## Python-Odoo 信息化平台框架 KC (YIUKEI CHOI) ## 目录 CONTENTS >> Odoo的发展及应用  Odoo的发展及应用 基于Python-Odoo技术优势 基于Python-Odoo应用优势 Odoo平台信息化建设案例  ## Odoo的发展及应用 0.jpg)  ## Odoo平台信息化建设案例 ## Odoo官方-法国Toyota案例 ![Image](/uploads/documents/a/9/8/d/a98dfcd880e1c2d0b44486abe2ef855b/p19_2

the property of their respective owners. ## 摘要 本文档提供了有关使用和定制 OpenShift Container Platform web 控制台的信息。 ## 目录 第1章 WEB控制台概述 ..... 3 1.1. 关于WEB控制台中的ADMINISTRATOR视角 ..... 3 1.2. 关于WEB控制台中的开发者视角 ..... 6 2.1. 先决条件 ..... 6 2.2. 了解和访问WEB控制台 ..... 6 第3章 使用OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DASHBOARD获取集群信息 ..... 7 3.1. 关于OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM仪表板页 ..... 7 第4章 在OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM中配置WEB控制台 应用程序、Operator 或其他产品。 #### 1.1. 关于 WEB 控制台中的 ADMINISTRATOR 视角 Administrator 视角可让您查看集群清单、容量、常规和特定使用信息以及重要事件的流，它们可帮助您简化计划和故障排除任务。项目管理员和开发人员可以使用管理员视角。 集群管理员还可在 OpenShift Container Platform 4.7 及之后的版本中为

可自动忽略目标变量没有贡献的属性变量，也为判断属性变量的重要性，减少变量的数目提供参考。 ## 缺点： ● 容易造成过拟合，需要采用剪枝操作。 ● 忽略了数据之间的相关性。 ● 对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益会偏向于那些更多数值的特征。 ### 1. 决策树原理 ## 决策树的三种基本类型 建立决策树的关键，即在当前状态下选择哪个属性作为分类依据。根据不同的目标函数，建立决策树主要有以下三种算法：ID3(Iterative |算法|支持模型|树结构|特征选择|连续值处理|缺失值处理|剪枝|特征属性多次使用| |---|---|---|---|---|---|---|---| |ID3|分类|多叉树|信息增益|不支持|不支持|不支持|不支持| |C4.5|分类|多叉树|信息增益率|支持|支持|支持|不支持| |CART|分类回归|二叉树|基尼指数均方差|支持|支持|支持|支持| ### 2. ID3算法 01 决策树原理 02 ID3算法 是 “信息熵”，期望信息越小，信息熵越大，样本纯度越低。 ● ID3 算法是以信息论为基础，以信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 ● ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 ### 2. ID3算法 ## I D3 算法 其大致步骤为： 1. 初始化特征集合和数据集合； 2. 计算数据集合信息熵和所有特征的条件熵，选择信息增益最大的特征作为当前决策节点；

关注流基于关系链接用户与内容 ## > 信息获取方式 - 主动获取（关注） - 被动获取（推荐） ## 内容形式 • 博文/文章/图片/视频/问答/话题/... ## 微博Feed流特点介绍—排序原因 ## ➢ 产品特点 • 传播性强 • 互动性好 ## 存在问题 - 信息过载 • 信噪比低 ## 排序目标 • 提高用户的信息消费效率 • 提升用户黏性 ## 技术挑战 表示 - 假设检验方式 - continues特征 - 离散化/归一化处理 - 相关系数评估 - 特征组合 - 手动组合——专家知识 - GBDT+互信息——有效挖掘非线性特征及组合 皮尔逊相关系数特征评估 ![Image](/uploads/documents/5/1/0/2/510241bd830a2c27866da02b085a6156/p9_1

从任意数量/形式的输入文件中进行读取（可以是普通文件，管道，网络流，设备源等等），通过输入文件选项对输入文件进行设定，通过 -i 进行标记，并写入到任意数量/形式的输出文件中，任何在命令行中不能被解释为选项的字符串信息（当然也不是被 -i 指定为输入文件的信息）都被作为一个输出文件。 原则上每个输入或输出文件都可包含数量不同的数据流（视频/音频/字幕/附件/数据...），具体文件中包含的数量和/或数据类型是文件的容器格式限定的，具体 容也可以参考流说明章节。 作为一般规则，选项用于指定紧接着的文件，因此命令中顺序很重要，你可以在命令中多次重复相同的选项，每次都可以应用于紧接着的下一个输入或者输出文件。例外的是全局选项（例如过程信息输出详细程度的选项），这些选项必须首先进行指定，会全局使用。 不要混淆输入和输出文件，要先指定所有的输入文件，然后才是所有的输出文件。也不要混淆选项应用的不同文件，所有的选项仅仅作用于紧接着的输入 copy）是一种对指定流数据仅仅进行复制的拷贝（copy）模式。这种情况 下 ffmpeg 不会对指定流进行解码和编码步骤，而仅仅是分离和混合数据包。这种模式常用于文件包装格式的转换或者修改部分元数据信息，这个过程简单图示如下： 1. ___ 2. ___ 3. | input | demuxer | encoded data | muxer | output 4. | file | ___ | packets

出餐时间预估 ## 数据 & 特征工程 • 特征 = 基础特征 + 组合特征 + 统计特征 + 稀疏特征 • 基础特征：订单信息，如商户id、菜品名称、下单时间、未出餐订单、前序订单误差等 • 组合特征：核心基础特征的组合 - 统计特征：订单信息的数据统计特征，如均值、方差 - 稀疏特征：采用one-hot编码，各个菜品、商户、周几等作为特征维，构造稀疏特征 - 降维：PCA降维，减少内存消耗并一定程度上避免过拟合 特征，PCA降维影响较小，但时间复杂度较高 ## X GBoost模型 - 采用近似求解算法，找出可能的分裂点，避免选用贪心算法的过高时间复杂度 - 计算采用不同分裂点时，叶子打分函数的增益；并选择增益最高的分裂点，作为新迭代树的最终分裂节点，构造新的迭代树 - 通过调节迭代树数目、学习倍率、迭代树最大深度、L2正则化参数等进一步避免过拟合  ## 百 度外卖技术团队 百度外卖技术团队对内、对外的沟通、交流和学习平台。更多优秀技术文章、公开课、招聘信息等，欢迎关注。  欢迎扫码关注 !

ned} $$ 分裂后左子树分数 分裂后右子树分数 分裂前左、右子树的分数： 不分割可以拿到的分数 ### 3. XGBoost ## X GBoost的分裂方式 使用贪心方法，选增益（gain）最大的分裂方式 贪心方法，众多gain中找到最大值做为最优分割节点（split point），因此模型会将所有样本按照（一阶梯度）从小到大排序，通过遍历，查看每个节点是否需要分割，计算复杂度是：决策树叶子节点数 基于梯度的单边采样算法（Gradient-based One-Side Sampling, GOSS）主要思想是通过对样本采样的方法来减少计算目标函数增益时候的复杂度。 GOSS 算法保留了梯度大的样本，并对梯度小的样本进行随机抽样，为了不改变样本的数据分布，在计算增益时为梯度小的样本引入一个常数进行平衡。 如果一个样本的梯度很小，说明该样本的训练误差很小，或者说该样本已经得到了很好的训练(well-trained)。 bea4a4089f601/p42_2.jpg) ### 4. LightGBM ## 直方图算法 直方图算法的基本思想是将连续的特征离散化为k个离散特征，同时构造一个宽度为k的直方图用于统计信息（含有k个bin）。利用直方图算法我们无需遍历数据，只需要遍历k个bin即可找到最佳分裂点。 ![Image](/uploads/documents/a/3/b/e/a3be2cf0225d91a