一、随机森林算法的基本思想 随机森林的出现主要是为了解单一决策树可能出现的很大误差和overfitting的问题。这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性和判断不准确性。用我们常说的话来形容这个思想就是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。 具体来讲，随机森林是用随机的方式建立一个森林，这个随机性表述的含义我们接下来会讲。随机森林是由很多的决策
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2024-03-17 14:24:14
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As the Identity and Authentication source of most Enterprises, Active Directory is the backbone of local and federated authentication. Coupled with the prevalence of Cloud computing, organizations are
原创
2022-12-23 21:58:48
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我最近读了一篇非常有趣的论文，叫做 Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case
原创
2024-05-18 20:35:16
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Television,since its first prevalence over radio in the 1950s,
has played a more and more important role in people's lives,
As a matter of fact,it has become so much a part of human
life that a modern
原创
2023-03-23 15:33:29
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NHibernate Contrib 支持很多第三方的二级缓存，如SysCache，MemCache，Prevalence等等，但是没有MongoDB的，于是自己扩展了一个支持MongoDB的缓存组件（NHibernate.Caches.MongoDBCache.dll）。
摘要：NHibernate Contrib 支持很多第三方的二级缓存，如SysC
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2024-06-13 15:31:14
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摘要：NHibernate Contrib 支持很多第三方的二级缓存，如SysCache，MemCache，Prevalence等等，但是没有MongoDB的，于是自己扩展了一个支持MongoDB的缓存组件（NHibernate.Caches.MongoDBCache.dll）。本篇先把组件的源代码开放出来。 一、背景 在NHibernat
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2024-10-28 12:20:57
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引言我最近读了一篇非常有趣的论文：Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case。我认为这可能是一个有趣的项目，从零开始实施类似的东西，以了解更多关于时间序列预测。预测任务：在时间序列预测中，目标是根据时间序列的历史价值预测其未来价值。时间序列预测任务的一些例子如下：预测流感流行个
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2023-12-15 21:26:31
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Older age groups the prevalence of "continuous loss of" psychological crisis and fear. The threat of a variety of diseases, disability accelerated memory loss, fear of loneliness all sorts, all the time haunt them. Faced with the advent of an aging society, "a sense of security, old music" has become increasingly urgent topic of the times. Older age groups are vulnerable, need care. Especially children care and love. National Day holiday this year, there is a statistical, chi
原创
2014-07-25 14:41:59
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我最近读了一篇非常有趣的论文：Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case。这可能是一个有趣的项目，从零开始实施类似的东西，以了解更多关于时间序列预测。预测任务：在时间序列预测中，目标是根据时间序列的历史价值预测其未来价值。时间序列预测任务的一些例子如下：预测流感流行个案：Dee
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2023-09-03 10:00:11
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该研究聚焦**npm生态系统**中的低功能包（**trivial packages**）与无功能包（**data-only packages**），通过**规则基静态分析方法**检测两类包的 prevalence 及安全风险；结果显示，2025年npm生态中**17.92%的包为trivial包**（漏洞水平与非trivial包相当，且12.3%的trivial包月下载量超100万），**1.24%的包为data-only包**（分静态JSON数据导出型与常量容器型，漏洞数量略少但无统计显著性差异）
