ZooKeeper的standalone模式主要便于评估，开发，测试和学习。实际生产中均是仲裁模式，即多个服务器节点提供服务。本实训的主要内容是介绍ZooKeeper的仲裁模式和伪分布式的安装方法，以及分布式与伪分布式的不同。感谢大家的支持！！！！！...

加载数据——Data Loaderimport torchimport torchvision.datasets as dsetsimport torchvision.transforms as transformsimport osimport syspath = os.path.split(os.path.abspath(os.path.realpath(sys.argv[0])))[0] +

神经网络方面的研究很早就已经出现了，最近一类被称为神经网络的算法以深度学习的名字再度流行。深度学习以神经网络为基础，神经网络由多个感知机组成，并引入激活函数，是一个比感知机更复杂，能解决更多问题的模型。本实训项目的主要内容是基于pytorch框架搭建出卷积神经网络模型，并训练出一个能够正确对手写数字进行识别的模型。激活函数#encoding=utf8def relu(x):'''x:负无穷到正无穷

简介神经网络中最基本的成分是神经元模型，感知机（Perceptron）是由两层神经元组成的双层神经网络模型, 其输入层接受外界输入信号传递给输出层, 输出层是 M-P 神经元（阈值逻辑单元）。感知机也属于二分类的线性分类模型， 其输入为实例的特征向量， 输出为实例的类别， 取 +1 和 –1 二值。本实训项目基于西瓜好坏识别的简单案例介绍感知机的基本原理和思路，然后基于sklearn框架提供的感知

简介支持向量机 (Support Vector Machine) 是由Vapnik等人于1995年提出来的，之后随着统计理论的发展，支持向量机 SVM 也逐渐受到了各领域研究者的关注，在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型。同时，在支持向量机的发展过程中，其理论方面的研究得到了同步的发展，为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。本实训项目主要围绕支持向量机的原理

第1关：使用scikit-learn导入数据集from sklearn import datasetsdef getIrisData():'''导入Iris数据集返回值：X - 前5条训练特征数据y - 前5条训练数据类别X_shape - 训练特征数据的二维数组大小'''#初始化X = []y = []X_shape = ()#请在此添加实现代码##

简介当数据集的大小超过一台独立的物理计算机的存储能力时，就有必要对它进行分区并存储到若干台单独的计算机上，管理网络中跨多台计算机存储的文件系统称之为分布式文件系统（distributed filesystem）。该系统架构于网络之上，势必会引入网络编程的复杂性，因此分布式文件系统比普通磁盘文件系统更为复杂，例如，该文件系统能够容忍节点故障而不丢失任何数据，就是一个极大的挑战。Hadoop自带一个称

简介决策树说通俗点就是一棵能够替我们做决策的树，或者说是我们人类在要做决策时脑回路的一种表现形式。本实训项目的主要内容是基于 python 语言搭建出决策树模型对数据分类，并使用 sklearn 的决策时模型对鸢尾花数据进行分类。信息熵与信息增益import numpy as npdef calcInfoGain(feature, label, index):'''计算信息增益:param fea

简介朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯理论和特征条件独立假设的分类算法。对于给定的训练集，首先基于特征条件独立假设学习数据的概率分布。然后基于此模型，对于给定的特征数据x，利用贝叶斯定理计算出标签y。朴素贝叶斯分类算法实现简单，预测效率很高，是一种常用的分类算法。本实训项目的主要内容是基于 Python 语言搭建朴素贝叶斯分类器，并使用sklearn 实现新闻文本进行主题分类的功能。朴素贝叶斯分类算法

在现实生活中，很多问题并非“非黑即白”的问题，而是可以分为多个不同的类别，这些问题可以视为多分类学习任务。多分类学习任务可以基于二分类算法进行推广后解决。有些二分类算法可以直接推广用于解决多分类问题，但是在更多情形下需要基于一些基本策略来对二分类算法进行处理从而更有效的解决多分类问题。最经典和最基础的拆分策略包括两种：“一对一”（One vs. One，简称OvO）和“一对其余”（“One vs.