特征重要性评估（Variable importance measure, or Feature importance evaluation）用来计算样本特征的重要性，定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林可以用来对特征重要性进行评估，从另一个角度来说，特征重要新评估是随机森林的一种自带工具。本项目实现了随机森林特征重要性评估，并从实验可视化结果验证算法实现的准确性。

本文描述了随机森林算法的C++实现，包括算法细节和实验结果，并提供了源代码。

快速创建NFS类型的StorageClass，并验证该StorageClass正常可用参考：k8s学习笔记之StorageClass+NFSUbuntu 下搭建 NFS 服务K8S中的持久化存储：K8s 中又引入了 Persistent Volumes 概念，它可以将存储和计算分离，通过不同的组件来管理存储资源和计算资源，然后解耦 pod 和 Volume 之间生命周期的关联。这样，当把 pod

开启核显的低电压模式（加载GuC/HuC），对转码效率有所提高；在使用最新版本nyanmisaka/jellyfin镜像以后，J4105硬件平台对于一般码率（30Mbps以下）4K/HDR视频基本上能实现流畅硬件转码，包括色调映射（虽然转码帧率不高）；对于高码率4K/HDR视频，需要开启低电压模式，否则无法流畅播放。

快速创建NFS类型的StorageClass，并验证该StorageClass正常可用参考：k8s学习笔记之StorageClass+NFSUbuntu 下搭建 NFS 服务K8S中的持久化存储：K8s 中又引入了 Persistent Volumes 概念，它可以将存储和计算分离，通过不同的组件来管理存储资源和计算资源，然后解耦 pod 和 Volume 之间生命周期的关联。这样，当把 pod

Jellyfin使用Intel QSV硬件加速的详解

CoreELEC是一个linux操作系统，只是它专为kodi定制且极其精简，而且专用在低功耗硬件设备上。本文记录在设备上安装CoreELEC系统，用于播放局域网NAS中的电影。

特征重要性评估（Variable importance measure, or Feature importance evaluation）用来计算样本特征的重要性，定量地描述特征对分类或者回归的贡献程度。随机森林可以用来对特征重要性进行评估，从另一个角度来说，特征重要新评估是随机森林的一种自带工具。本项目实现了随机森林特征重要性评估，并从实验可视化结果验证算法实现的准确性。

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