执行 ping 指令会使用 ICMP 传输协议，发出要求回应的信息，若远端主机的网络功能没有问题，就会回应该信息，因而得知该主机运作正常。语法：ping [参数] IP名或主机名。

【代码】python---pyecharts绘制地图。

假设这个是⼀些样本的集合X = x1, x2, x3, ..., xn，我们根据样本估计整体的数学期望（平均值）。所以无偏估计，所估计的别⼈口袋每张钱的数学期望（平均值）= 10 ∗ 1/2 + 100 ∗ 1/2。⼀张100 元，然后你想估计下他口袋里的剩下的钱平均下来每张多少钱（估计平均值）。哪怕拿到了两张十块钱，我还是认为十块钱出现的概率和100元的概率⼀样。每个样本出现概率不⼀样，概率大的

ss.fit_transform(x_train, y_train)：对训练数据进行归一化。pca.fit_transform(x_train)：对训练数据进行 PCA 降维。",np.NaN)：将 "?降维（PCA）：pca = PCA(n_components=2)：创建 PCA 实例，设置为 2 维。模型评估：score = forest.score(x_test, y_test)：在测试集

通过某种映射到欧氏空间的一个点，并利用欧氏空间的良好性质在其中进行学习器的训练。支，通过有标记样本或结合未标记样本，寻找一个能够在给定指标下最恰当刻画样本相似度的距离。量学习的主要思想是，利用标注数据学习一个度量矩阵，对样本进行映射变换，使得在变换后的度。量空间中，同类样本之间的距离变小，异类样本之间的距离变大，或使得相似的样本距离变小，不。利用携带标注信息的训练数据进行距离度量学习，能更好的降低

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知识建模核心解决了采用什么样的形式高效组织和表达知识的问题，偏向于知识建模的方法论，在未来的发展趋势中，将会解决知识建模的规范化和标准化。自底向上的方法则多用于开放域知识图普的本体构建，因为开放的世界太过复杂，用自顶向下的方法无法考虑周全，且随着世界变化，对应的概念还在增长，自底向上的方法则可满足概念不断增长的需要。知识建模的过程是知识图谱构建的基础，高质量的数据模型能避免许多不必要、重复性的知识