行为树 这个C ++ 14库提供了一个创建BehaviorTrees的框架。 它设计灵活，易于使用，ReactSwift。 即使我们的主要用例是机器人技术，您也可以使用此库来构建游戏的AI或替换应用程序中的有限状态机。 与其他实现相比，很少有功能可以使BehaviorTree.CPP变得唯一： 它使异步Action （即非阻塞）成为一等公民。 您可以构建可同时执行多个操作的React式行为。 树是使用域特定脚本脚本语言（基于XML）定义的，并且可以在运行时加载。 换句话说，即使使用C ++编写，树也不是硬编码的。 您可以静态链接自定义TreeNode或将其转换为可在运行时加载的插件。 它提供了一种类型安全且灵活的机制来在树的节点之间进行数据流。 它包括一个日志记录/概要分析基础结构，该基础结构使用户可以可视化，记录，重放和分析状态转换。 最后但并非最不重要的一点：有！

计算机网络实验三生成树配置（一）生成树协议STP（二）快速生成树协议RSTP（包括截图）

Layui、treeTable、树形表格、无限层级

贝叶斯与决策树算法在入侵检测中的应用

C#treeview的添加节点，查询节点，递归调用和显示节点等齐全的操作都有，以及利用制作了一个类似表格的横向树的treeview

layui的一个树形组件所需要的文件，可能没有，所以就在这里放一份。具体使用地方可以看我博客

爱心源码

二叉搜索树的完整代码，打开就可以运行

贷款违约数据集含有 年龄、教育、工龄、地址、收入、负债率、信用卡负债、其他负债以及违约情况的字段。通过各特征来判断用户的违约情况。用到的技术模型如下 逻辑回归 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 k近邻法（k-nearest neighbor，k-NN） 一种基本的分类和回归方法，是监督学习方法里的一种常用方法。k近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其k个最近邻的训练实例类别，通过多数表决等方式进行预测。 决策树 一种基于树结构来进行决策的分类算法，我们希望从给定的训练数据集学得一个模型（即决策树），用该模型对新样本分类。决策树可以非常直观展现分类的过程和结果，一旦模型构建成功，对新样本的分类效率也相当高。 SVM(Support Vector Machine) 中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 模型评估 可以根据混淆矩阵。得到其Accuracy准确率以及F1 score

开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频） 开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频） 开心果图像数据集（该数据集包括467张全高清开心果图像和一个测试视频）