特性WebSocket通信方式请求-响应（单向）实时双向通信连接方式短连接（每次请求创建连接）长连接（连接保持）延迟高（每次请求重新建立连接）低（保持连接，实时推送）服务器推送需要客户端轮询服务器可主动推送数据格式JSON、二进制数据适用场景非实时查询、数据提交（如 API 接口）实时聊天、股票行情、游戏同步。

XGBoost, LightGBM, CatBoost, NGBoost实际上是对GBDT方法的不同实现，针对同一目标、做了不同的优化处理。一、GBDT二、xgboostxgboost的基学习器采用CART回归树目标函数=损失函数 + 正则化项正则化项用于控制树的复杂度，防止过拟合，使得模型更简化，也使得最终的模型的预测结果更稳定。其中，...

一、代码import torchfrom torch import nnimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import DataLoader#%matplotlib

使用python中的推荐系统库对kaggle中的电影数据集做打分，并根据评分做推荐

多臂老虎机（Multi-Armed Bandit）问题是一类强化学习问题，它的名称来自于赌场老虎机的臂。在多臂老虎机问题中，一个代理需要在有限时间内选择多个臂中的一个，每个臂都有一个未知的概率分布，代理的目标是最大化其收益。举个例子，假设有一家网站想要增加其广告收入。该网站可以在其网页上放置多个广告，每个广告都有不同的点击率。多臂老虎机问题就是在这种情况下，如何决定在每次访问中展示哪个广告，以最大

vcpkg 是微软提供的跨平台 C++ 包管理工具，可以方便地安装和集成 cURL。步骤1、安装 vcpkg2、安装 cURL3、将 vcpkg 集成到 Visual Studio4、设置项目依赖在 Visual Studio 中直接编译项目，vcpkg 会自动配置路径。

一、决策树决策树一个分类算法，属于有监督学习。决策树的生成有两个要点：1、节点特征的选择2、节点分裂值的选择。二、区别1、ID3与C4.5采用信息熵作为选择的基础，CART选择基尼纯度作为选择的基础。2、ID3和C4.5只用于分类，CART可以用于分类与回归。其中I3、ID3和C4.5可以是多叉树，CART是二叉树。4、ID3只能使用离散特征，C4.5和CART可以处理连续特征。5、ID3不能处理

bagging把数据集通过有放回的抽样方式，划分为多个数据集，分别训练多个模型。针对分类问题，按照少数服从多数原则进行投票，针对回归问题，求多个测试结果的平均值boosting与Bagging一样，使用的相同的弱学习器，不过是以自适应的方法顺序地学习这些弱学习器，即每个新学习器都依赖于前面的模型，并按照某种确定性的策略将它们组合起来两个重要的 Boosting 算法：AdaBoost（自适应提升）

Ubuntu 18.04及更高版本使用的是ufw（Uncomplicated Firewall）。如果ufw已安装并正在运行，则会显示防火墙的状态（如活动、已停止等）以及开放的端口。