程序开发人员经常会去github去查看一些开源项目学习。 但是项目文件需要一层层点击，返回也要一层层返回。这样不直观，也比较麻烦。 推荐一个 Chrome 扩展Octotree用来显示 Github 项目的目录结构。 有以下特性：1. 类似 IDE 的非常方便的代…

Octotree插件 1. 概述 Octotree插件能够以树形展示 Github 项目、码云项目代码。 安装之后，浏览托管在Github上的项目，可看到左侧的树形结构，更方便查看代码。 2. 谷歌Chrome浏览器安装扩展插件 几种常见的Chrome浏览器安装扩展插件安装方…

背景 GitHub是全球最大的代码托管平台，在工作中或者学习中经常会用到该网站去浏览代码、下载代码或者托管代码。当然国内也有很多很多类似的平台如码云Gitee、Coding等、甚至工作中处于安全性考虑都会自己搭建git环境，比如本地GitLab等，但是…

文章目录 介绍安装过程测试 介绍 Octotree是专门为github设计的，可以做到将github项目结构在侧边展示（在线的，无需下载到本地），有点类似于IDEA或者pycharm左边的那个项目结构，你点了其中的一个文件&#x…

Octotree：一款超实用的GitHub可视化代码树插件 Octotree 是一款对gitHub和gitee视图展示非常友好的插件，用于将 Github 或者gitee项目代码以树形格式展示，而且在展示的列表中，我们可以下载指定的文件，而不需要下载整个…

sysrq 文章目录 sysrq使用初始化操作列表更改log等级重启强制触发panic打印相关锁信息发送SIGTERM终止进程信号人为触发OOM Killer人为发送SIGKILL信号对设备进行解冻虚拟终端授信打印所有CPU的寄存器信息和堆栈信息打印内存信息对实时线程的nice值进行修改打印寄存器信息打印定…

在linux系统下，我们可能会遇到系统某个命令hang住的情况，通常情况下，我们会查看/proc/pid/wchan文件，看看进程处于什么状况，然后进一步查看系统日志或者使用strace跟踪命令执行时的系统调用等等方法来分析问题。我们知…

1.sysrq机制的文件系统节点 2.内核注册： 在drivers/tty/sysrq.c中注册的此文件节点， 系统依赖配置CONFIG_MAGIC_SYSRQ. 3. 实现接口 ops table的定义 以触发crash的c命令为例(echo c > /proc/sysrq-trigger) 触发方式很简单，直接在空指针…

了解下sysrq-trigger，便于观察内核调试信息和debug。 echo m > /proc/sysrq-trigger 导出内存分配信息 echo t > /proc/sysrq-trigger 导出当前任务状态信息 echo c > /proc/sysrq-trigger 产生空指针panic事件，人为导致系统崩溃 echo p >…

Linux sysrq使用 1. 介绍 Sysrq被称为”魔术组合键”， 是内建于Linux内核的调试工具。只要内核没有完全锁住(还可以响应中断)，不管内核在做什么事情，使用这些组合键都可以搜集包括系统内存使用、CPU任务处理、进程运行状态等系统运行信息。…

属性划分使用Gini指数 回顾：ID3使用信息增益，C4.5使用信息增益率。都是基于计算熵，熵运算涉及到对数运算，耗时。 CART使用Gini指数代替信息增益。 直观上，Gini指数表示从数据集D随机抽取两个样本，类别不一…

CART决策树介绍 使用CART(Classification and regression tree)算法构建的决策树是二叉树，它对特征进行二分，迭代生成决策树。 CART回归树 假设X与Y分别为输入和输出变量，并且Y是连续变量，给定训练数据集 $$D\{(x_1,y_1),(x_2,y_2…

文章目录 决策树的介绍CART决策树算法简介基尼指数 CART决策树生成算法及Python代码实现 决策树的介绍 决策树是以树的结构将决策或者分类过程展现出来，其目的是根据若干输入变量的值构造出一个相适应的模型，来预测输出变量的值。预测变量为离散型时&am…

决策树ID3，C4.5是多叉树，CART树是一个完全二叉树，CART树不仅能完成分类也能实现回归功能，所谓回归指的是目标是一个连续的数值类型，比如体重、身高、收入、价格等，在介绍ID3，C4.5其核心是信息熵…

sklearn CART决策树分类 决策树是一种常用的机器学习方法，可以用于分类和回归。同时，决策树的训练结果非常容易理解，而且对于数据预处理的要求也不是很高。 理论部分 比较经典的决策树是ID3、C4.5和CART，分别分析信息增益、增益率…

这一节主要讲前面多次的提到的决策树问题，前面的决策树生成算法递归的产生决策树，直到不能继续分支或者达到要求为止，这样的决策树往往对训练数据的分类很准确，因为他就是基于训练数据的熵或者基尼不存度进行分类的，因…

学习心得 task2学习GYH大佬的回归CART树，并在此基础上改为分类CART树。 更新ing。。 这里做一些对决策树分裂依据更深入的思考引导：我们在task1证明离散变量信息增益非负时曾提到，信息增益本质上就是联合分布和边缘分布乘积的kl散度&#xf…

ID3使用信息增益，而C4.5使用增益比率进行拆分。 在此，CART是另一种决策树构建算法。 它可以处理分类和回归任务。 该算法使用名为gini索引的新度量标准来创建分类任务的决策点。 CART树的核心是决策规则将通过GINI索引值决定。 停止条件。 如果我们继续…

在进行自动识别窃漏电用户分析实战时，用到了CART决策树算法，所以整理记录该算法的内容。内容整理参考文档决策树——CART算法及其后的参考文章。 一、CART（classification and regression tree）分类与回归树，既可用于…

算法步骤 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在…