## 机器学习-决策树 黄海广 副教授 2023年06月 ## 本章目录 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 ### 1. 决策树原理 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 04 CART算法 ### 1. 决策树原理  ● 决策树：从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。 ● 决策树属于判别模型。 ● 决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。 ● 决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到叶子节点，将叶子节点的存放的类别作为决策结果。 ### 1. 决策树原理 ![Image] (代表分类后所获得的分类标记) - 决策树算法是一种归纳分类算法，它通过对训练集的学习，挖掘出有用的规则，用于对新数据进行预测。 ● 决策树算法属于监督学习方法。 ● 决策树归纳的基本算法是贪心算法，自顶向下来构建决策树。 ● 贪心算法：在每一步选择中都采取在当前状态下最好/优的选择。 ● 在决策树的生成过程中，分割方法即属性选择的度量是关键。 ### 1. 决策树原理 ## 决策树的特点 ## 优点：

98eed7d20fcf8d203edadac/p1_1.jpg) # OpenShift Container Platform 4.9 网络 配置和管理集群网络 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 配置和管理集群网络 ## 法律通告 Copyright $ ^{©} $ 2023 Red Hat, Inc. The text of and illustrations their respective owners. ## 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、Ingress 和 Pod 网络。 ## 目录 第1章 了解网络 ..... 6 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS ..... 6 1.2. OPENSHIFT CONTAINER OPERATOR ..... 6 1.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 ..... 7 第2章 访问主机 ..... 10 2.1. 访问安装程序具备的基础架构集群中 AMAZON WEB SERVICES 上的主机 ..... 10 第3章 网络 OPERATOR 概述 ..... 11 3.1. CLUSTER NETWORK OPERATOR

a80ca8ce48677415ee9b4/p1_1.jpg) # OpenShift Container Platform 4.6 网络 配置和管理集群网络 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) ## 配置和管理集群网络 Enter your first name here. Enter your surname here. Enter your organisation's their respective owners. ## 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、Ingress 和 Pod 网络。 ## 目录 第1章 了解网络 ..... 10 1.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS ..... 10 1.2. OPENSHIFT CONTAINER ..... 10 第2章 访问主机 ..... 12 2.1. 访问安装程序具备的基础架构集群中 AMAZON WEB SERVICES 上的主机 ..... 12 第3章 网络 OPERATOR 概述 ..... 13 3.1. CLUSTER NETWORK OPERATOR ..... 13 3.2. DNS OPERATOR ..... 13 3.3. INGRESS

4fb6b5579fc21e63b8a5dd/p1_1.jpg) # OpenShift Container Platform 4.13 网络 配置和管理集群网络 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 配置和管理集群网络 ## 法律通告 Copyright $ \copyright $ 2024 Red Hat, Inc. The text of and respective owners. ## 摘要 本文档提供有关配置和管理 OpenShift Container Platform 集群网络的说明，其中包括 DNS、Ingress 和 Pod 网络。 ## 目录 第1章 关于网络 ..... 8 第2章 了解网络 ..... 9 2.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM DNS ..... 9 2.2. OPENSHIFT OPERATOR ..... 9 2.3. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM 网络的常见术语表 ..... 10 第3章 访问主机 ..... 13 3.1. 访问安装程序具备的基础架构集群中 AMAZON WEB SERVICES 上的主机 ..... 13 第4章 网络 OPERATOR 概述 ..... 14 4.1. CLUSTER NETWORK OPERATOR

## cilium的网络加速秘诀 蓝维洲 2021.10.16 Kubernetes Community Days ## 演讲人 ## 手 Kubernetes Community Days  蓝维洲 网络组研发负责人 ## cilium介绍 kubernetes 的 CNI 网络解决方案，创新采用了 eBPF datapath，为 kubernetes 网络和 linux 社区的 eBPF 发展，启动了最要的推动作用。 截止 2021.10 ， cilium github 项目已有 9.3K star，Contributors 316位 cilium的特色功能： • 网络功能 • 负载均衡 • 网络安全 • 可观察性 • 多集群连通 发布 成为 kubernetes 网络解决方案 2019.8 cilium 1.6 发布 kube proxy replacement 2019.11 cilium–hubble 发布 cilium 1.8 发布 开始出现 XDP 的 service 负载均衡，极大提升性能 2020.8 google正式采纳 cilium 作为 GKE产品的网络方案 截止2021.10, cilium

## Python for Good >>> PyCon China 2022 Python分析alpha vaults策略 主讲人：代少飞－量化开发 Python  HELLO WORLD ## 个人简介 主要从事量化开发相关工作 8.6 days ## 大纲 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 ## 策略介绍 资金量有一定规模，进出中心化交易所，比较费力 第一个上线的 Uniswap v3 LP 策略 Uniswap v3 在 2021 年 5 月 5 日发布后两天，Charm 部署了其第三款产品：Uniswap v3 LP 操作策略——Alpha Vault，并且已经被证明是非常成功的产品：利润比 last_price=1900 入参 last_price 为上一次调整的值 说明： 默认 gap0_alter 为 3.19%（看事例说明） ## 出参 true 为应该调整 false 为不应该调整 ## 策略回测 原理： 统计一段时间每小时呆在价格区间的命中率，暂时不考虑小时流动性 区间下沿价格 $ p_{-1} $ 区间上沿价格 $ p_{-u} $ 选取每小时平均值p作为参考，区间命中率

## 云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人 ZooKeeper ## Kubernetes Ingress Controller Service Mesh 控制面 Pilot Galley 访问请求 多协议接入 TLS，国密 MOSN WAF, DDoS 多种服务注册中心 SOFA Registry Registry Nacos Etcd 模块化 安全 智能 高性能 多协议 ☑ 可扩展 精细化路由 安全防护 可运维 • TCP、Http、SOFA 网络包过滤器 · 多版本发布 协议包过滤器 • 压测引流 协议扩展 加密链路 · 服务分组 可观测性扩展 · 国密算法 • 服务鉴权 - 透明劫持 - 平滑升级 - 可观测性 路由扩展 集群管理扩展

Service Mesh Meetup #7 成都站 ## 蚂蚁金服网络代理演进之路 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 2019.10.26  ## Maglev IPvs Katran ## 品 ☐ ☑ ## GFE BFE BFE TGW Nginx Apache httpd ## SOFAMosn Envoy Linkerd ## 网络的挑战 11.11 天猫全球狂欢节 2017 全球支付总笔数 14.8亿同比增长41% 支付峰值 为去年的2.1倍 25.6万笔/秒 中国自主研发数据库OceanBase处理峰值 4200万次/秒 蚂蚁金服ANTFINANCIAL 支付宝ALIPAY ## 中国年福气年 高效接入 访问加速 ## 灵活弹性 安全合规 防攻击 蚂蚁金服网络接入十年变迁 万物互联云原生时代 ↑ 移动时代 ↑ PC时代 再启程 2018 年协议，安全持续升级（QUIC，MQTT，国密）， 云原生 All in 无线 2015 年无线通道协议，安全升级， 连接收编 自研 2010 开始网络代理白盒化，定制业务逻辑，软硬件一体解决方案 前世 2010年前部署商用设备

[Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p1_1.jpg) ## 链滴 ## pytorch 入门笔记 -03- 神经网络 作者：zyk 原文链接：https://ld246.com/article/1639540087993 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享4.0国际(CC BY-SA 4.0) [Image](/uploads/documents/7/8/a/d/78ade080643c0185ff8788518410c6f2/p2_1.jpg) ## 前言 本节主要内容是如何使用 torch.nn 包来构建神经网络。 上一讲已经讲过了 autograd，nn 包依赖 autograd 包来定义模型并求导。一个 nn.Module 包含各个层和一个 forward(input) 方法，该方法返回 output。 2.jpg) 它是一个简单的前馈神经网络，它接受一个输入，然后一层接着一层地传递，最后输出计算的结果。神经网络的典型训练过程如下： 1. 定义包含一些可学习的参数(或者叫权重)神经网络模型； 2. 在数据集上迭代； 3. 通过神经网络处理输入； 4. 计算损失(输出结果和正确值的差值大小); 5. 将梯度反向传播回网络的参数； 6. 更新网络的参数，主要使用如下简单的更新原则：weight