风险树 人工智能用于树木故障识别和风险量化 步骤1：标记输入数据 输入为图像（当前为3024 x 4032像素）。 这些当前保存在本地，无法在远程上访问。 通过电子邮件发送给协作者以进行数据访问。 要执行标记，请运行process-image-files 。 当前框架假定theraw图像位于data/raw/Pictures for AI 。 步骤2：预处理图像 在此步骤中，我们执行图像大小调整和数据增强（随机裁剪，水平翻转-概率为50％）。 用户可以为原始图像集指定扩展因子。 例如，如果原始集中有500张图像，并且为预处理功能指定了5的扩展因子，则最终的扩展集将包含2500张图像。 最终，针对4个分类方案和用户指定的分辨率（例如64 x 64 px，128 x 128 px等）生成图像训练集。还执行单热矢量编码。 每组图像和标签都作为元组数组保存在二进制.npy文件中。 步骤3：CNN超

可视化增删改查数据

带原始仿真数据，适合初学者

机器学习python决策树（tree.DecisionTreeRegressor）算法实例-附件资源

概述 我最近发现需要在数据处理系统中进行检查点检查，该系统要求任何数据事件都不会丢失，并且任何事件都不能被处理和无序流式传输。 我想要一种在生产中实时自动检测这一点的方法。 有几种方法可以做到这一点，但由于我们的数据事件已经附加了一个签名（一个 SHA1 散列），我决定做检查点的一个有用的方法基本上是保留一个散列的散列。 可以使用来做到这一点，其中保留了每个数据元素的散列链，并且当出现检查点时，会按顺序获取所有这些散列的散列。 此模型的一个缺点是，如果下游系统检测到哈希不匹配（由于消息丢失或消息无序），则必须迭代完整列表以检测问题所在。 一个优雅的替代方案是哈希树，又名默克尔树，以其发明者拉尔夫默克尔命名。 默克尔树 Merkle 树通常被实现为二叉树，其中每个非叶节点都是它下面两个节点的哈希。 叶子可以是数据本身，也可以是数据的哈希/签名。 因此，如果在系统之间检测到根散列的任何

MFC入门实例之文件简单文件浏览~~使用树结构显示文件目录，对应的目录包含一个小图标，VS2008/XP 下测试通过

iSAM2 Incremental Smoothing and Mapping Using the Bayes Tree; 因子图大佬论文，可以看看

决策树大数据

决策树大数据tree_plot.m

该资源包含了b+ tree的具体实现代码