## 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

respective owners. ## 摘要 本文档提供了有关从红帽获取 OpenShift Container Platform 支持的信息。文中还包含有关通过 Telemetry 和 Insights Operator 进行远程健康监控的信息。 ## 目录 第1章 获取支持 ..... 3 1.1. 获取支持 ..... 3 第2章 收集集群数据 ..... 4 2.1. [Image](/uploads/documents/4/1/1/d/411d445e6a657263b7373d474b0ae6d9/p7_1.jpg) ## 注意 在提交问题单的同时提供您的集群信息，可以帮助红帽支持为您进行排除故障。 ☐ 这类信息可使用 oc adm must-gather 命令来收集。 ☐ 唯一的集群 ID。 访问其他产品文档。 如果您对本文档有任何改进建议，或发现了任何错误，请访问 http://bugzilla 收集集群数据 在提交问题单时，提供有关您的集群的调试信息通常有助于红帽支持为您更好地解决问题。 建议您提供： 这类信息可使用 oc adm must-gather 命令来收集。 唯一的集群ID #### 2.1. 关于 MUST-GATHER 工具 oc adm must-gather CLI 命令可收集最有助于解决问题的集群信息，如： 资源定义 • 审计日志 服务日志 您在运行该命令时，可通过包含

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 !