示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据
一：数据源 模拟数据为三款奶茶销量的日销售数据源，日期是23.8.24-23.8.31。A产品为连续7天，日环比下降，B产品为连续3天，日环比下降，C产品为连续2天，日环比下降。 二：建立基础度量值 首先，我们建立两个基础度量值，计算我们的产品销量和日环比。 产品销量 = CALCULATE(SUM
## 一：背景 ### 1. 讲故事 经常有朋友跟我反馈，说看你的文章就像看天书一样，有没有一些简单入手的dump 让我们先找找感觉，哈哈，今天就给大家带来一篇入门级的案例，这里的入门是从 WinDbg 的角度来阐述的，这个问题如果你通过 记日志，分析代码 的方式，可能真的无法解决，不信的话继续往下
Python装饰器实例讲解(二) Python装饰器实例讲解(一) 你最好去看下第一篇，虽然也不是紧密的链接在一起 参考B站码农高天的视频，大家喜欢看视频可以跳转忽略本文:https://www.bilibili.com/video/BV19U4y1d79C 一键三连哦 本文的知识点主要是 类装
本周的热点除了 GPT 各类衍生品之外，还多了一个被马斯克预告过、在愚人节开源出来的推特推荐算法，开源不到 2 天就有了 35k+ 的 star，有意思的是，除了推荐算法本身之外，阅读源码的工程师们甚至看到了员工对马斯克的特别关注（一段针对马斯克的代码），如果你对推荐有兴趣，不妨看看本周特推。 除了
摘要：云消息服务（KooMessage）是提供数字化营销新入口，覆盖全行业、全场景、全终端的一站式富媒体消息服务。 本文分享自华为云社区《【开天aPaaS】图解云消息服务KooMessage》，作者： 开天aPaaS小助手。 云消息服务（KooMessage）是提供数字化营销新入口，覆盖全行业、全场
摘要：有一种数据泄露的死敌，叫全密态！ 本文分享自华为云社区《这年头怕数据泄露？全密态数据库：无所谓，我会出手》，作者：GaussDB 数据库。 吊炸天的全密态数据库，到底是个啥？ 藏不住了，这全密态数据库真上头！ 有一种数据泄露的死敌，叫全密态！ 数据被标价售卖 莫名其妙接到诈骗电话 企业数据泄露
摘要：本文章将从使用者角度介绍HStore概念以及使用。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)HStore表讲解》，作者：大威天龙:- 。 HStore表简介 面对实时入库和实时查询要求越来越高的趋势，已有的列存储无法支持并发更新入库，行存查询性能无法做到实时返回且空间压缩表现不佳。Gau
华为云aPaaS DTSE技术布道师左倩与开发者和伙伴们交流了SVE的独特价值优势和应用实践，手把手教大家基于开天aPaaS集成工作台流编排搭建轻应用和0码构建业务可视化大屏，体验“一次开发、多端使用”的极致便利。
Elasticsearch的查询语句维护成本较高、在聚合计算场景下出现数据不精确等问题。Clickhouse是列式数据库，列式型数据库天然适合OLAP场景，类似SQL语法降低开发和学习成本，采用快速压缩算法节省存储成本，采用向量执行引擎技术大幅缩减计算耗时。所以做此对比，进行Elasticsearch切换至Clickhouse工作。
概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
哈喽大家好，我是咸鱼 不知道大家有没有看过这么一部电影： 这部电影讲述了男主是一个电脑极客，在计算机方面有着不可思议的天赋，男主所在的黑客组织凭借着超高的黑客技术去入侵各种国家机构的系统，并引起了德国秘密警察组织、欧洲刑警组织的重视 刚开始看的时候以为是一部讲述黑客的电影，到后面才发现其实是讲“社会
问题描述 在使用Azure Service Bus的时候，我们可以根据Queue中目前存在的消息数来判断当前消息是否有积压的情况。 但是，在Event Hub中，因为所有消息都会被存留到预先设定的保留时间(默认是7天)， 所以无法通过消息数来判断当前的消息是否有积压或者是有多余重复消费。 当消费端出
一句注释引发的思考 接到一个有鸡毛信般的紧急需求（当然，002的需求向来是如此紧急的）：大屏展示原来只有二个品牌数据，现增加到三个品牌的数据。一句话的需求，且没有业务逻辑变更，我认为可以迅雷不及掩耳之势，2小时收拾干净交差。当我满腔激情的定位的核心逻辑部分时，这样一句注释（见下图），让我顿时思绪天马
最近发现越来越多的小伙伴被公司裁员，有的是因为公司业绩不景气被裁员，有的是因为压力太大离职。很多公司都在裁人、减员。找工作也比之前难。刚好去年我也被上家裁员了，正好做一个系列的日志，希望能帮到在找工作的你。 本文为第一篇失业日记：工作五年，交接只需要半天。 上午敲代码，下午HR谈话 离职那天天，一切
大家好，我是码农先森。 古话说的 "三十而立"，正是担重之时，却大部分人在职场中都处于不上不下的尴尬境地。已经没有刚毕业时那股子冲劲，被生活和工作磨平了棱角。 在技术思想方面，似乎已经触及到了天花板，但是对大多数的底层技术又似懂非懂。 在沟通社交方面，又习惯沉浸于自己的代码世界中，戴上耳机好像这个世
Letter 前言 貌似是18岁成年以后的第一个儿童节，有点平淡，但是也蛮充实的一天。简简单单写封信吧，可能等6.7再有感慨的时候还会在写点东西。 致你 致我 你好 不知道你对儿童节会有什么样的看法，或许你看着还有5天的高考倒计时心里有些许复杂，面对即将到来的高考，有压力，但更多的一种平轻松的心态，
前言 今天我们来讲讲如何使用.NET开源（MIT License）的轻量、灵活、高性能、跨平台的分布式网络爬虫框架DotnetSpider来快速实现网页数据抓取功能。 注意：为了自身安全请在国家法律允许范围内开发网页爬虫功能。 网页数据抓取需求 本文我们以抓取博客园10天推荐排行榜第一页的文章标题、
视觉语言模型可以同时从图像和文本中学习，因此可用于视觉问答、图像描述等多种任务。本文，我们将带大家一览视觉语言模型领域: 作个概述、了解其工作原理、搞清楚如何找到真命天“模”、如何对其进行推理以及如何使用最新版的 trl 轻松对其进行微调。 什么是视觉语言模型？ 视觉语言模型是可以同时从图像和文本中
本文已收录到 AndroidFamily，技术和职场问题，请关注公众号 [彭旭锐] 提问。 大家好，我是小彭。 上周末是 LeetCode 第 338 场周赛，你参加了吗？这场周赛覆盖的知识点很多，第四题称得上是近期几场周赛的天花板。 小彭的技术交流群 02 群来了，公众号回复 “加群” 加入我们~
