形数据结构,然而却十分精妙.其衍生出各种算法,以致于占据了数据结构的半壁江山.STL中大名顶顶的关联容器--集合(set).映射(map)便是使用二叉树实现.由于篇幅有限,此处仅作一般介绍(如果想要完全了解二叉树以及其衍生出的各种算法,恐怕要写8~10篇). 1)二叉树(Binary Tree) 顾名思义,就是一个节点分出两个节点,称其为左右子节点:每个子节点又可以分出两个子节点,这样递归分叉,其形状很像一颗倒着的树.二叉树限制了每个节点最多有两个子节…

kaggle入门2——改进特征

1:改进我们的特征在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:…

使用行为树(Behavior Tree)实现游戏AI

——————————————————————— 谈到游戏AI,很明显智能体拥有的知识条目越多,便显得更智能,但维护庞大数量的知识条目是个噩梦:使用有限状态机(FSM),分层有限状态机(HFSM),决策树(Decision Tree)来实现游戏AI总有那么些不顺意. 试试Next-Gen AI的行为树(Behavior Tree)吧. 虽说Next-Gen AI,但距其原型提出已有约10年时间,而微软Halo系列估计已用了超过8年了,Spore和一些著名游戏也早已使用行为树作为它们的AI结构.如从…

数据结构《17》---- 自动补齐之《二》----Ternary Search Tree

一. 序言上一篇文章中,给出了 trie 树的一个实现.可以看到,trie 树有一个巨大的弊病,内存占用过大. 本文给出另一种数据结构来解决上述问题---- Ternary Search Tree (三叉树) 二.数据结构定义 Trie 树中每个节点包含了 26 个指针,但有很大一部分的指针是 NULL 指针,因此浪费了大量的资源. 一种改进措施就是,以一棵树来代替上述的指针数组. 节点定义如下: 一个节点代表了一个字母,左孩子的字母小于当前节点,右孩子的字母大于当前节点. 同时每个节点包含一…

Mysql Index、B Tree、B+ Tree、SQL Optimization

catalog . 引言 . Mysql索引 . Mysql B/B+ Tree . Mysql SQL Optimization . MySQL Query Execution Process 1. 引言在入侵检测(IDS).流量检测(Traffic Detection System).主动防御系统中,常常会需要使用到规则解析判断引擎,安全人员需要根据产品特性.暴露给用户态的接口.规则格式定义一些列的形式化规则(或者正则规则).这会带来一个问题当规则条目不断增加时,如果采取从上至下逐条解析…

Merkle Patricia Tree (MPT) 树详解

1. 介绍 Merkle Patricia Tree(简称MPT树,实际上是一种trie前缀树)是以太坊中的一种加密认证的数据结构,可以用来存储所有的(key,value)对.以太坊区块的头部包括一个区块头,一个交易的列表和一个uncle区块的列表.在区块头部包括了交易的hash树根,用来校验交易的列表.在p2p网络上传输的交易是一个简单的列表,它们被组装成一个叫做trie树的特殊数据结构,来计算根hash.值得注意的是,除了校验区块外,这个数据结构并不是必须的,一旦区块被验证正确,那么它…

Gradient Boosting Decision Tree学习

Gradient Boosting Decision Tree,即梯度提升树,简称GBDT,也叫GBRT(Gradient Boosting Regression Tree),也称为Multiple Additive Regression Tree(MART),阿里貌似叫treelink. 首先学习GBDT要有决策树的先验知识. Gradient Boosting Decision Tree,和随机森林(random forest)算法一样,也是通过组合弱学习器来形成一个强学习器.GBDT的发明…

SPOJ COT3 Combat on a tree（Trie树、线段树的合并）

题目链接:http://www.spoj.com/problems/COT3/ Alice and Bob are playing a game on a tree of n nodes.Each node is either black or white initially. They take turns to do the following operation:Choose a white node v from the current tree;Color all white node…