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1、欣赏到了自然的美景。例如我们曾仰面遥望附近的一座峰巅，但见色彩斑斓，彩霞满天，白云缭绕，轻歌曼舞，那朵朵白云精美柔细，宛如游丝蛛网一般。五光十色中的粉红嫩绿，尤为妩媚动人，所有色彩轻淡柔和，交相辉映，妖媚迷人。我们干脆就地而坐，饱览独特美景。这一彩幻只是稍作驻留，顷刻间便飘忽不定，相互交融，暗淡隐去，可又骤然返光灼灼，瞬息万变，真是无穷变幻，纷至沓来；洁白轻薄的云朵，微光闪烁，仿佛身披霓裳羽衣的纯洁天使。2、感受到了车夫精彩的驾车本领。例如他扬鞭一挥，车便辚辚向前。如此颠簸，我生平从未有过。近来的几场暴雨冲毁了几处路面，但我们不停不息，一如既往地保持着速度，疾驰向前，什么乱石废物，沟壑旷野，一概不顾——有时一两个轮子着地，但大多为腾空而起。那位镇定而善良的狂车夫还时不时地掉转头来，神情威严地冲我们说道：“哈，看到了吗？如我所说吧——我可是名副其实的车夫之王呐。登勃朗峰这篇课文记述了作者与友人游览勃朗峰的经历，或浓墨重彩，或简笔勾勒，笔法多变：写上山，用散文笔法，描绘山中奇景，嶙峋的怪石，变幻的光影，引出无限感慨；写下山，以小说笔法，叙述奇人奇事，惊险的旅途，怪异的车夫，富有传奇色彩，令人读之，妙趣横生。

数据分析师—技术面试三月份开始找实习，到现在已经有半年的时间了，在这半年的时间中，该经历的基本上都已经经历，春招实习时候，拿到了7个offer，校招时候，成功的拿下一份心仪的工作，结束了我的秋招旅程。对于面试，技术层面即算法、软件等等，业务层面就是忽悠（毕竟没有做过完整的项目），但是也要有自己的逻辑和思考方式（这方面我也有很大的欠缺），下面将自己的面试经历梳理为技术层面和业务层面，来分享给大家。技术面试一、软件1. R语言的文件读取：csv文件的读取方式（read.csv），txt文件的读取方式（read.table）2. R语言中一些小函数的作用①apply函数：1代表调用每一行的函数，0代表调用每一列的函数（注意其用法和Python的区别）②runif函数：生成均匀分布的随机数③sample（，return = TRUE）：随机有放回的抽样3. Python中list列表和元组的最大区别：元组的值不可以改变，但是列表的值是可以改变的。4.数据库中表的连接方式①内部连接：inner join②外部连接：outer join③左连接：left join 注：对于数据分析，建议大家无论是R，Python，sql都有自己一套流程化的体系，这一体系可以很好的帮助你解决实际中的问题。二、算法对于算法（分类，聚类，关联等），更是建议大家有一套流程化的体系，在面试算法的时候，是一个依次递进的过程，不要给自己挖坑，相反，更要将自己的优势发挥的淋漓尽致，把自己会的东西全部释放出来。下面我将自己的所有面试串联起来，给大家分享一下，仅供参考。面试官：小张同学，你好，看了你的简历，对相关算法还是略懂一些，下面开始我们的面试，有这么一个场景，在一个样本集中，其中有100个样本属于A，9900个样本属于B，我想用决策树算法来实现对AB样本进行区分，这时会遇到什么问题：小张：欠拟合现象，因为在这个样本集中，AB样本属于严重失衡状态，在建立决策树算法的过程中，模型会更多的偏倚到B样本的性质，对A样本的性质训练较差，不能很好的反映样本集的特征。面试官：看你决策树应该掌握的不错，你说一下自己对于决策树算法的理解？小张：决策树算法，无论是哪种，其目的都是为了让模型的不确定性降低的越快越好，基于其评价指标的不同，主要是ID3算法，C4.5算法和CART算法，其中ID3算法的评价指标是信息增益，C4.5算法的评价指标是信息增益率，CART算法的评价指标是基尼系数。面试官：信息增益，好的，这里面有一个信息论的概念，你应该知道的吧，叙述一下小张：香农熵，随机变量不确定性的度量。利用ID3算法，每一次对决策树进行分叉选取属性的时候，我们会选取信息增益最高的属性来作为分裂属性，只有这样，决策树的不纯度才会降低的越快。面试官：OK，你也知道，在决策树无限分叉的过程中，会出现一种现象，叫过拟合，和上面说过的欠拟合是不一样的，你说一下过拟合出现的原因以及我们用什么方法来防止过拟合的产生？小张：对训练数据预测效果很好，但是测试数据预测效果较差，则称出现了过拟合现象。对于过拟合现象产生的原因，有以下几个方面，第一：在决策树构建的过程中，对决策树的生长没有进行合理的限制（剪枝）；第二：在建模过程中使用了较多的输出变量，变量较多也容易产生过拟合；第三：样本中有一些噪声数据，噪声数据对决策树的构建的干扰很多，没有对噪声数据进行有效的剔除。对于过拟合现象的预防措施，有以下一些方法，第一：选择合理的参数进行剪枝，可以分为预剪枝后剪枝，我们一般用后剪枝的方法来做；第二：K-folds交叉验证，将训练集分为K份，然后进行K次的交叉验证，每次使用K-1份作为训练样本数据集，另外的一份作为测试集合；第三：减少特征，计算每一个特征和响应变量的相关性，常见的为皮尔逊相关系数，将相关性较小的变量剔除，当然还有一些其他的方法来进行特征筛选，比如基于决策树的特征筛选，通过正则化的方式来进行特征选取等。面试官：你刚刚前面有提到预剪枝和后剪枝，当然预剪枝就是在决策树生成初期就已经设置了决策树的参数，后剪枝是在决策树完全建立之后再返回去对决策树进行剪枝，你能否说一下剪枝过程中可以参考的某些参数？小张：剪枝分为预剪枝和后剪枝，参数有很多，在R和Python中都有专门的参数来进行设置，下面我以Python中的参数来进行叙述，max_depth（树的高度），min_samples_split（叶子结点的数目），max_leaf_nodes（最大叶子节点数），min_impurity_split（限制不纯度），当然R语言里面的rpart包也可以很好的处理这个问题。面试官：对了，你刚刚还说到了用决策树来进行特征的筛选，现在我们就以ID3算法为例，来说一下决策树算法对特征的筛选？小张：对于离散变量，计算每一个变量的信息增益，选择信息增益最大的属性来作为结点的分裂属性；对于连续变量，首先将变量的值进行升序排列，每对相邻值的中点作为可能的分离点，对于每一个划分，选择具有最小期望信息要求的点作为分裂点，来进行后续的决策数的分裂。面试官：你刚刚还说到了正则化，确实可以对过拟合现象来进行很好的调整，基于你自己的理解，来说一下正则化？小张：这一块的知识掌握的不是很好，我简单说一下自己对这一块的了解。以二维情况为例，在L1正则化中，惩罚项是绝对值之和，因此在坐标轴上会出现一个矩形，但是L2正则化的惩罚项是圆形，因此在L1正则化中增大了系数为0的机会，这样具有稀疏解的特性，在L2正则化中，由于系数为0的机率大大减小，因此不具有稀疏解的特性。但是L1没有选到的特性不代表不重要，因此L1和L2正则化要结合起来使用。面试官：还可以吧！正则化就是在目标函数后面加上了惩罚项，你也可以将后面的惩罚项理解为范数。分类算法有很多，逻辑回归算法也是我们经常用到的算法，刚刚主要讨论的是决策树算法，现在我们简单聊一下不同分类算法之间的区别吧！讨论一下决策树算法和逻辑回归算法之间的区别？小张：分为以下几个方面：第一，逻辑回归着眼于对整体数据的拟合，在整体结构上优于决策树；但是决策树采用分割的方法，深入到数据内部，对局部结构的分析是优于逻辑回归；第二，逻辑回归对线性问题把握较好，因此我们在建立分类算法的时候也是优先选择逻辑回归算法，决策树对非线性问题的把握较好；第三，从本质来考虑，决策树算法假设每一次决策边界都是和特征相互平行或垂直的，因此会将特征空间划分为矩形，因而决策树会产生复杂的方程式，这样会造成过拟合现象；逻辑回归只是一条平滑的边界曲线，不容易出现过拟合现象。面试官： 下面呢我们来聊一下模型的评估，算法进行模型评估的过程中，常用的一些指标都有哪些，精度啊？召回率啊？ROC曲线啊？这些指标的具体含义是什么？小张：精度（precision），精确性的度量，表示标记为正例的元组占实际为正例的比例；召回率（recall），完全性的度量，表示为实际为正例的元组被正确标记的比例；ROC 曲线的横坐标为假阳性，纵坐标为真阳性，值越大，表示分类效果越好。（to be honest，这个问题第一次我跪了，虽然说是记忆一下肯定没问题，但是当时面试的那个时候大脑是一片空白）面试官：聚类分析你懂得的吧！在我们一些分析中，它也是我们经常用到的一类算法，下面你介绍一下K-means算法吧！小张：对于K-means算法，可以分为以下几个步骤：第一，从数据点中随机抽取K个数据点作为初始的聚类中心；第二：计算每个点到这K个中心点的距离，并把每个点分到距离其最近的中心中去；第三：求取各个类的均值，将这些均值作为新的类中心；第四：重复进行步骤二三过程，直至算法结束，算法结束有两种，一种是迭代的次数达到要求，一种是达到了某种精度。后记面试的水很深，在数据分析技术面的时候问到的东西当然远远不止这些，因此在我们的脑子里面一定要形成一个完整的体系，无论是对某一门编程语言，还是对数据挖掘算法，在工作中都需要形成你的闭环，在面试中更是需要你形成闭环，如何更完美的包装自己，自己好好总结吧！附录R语言数据处理体系：数据简单预处理个人总结1、数据简单查看⑴查看数据的维度：dim⑵查看数据的属性：colnames⑶查看数据类型：str注：有一些算法，比如说组合算法，要求分类变量为因子型变量；层次聚类，要求是一个距离矩阵，可以通过str函数进行查看⑷查看前几行数据：head注：可以初步观察数据是不是有量纲的差异，会后续的分析做准备⑸查看因子型变量的占比情况：table/prop.table注：可以为后续数据抽样做准备，看是否产生类不平衡的问题2、数据缺失值处理⑴summary函数进行简单的查看⑵利用mice和VIM包查看数据缺失值情况，代表性函数： md.pattern、aggr⑶caret包中的preProcess函数，可以进行缺失值的插补工作，有knn、袋装、中位数方法⑷missForest包中的missForest函数，可以用随机森林的方法进行插补⑸可以用回归分析的方法完成缺失值插补工作⑹如果样本量很多，缺失的数据很少，可以选择直接剔除的方法3、数据异常值处理⑴summary函数进行简单的查看，比如：最大值、最小值等⑵boxplot函数绘制箱线图4、数据抽样⑴sample函数进行随机抽样⑵caret包中的createDataPartition()函数对训练样本和测试样本进行等比例抽样⑶caret包中的createFold函数根据某一个指标进行等比例抽样⑷DMwR包中SMOTE函数可以解决处理不平衡分类问题注：比如决策树算法中，如果样本严重不平衡，那么模型会出现欠拟合现象5、变量的多重共线性处理⑴结合业务，先删除那些和分析无关的指标⑵corrgram包的corrgram函数查看相关系数矩阵⑶caret包中的findCorrelation函数查看多重共线性⑷如果相关性太大，可以考虑删除变量；如果变量比较重要，可以考虑主成分/因子分析进行降维处理

我同学上过辅导班，我旁观者来看吧，我觉得科兴确实不错。

A2p(Agent service to Production of consumer) 顾名思义为代理服务商对生产消费者的新型电子商务模式。该模式结合了厂家、经销商与消费者，将三者紧密的联系在一起。弥补市场合作黏度不够的空缺。生产者赚钱，消费者花钱，生产消费者在花钱的同时赚钱。生产消费者首先是一个消费者，其次他是一个生产者，他生产的是跟自己有关的消费者。

基本思想在于每次分裂节点时选取一个特征使得划分后得到的数据集尽可能纯。 信息增益 = 未划分数据集的信息熵 - 划分后子数据集的信息熵的数学期望值。 事件 的信息量 ，信息熵就是信息量的期望值，记作 ，即 。 假设未划分数据集中共有 类，划分为了 份，则 按照信息增益来选择特征时总是会倾向于选择分支多的特征属性，这样子能够使得划分后每个子集的信息熵最小。比如，给每一个数据添加一个独一无二的id值特征，则按照id值进行分类是获得信息增益最大的。这样子，每个子集的信息熵为0，但是这样的分类毫无任何意义，无任何泛化能力。为了克服信息增益的弱泛化能力的缺陷，引入了分裂信息，即 可以看出来，数据分得越多，分裂信息也就越大。那么， 为防止 趋于0，有时需要在分母上添加一个平滑函数。分母由 变为 ，即加上了所有可能的分裂信息的均值。 直观的说，基尼系数表示的是随机从节点中抽取两个样本，其对应的类别不一样的概率。 遍历完所有属性、新划分的数据集中只有一个类别。 random forest是decision tree的bagging，并且在bagging的基础上更进一步。其核心思想就是双随机过程，随机有放回样本采样（行采样）和随机无放回特征采样（列采样）。列采样又分为全局列采样，即采后建树；局部列采样，每次节点分裂时采样。 特征选择的目标有两个，一是找到与因变量高度相关的特征变量；二是选出数目较少的特征变量并且能够充分预测因变量的结果。 "boosting"意为通过将一些表现一般，可能仅仅略好于随机猜测的模型通过特定方法进行组合后来获得一个表现较好的模型。 "adaptive"意为在训练过程中，每个新的模型都会基于前一个模型的表现结果进行调整。 如果 在 下表现得不好，那么返回的 就不会是 ，便可以认为 和 不同。 因此，构建 使得在 下 的表现近似于随机猜，即 即 。 因此，分正确的 ，分错误的 。 记 在 下的分类错误率为 ，即 定义缩放因子 ，即 那么， 可解释为放大错误点，缩小正确点。 因此，AdaBoost算法流程总结如下： 可以看出来，AdaBoost采用的是指数损失函数。每一次迭代更新模型的过程可以看成是求使得 最小的 和 ，进行推导后可以发现 为AdaBoost中的 ， 为对应的 。 Gradient Boosting与base model为决策树的结合即为GBDT模型。由于决策树是非线性的，并且随着深度的加深，非线性越来越强，基于决策树的GBDT也是非线性的。 AdaBoost是Gradient Boosting的一个特例，或者说Gradient Boosting是对AdaBoost进行了推广。 Gradient Boosting抽象地说，模型的训练过程是对于任意可导目标函数的优化过程。通过反复地选择一个指向负梯度方向的函数。该算法可以被看做是在函数空间里对目标函数进行了优化。Gradient Boosting在每一次模型迭代中求解使得 最小的 和 作为对应的 和 。 和AdaBoost一样，Gradient Boosting也是重复选择一个表现一般的模型，并且每次都基于先前模型的表现进行调整。不同的是，AdaBoost是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足而Gradient Boosting是通过计算梯度来定位模型的不足。因此，相比AdaBoost，Gradient Boosting可以使用更多种类的目标函数。 因此，Gradient Boosting算法流程总结如下： 有一组数据 和一个基础模型 ，想最小化 和真实值 之间的二次代价函数。 ，称 为关于 的残差，可以训练一个回归树 来拟合 ，这样就得到了一个更好的模型 ，重复这一个过程，最终得到了一个让人满意的模型。 这里使用回归树去拟合残差，其实就是用回归树去拟合负梯度。当loss不为square loss时，残差不一定等于负梯度！我们实际上是在通过梯度下降法对模型参数进行更新，这样理解的好处在于我们可以将这个算法推广到其他的损失函数上去。回归不一定适用平方代价，平方代价的优点在于便于理解和实现，缺点在于对于异常值的鲁棒性较差。有时候会选择其他的代价函数，如absolute loss，即 或者huber loss，即 梯度下降法的思想使得我们可以非常轻易地改用不同的损失函数设计Gradient Boosting算法。另外在使用某些其他损失函数时，残差比起负梯度更容易受到异常值的影响。 随机森林和GBDT都属于集成算法，base model都是决策树。 随机森林是决策树的bagging。 bagging通过重复对原训练数据集上进行有放回地采样生成的数据集用base model进行训练多次，然后，对于分类求众数，对于回归求平均作为最终结果。 可并行。 随机森林希望单个决策树偏差小、方差大，这样通过 个决策树的叠加可以减少方差，达到较好的结果。 越大，泛化能力越好。 随机森林里的树可以是分类树也可以是回归树。 GBDT是决策树的boosting。 boosting通过在原训练数据集变化的版本上进行base model的训练，当前base model的训练是基于上一个base model的表现的，然后线性组合起这些base model。 是串行。 GBDT希望单个决策树能力只要好于随机即可，这样通过boosting后就可以降低偏差，达到较好的表现。 树越多，GBDT越可能过拟合。 GBDT的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，而分类树的结果显然是没办法累加的，所以GBDT中的树都是回归树，不是分类树。

具体咨询学校 这里问不出来的 宿舍一般都是6-8人间 食堂都是统一饭菜 饭盒自己带好点 床上用品肯定自己带的

一定要去科兴 科兴最好

二千多年前的春秋时期，在清溪隐居着一位世外奇人，据说他一生只下过一次山。此人虽然终年在深山峡谷之中采药修道，未曾直接涉足红尘半步，看似超然于世外，但他却对山下的世事了若指掌。他足不出户，但他却有能力把天下运筹于深山之中，决胜于千里之外。他一举手一抬足，足可惊天动地，这是因为他是历史上最牛的老师，培养出了四个牛气冲天的学生。假如没有这位名师和他的四位高徒的精彩表演，春秋战国的历史将会黯然失色，诸子百家的争鸣也会索然乏味!这位历史上最神秘的世外奇人就是鬼谷子，他原名王诩，号玄嶶子。他是横跨多学科多门派的旷世奇才。二千多年来，兵法家尊他为兵圣，纵横家尊他为始祖，算命占卜的尊他为祖师爷，道教则将他与老子同列，尊他为王禅师。鬼谷子着有《鬼谷子》一书，此书是谋略学开山的经典之作，由于鬼谷子是一个与众不同的异类，他的哲学是实用主义的道德观，讲求名利与进取，它同儒家所宣扬的仁义道德大相径庭，历代学者对《鬼谷子》一书讥诋者多，推崇者少。《鬼谷子》一书虽然长期背负异端邪说的骂名而遭到打压，但是，它所揭示的智慧权术，一直为中国古代军事家，政治家和外交家所研究学习，现代人则把它广泛运用于内政、外交、战争、经贸及公关等领域。《鬼谷子》一书被世人誉为智慧的禁果，旷世奇书!名师出高徒，这是谁也否认不了的一条教育规律。鬼谷子的四位高徒同他的老师一样富有迷人的传奇色彩。他们就是历史上声名显赫的苏秦、张仪、孙膑、庞涓。苏秦、张仪是春秋战国时期最为耀眼的两颗政治明星，同时又是天才级的外交家。司马迁在《史记》七十二列传中，专门为二人各写一传，可见二人历史地位之高，影响之大。苏秦是张仪的师兄，最早下山。他最初向秦王推销统一天下的策略，但是没被采纳。穷困潦倒的苏秦回家后，遭到妻子和嫂嫂的白眼，于是他‘头悬梁，锥刺股"刻苦学习研究，改变了谋略，最后，他凭着口若悬河的雄辩之才，说服六国诸侯同时采纳了他的合纵策略，共抗强秦。这时苏秦任合纵长，他一人同时兼任六国丞相，这不仅在中国历史上空前绝后，就是在世界史上也无第二人。当苏秦把合纵盟约送到秦国后，被人称之为虎狼之兵的秦军吓得十五年不敢窥视函谷关。在战乱频频的战国时代，苏秦仅凭一己之力，竟然瞬间熄灭了漫天战火，让天下安宁了十五年，这不能不说是一个天大的奇迹。正在苏秦事业如日中天的时候，张仪结业下山了。张仪刚开始投靠在楚相门下，不料有人诬告他偷了楚相的玉璧，结果被打得死去活来，回家后，妻子抱怨他不该读书游说，张仪伸出舌头问妻子：“我的舌头还在吗?”其妻笑答：“还在”，于是张仪自信地说：“这就足够了”。事实证明张仪所言并非吹牛，他就是凭着犹如利刃的巧舌，说服秦王接受了连横的外交策略。这和他同门师兄苏秦完全是针锋相对的一条外交路线，其目的就是拆散合纵联盟，诱使拉拢其中的诸侯国同秦结盟，攻打其它诸侯国，从而达到分化瓦解，各个击破的目的。苏秦死后不久，张仪凭着三寸不烂之舌，戏弄天下诸侯，让他们轻易地放弃了合纵，争相投向秦国的怀抱，助秦攻打昔日的盟友，张仪从而为秦国扫平天下拉开了大幕!二个手无缚鸡之力的穷书生，一旦滚动二条舌头，就能把天下搅得翻江倒海，天下是分是合，国家是存是亡，全在他俩的两片薄嘴唇的抖动，细想一下，真是有点让人不可思议!难怪司马迁无限感慨道：“此两人真倾危之士哉!”鬼谷子另外两个学生孙膑和庞涓则是天才级的大军事家。庞涓尚未结业就急着下山博取功名，他一到魏国就得到魏王重用，魏王任他为军师兼统帅，执掌魏国兵权。庞涓在战场上一亮相，立刻显露出他卓越的指挥才能，他不但很快地征服了魏国周围的小国，就连强大的齐国也被他打得大败。宋、鲁、郑、卫的国君纷纷去向魏国朝贺，表示归附，魏国因为拥有庞涓而威震天下!正当庞涓事业处于辉煌顶峰之时，孙膑结业下山来到魏国，庞涓心胸狭窄，嫉贤妒能。他害怕孙膑的才能超过自己，于是设计陷害孙膑，结果孙膑蒙冤受刑，被残忍地挖去膝盖骨。孙膑最后逃离魏国，做了齐国统帅田忌的军师。十三年后，齐魏之间爆发大战，孙膑使出了围魏救赵的奇计，在马陵道伏下奇兵，终于射杀了庞涓，孙膑从此名扬天下!孙庞二人都是战国时期叱咤风云的大军事家，孙膑更是技高一筹，他不仅足智多谋，更是伟大的军事理论家，他写下的《孙膑兵法》与孙武的《孙子兵法》并称，孙膑和孙武至今仍以兵圣两孙子的美称享誉海内外。一个老师一生能培养出一个天才的学生来，这个老师足可傲视天下教坛!鬼谷子一人就培养出了四个旷世奇才，三千年来无人能盖过他的风头。孔子一直被尊为万事师表，他有三千弟子之多，但是，这里并没有出现对历史产生重大影响的重量级人物。即使被人津津乐道的七十二贤人，也不过是些品行端正，知识丰富的贤德之士。孔子的弟子几乎个个都如同颜回一样，把老师的思想观点奉为金科玉律，尊为宇宙真理，对老师顶礼膜拜，亦步亦趋，不敢越雷池一步。鬼谷子则同孔子截然相反，他教育的最大特点是主张学生个性化发展，让学生独自形成属于自己的独立思想和观点。苏秦和张仪这两种水火不相容的外交路线，居然都取得了辉煌的成果，鬼谷子教育思想的超前性，足让今天许多所谓的教育专家羞愧得无地自容。什么叫创新?苏秦、张仪就是榜样!什么叫超越?孙膑、庞涓则是明证!鬼谷子这位罕见的独行侠，留给了后人无穷无尽的想象空间!面对鬼谷子和他的四位弟子的奇人奇事，奇才奇书，人们的思想总会被搅得混沌迷蒙起来，人们不是常说实践出真知吗，鬼谷子隐居于深山峡谷之中，终年同树木药草为伍，与飞禽走兽为伴，为何对山外世事洞察得如此透彻明了?难道真是当局者迷，旁观者清!鬼谷子的四个弟子进山前都是穷困潦倒的无名小卒，可一旦经过鬼谷子的点化，立刻成了经天纬地之才。我们今天的教育工作者该如何领悟他那双点石成金的神手?鬼谷子和他的四位弟子在中国历史上写下了光彩靓丽的几笔，笔笔都透漏出这样的信息：人类的大智慧往往隐藏在偏远的角落，改变历史走向的能量常常蕴含在普通的民众中。推动社会前行的高人总爱混迹于阡陌陋巷里，堪称史上最牛老师的鬼谷子至少让我们读懂了这样一条道理：地球村里总爱深藏一些与众不同的异类，为他们留有一方生存的空间，就是为我们人类增加一份生活的精彩!

贵阳市白云区高中有：1、贵阳市白云区第二中学地处贵阳市白云区南湖新区，与金阳新区毗邻。占地面积60000多平方米，紧靠白云公园、南湖公园，环境优美，交通便利，是求学的理想场所。学校先后被评为“贵州省校务公开先进单位”、“贵州省绿色学校”、“贵阳市五好学校”、“贵阳市科技活动特色学校”、“贵阳市依法治校示范单位”等。2、白云区第三中学位于白云区大坝。距白云区人民政府所在地大山洞仅3公里。其前身为白云区麦架中学。创办于1986年，2000年9月，白云区人民政府为加快城市建设步伐，正式行文将麦架中学改为区属号码中学，更名为“白云区第三中学”。3、贵阳市白云区第二高级中学是白云区教育局批准设立的公办高级中学，地处白云区龚家寨龚中路，毗邻塔山公园，前身是2006年5月组建的白云区第六中学，2015年9月白云区教育局又把它更名为白云区第二高级中学。截至2016年6月，学校学校占地32658平方米，建筑面积14680平方米，现拥有教学楼2栋，有标准教室46间，高中理化生实验室各一套；宿舍楼2栋，师生食堂1间，能满足300人同时就餐；环形400米塑胶跑道的田径场一个，塑胶篮球场2个，塑胶羽毛球场一个。4、白云八中创建于1971年，前身是车辆厂子弟学校，地处贵阳市白云区都拉营。由小学、初中、高中三个学部构成。2006年4月学校移交地方政府管理，授牌为“白云区第八中学”。2007年区政府调整全区教育布局，优化整合教育资源，我校高中部逐步剥离，初中部与都拉中学开始整合。2008年高中部完全剥离，与都拉中学整合完成，形成一所富有特色的九年一贯制学校。截止到2020年7月，现全校共29个教学班，中小学生共计1352人，其中小学部教学班12个，学生人数512人；中学部教学班17个，学生人数820人。全校教职工89人，专任教师81人，中高级教师占80%上，专任教师学历100%达标。5、兴农中学创办于1993年8月，取名兴农中学，意为兴旺发达农村教育事业。前身是“贵阳市白云区艳山红乡私立兴农职业学校”，当时仅有36名（后增至44名）初三补习生。1997年经市教委批准，更名为“贵阳市兴农中学”；1998年经市教委同意，定名为“贵阳市白云兴农中学”。参考资料：百度百科-贵阳白云二中百度百科-贵阳市白云区第三中学百度百科-贵阳市白云区第二高级中学百度百科-白云八中百度百科-兴农中学

要弄清楚这个问题，首先要弄懂决策树三大流行算法ID3、C4.5和CART的原理，以及sklearn框架下DecisionTreeClassifier的帮助文档。3个算法的主要区别在于度量信息方法、选择节点特征还有分支数量的不同。ID3，采用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益”最大的作为节点特征，它是多叉树，即一个节点可以有多个分支。C4.5，同样采用熵（entropy）来度量信息不确定度，选择“信息增益比”最大的作为节点特征，同样是多叉树，即一个节点可以有多个分支。CART，采用基尼指数（Gini index）来度量信息不纯度，选择基尼指数最小的作为节点特征，它是二叉树，即一个节点只分两支。然后你认真阅读sklearn的DecisionTreeClassifier的帮助文档，可以发现，度量信息的方法默认是Gini，但可以改成entropy，请按需选择；构建的树是二叉树；可以通过设置max_deepth、max_leaf等来实现“剪枝”，这是根据CART的损失函数减少的理论进行的。所以总结说，如果信息度量方法按照默认的设置，那么sklearn所用的决策树分类器就是CART，如果改成了entropy，那么只是使用了别的度量方法而已。其实两者差不多。

　　P2P，即peer to peer ，个人对个人的借贷模式，即P2P平台充当中介，帮助借贷双方匹配需求，使双方达成借款协议，平台从中收取服务费的模式。　　A2P，部分国内主做融资租赁债权转让的网贷平台称自己是A2P的业务模式，行业内专家称，A2P（Asset to Peer），即众投，其以资产交易为核心，盘活优质资产，拓宽投资渠道。平台解释为这种模式为涉及租赁公司和投资者双方的认购、转帐等交易环节在网贷平台完成，平台不参与交易本身，仅提供服务。　　私募基金用来指称对任何一种不能在股票市场自由交易的股权资产的投资。被动的机构投资者可能会投资私人股权投资基金，然后交由私人股权投资公司管理并投向目标公司。私人股权投资可以分为以下种类：杠杆收购、风险投资、成长资本、天使投资和夹层融资以及其他形式。私人股权投资基金一般会控制所投资公司的管理，而且经常会引进新的管理团队以使公司价值提升。

ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核心是“信息熵”。ID3算法通过计算每个属性的信息增益，认为信息增益高的是好属性，每次划分选取信息增益最高的属性为划分标准，重复这个过程，直至生成一个能完美分类训练样例的决策树。决策树是对数据进行分类，以此达到预测的目的。该决策树方法先根据训练集数据形成决策树，如果该树不能对所有对象给出正确的分类，那么选择一些例外加入到训练集数据中，重复该过程一直到形成正确的决策集。决策树代表着决策集的树形结构。决策树由决策结点、分支和叶子组成。决策树中最上面的结点为根结点，每个分支是一个新的决策结点，或者是树的叶子。每个决策结点代表一个问题或决策，通常对应于待分类对象的属性。每一个叶子结点代表一种可能的分类结果。沿决策树从上到下遍历的过程中，在每个结点都会遇到一个测试，对每个结点上问题的不同的测试输出导致不同的分支，最后会到达一个叶子结点，这个过程就是利用决策树进行分类的过程，利用若干个变量来判断所属的类别。

一、目标客户的精准定位能够有效的通过客户信息的分析，根据客户的消费需求与消费倾向，应用客户分群与客户分析技术，识别业务营销的目标客户，并且能够为合理的匹配客户以适合的产品提供支撑。二、完备的客户信息数据在强大数据库基础上能够把与客户接触信息历史进行有效的整合，并且基于客户反馈与客户接触的特征，为增强和完善客户接触记录提供建议，为新产品开发和新产品营销提供准确的信息。三、促进客户的重复购买通过客户的消费行为，结合预测模型技术，有效的识别出潜在的营销机会，为促进客户重复购买的营销业务推广提供有价值的建议。四、有效的支撑关联销售通过客户消费特征分析与消费倾向分析，产品组合分析，有效的为进行关联产品销售和客户价值提升提供主动营销建议。五、建立长期的客户忠诚结合客户价值管理，整合客户接触策略与计划，为建立长期的客户忠诚提供信息支撑，同时能够有效的支撑客户维系营销活动的执行与管理。六、能实现顾客利益的最大化实现顾客利益最大化，需要稳定可靠性价比高的产品、便捷快速的物流系统支持、稳定的服务实现对顾客心灵的感化和关怀。顾客权益的最大化是A2P营销设计的核心理念，欺骗、虚假等手段只能使企业的A2P营销走向灭亡 。

史密斯的摄影生涯起步于《新闻周刑》，进入《生活》杂志时年仅19岁。后来，他因趣味方向的不同几次同《生活》杂志闹翻。自1946年重返《生活》直至1954年辞职期间，他大约完成了58个摄影专题。1948年，在科罗拉多的克莱姆林开始拍摄的《乡村医生》是他的第个重要图片故事，讲述一个默默无闻的乡村医生怎样为分苦的人们看病而献出自己的青春和生命。在尤金·史密斯以前，从来没有一个摄影家为了拍照片而如此深入持久地体验被摄者的生活。他的照片如此让人动容，是因为他技弃了旁观者的身份，把自己作为一名参与者融入了被摄者的命运。你有时科要以为他的照片中的场面是精心导演、安排出来的，或者也是经典性电影的剧照。这种成为生活片断的作品，也正是史密斯所追求的目标。为此，他甚至遭到了欧洲摄影界的批评，成为评论家们揶揄的理想的浪漫主义者。史密斯认为那是因为他们是些惯于愤世嫉俗嘲讽生活失，受尽了挫折，所以才什么也信不过了，而他，只不过是坚持信念而已。在拍摄这些选题时，史密斯常常为艺术家的态度和杂志的要求之间的矛盾所苦。他在实践中锤炼出一大前程图片讲故事的本领。即使是完全没有图片阅读经验或者目不识丁的人，都能看懂他要表达的东西。他的《西班牙乡村》《乡村医生》、《助产士》、《史怀哲》、《水俣》等图卸报道大大丰富和影响了以《生活》杂志为代表的期刊的图片报道方式，成为它们用来培养摄影师的新样板，因为他在用照片传达悲悯力量的同时，从来不让人丧失希望，而且他自己丝毫不愿为了显示自己的冷静深沉而隐瞒这种理想精神。他为自己一双年幼的儿女所拍的步出幽暗地带的背影被《人类的家庭》影集选用了在最后，以象征人类的希望。1955年，史密斯离开《生活》进入玛格南图片社，但这次合作也只维持了四处，此后，他一直坚持自己编纂图片故事集，不让编辑们胡乱“糟蹋”自己的那些照片。晚年的史密斯变成了一个性格乖戾、十分固执的老人。当年在南太平洋当地战地记者的折磨。正当他他接受《看》杂志的邀请，打算重新端相机时，他的身份垮了，而且从此再也没有站起来。就在这一年，纽约的国际摄影中心设立了“尤金·史密斯奖”，表彰他对人性的信念，并将掖为同样的换负而取得突出成就的后来者。

只要是在腾讯软件里面的都是不要流量的；QQ属于腾讯的软件之一，所以在里面下载好友发过来的文件不需要流量。免流量应用：微信、手机QQ、qq轻聊版、腾讯视频、QQ音乐、应用宝、腾讯手机管家、QQ浏览器、QQ空间、QQ邮箱、腾讯新闻、QQ阅读、腾讯微视、水印手机、腾讯动漫、QQ创意相机、QQ情侣、腾讯体育、看房、QQ影像、QQ提醒、腾讯彩票、QQ美食、腾讯操盘手、微桌面（主题壁纸美化）、Q立方桌面、快报、腾讯地图、微信电话本、手游宝、电池管家、qq国际版、微云、相册管家、手机QQ影音、QQ彩票、NOW直播（腾讯）、腾讯桌面、腾讯充值。免流量游戏：王者荣耀、雷霆战机、天天炫斗、拳皇98、我叫MT2、热血传奇、九龙战、全民闯天下、潮爆三国、欢乐斗地主（腾讯）、节奏大师、天天爱消除、QQ游戏、天天德州、天天象棋、天天星连萌、QQ降龙、夜店之王、蜀山传奇、全民飞机大战、欢乐麻将全集、全民K歌、天天富翁、糖果传奇、天天风之旅、全民农场、全民水浒、奇迹暖暖、天天酷跑、欢乐西游、天天来防塔、单机斗地主（腾讯）、脑力达人、QQ牧场、战争总动员、勇者大冒险、进击的女神、驯龙战机3D等其他腾讯游戏。拓展资料腾讯网卡注意事项:1、腾讯大王卡对于腾讯系的软件大部分都免流，主流腾讯系软件例如微信、手机qq、腾讯视频、QQ音乐、应用宝、腾讯手机管家、QQ浏览器、QQ空间、qq邮箱、腾讯新闻、qq阅读、腾讯微视等等几乎都免流，这些都是毋庸置疑的。2、即使我们没有使用腾讯系软件之外的任何软件，基本上还是会跑流量的，因为免流声明里面写了，软件里面的广告是不免流的，就算我们使用腾讯视频，腾讯视频播放时都会有一段广告，我们看这些广告也是要消耗流量的。3、假如我们想要用手机建立热点给别的平板使用，就算平板用的是腾讯系软件，也是不免流的。4、目前一些直播平台也已经加入了免流应用里面，例如斗鱼直播，使用斗鱼直播看视频也是会消耗流量的，因为弹幕是不免流的。5、还有很多别的限制，例如QQ音乐分享歌曲到朋友圈或者分享歌曲给好友也是会消耗一些流量，总之，只要我们打开了数据，基本上不可能不触发日租宝。

那么不戒和尚的“智慧之根”是什么意思呢？首先，不戒和尚有菩萨的心。不戒和尚就是让佛祖惩罚自己，成为一个和尚。他不想让仪琳的母亲受到惩罚。这就是“我不入地狱谁入地狱”的菩萨心肠，即“舍己救人”的精神。虽然这是因为他爱上了尼姑，但他没有退缩，勇敢地承受了惩罚。其次，他把大淫贼田伯光改造成一个和尚，救了许多妇女，功不可没。令狐冲和田伯光坐在一起打架，不戒和尚就在附近。令狐冲和田伯光打赌，谁输了谁就当和尚，拜仪琳为师。后来，田伯光输了，但他并不是有意出家拜仪琳为师。令狐冲成为衡山派领袖后，把田伯光感化成了和尚，他的法名是“不可不戒”，并将他归入衡山派。田伯光，作为一个“大色鬼”，做了很多伤害。武林中人都想抓住他杀了他。岳不群和宁中则就下山去找他，准备杀他，田伯光却去华山找令狐冲。很多人抓不住的田伯光，在不戒手里一点抵抗都没有。不戒没有杀死田伯光，而是采取了“治病救人”的方法，彻底切断了田伯光的个体化思想，具有无穷的功德。而且，不戒和尚有很大的毅力，永远不会放弃自己的信仰。但不漫无目的、独来独往。仪琳母亲因为误会一怒而去。不戒和尚去了天涯海角，海边、草原、沙漠、群山都留下了他所寻找的痕迹。唐僧在西方取经比不戒要容易，因为唐僧有一个明确的目标，就是一路西直到天竺，旅行十多年、生活在野外、睡在野外，需要多少毅力？当然，不戒和尚最终“取得了正确的结果”，并与仪琳母亲团聚。最后，不戒和尚有大智慧。他看透了岳不群，看透了任我行。在不戒和尚眼里，夫妻俩只吵架，但岳不群和宁中则不吵架，像客人一样互相尊重，“这也可以叫夫妻吗？”最后，果然，岳不群练了驱邪的剑法后，两人只有夫妻之名，没有夫妻之实，所以不戒的和尚有先见之明。

两个极。40a2p是用在板式换热器的压缩开关的型号规格。根据查询换热器结构资料显示，40a2p的意思是在板式换热器上的两个极，40a是它的功率，2p是它的插口数量。换热器的问世便利了我们的日常生活。

你好我是上师大2009级的，今年刚刚插到华理，你可以报一下恩波科兴这个辅导班，然后多练练数学和英语，数学多做点基本功应该就没有问题，加油同学，踏踏实实复习就没有问题

贵阳一中、贵阳二中、贵阳六中 、贵阳八中、贵阳九中、贵州师大附中、贵阳实验三中 、贵阳兴农中学 、贵阳民族中学、贵阳十中、十四中 、二十五中、三十七中 、三十九中一中：观山大道二中：文笔街三中：6号四中：瑞金北路五中：城基路六中：中华北路七中：中华北路八中：瑞金中路九中：新华路十中：中山东路165号十二中：花溪大道北段十三中：罗汉营路十四中：解放西路十五中：青年路十六中：兴关北巷十七中：贵州省贵阳市八鸽岩路37号? 十八中：观水路十九中：贵州省贵阳市堰塘街40号二十中，东新路二十一中：会文巷3号二十二中：干平路二十三中：大营路217号 ?二十四中：公园西路二十五中：盘江路? 二十七中：二七路二十八中：扶风路2号二十九中：沙冲中路? 三十中：马王街三十七中：双峰路实验中学：瑞金南路实验二中：金仓路? 实验三中：东山师大附中：宝山北路

打开控制台输入Sv_Cheats 1下面就是命令代码：god 1 无敌 noclip 穿墙 sv_infinite_ammo 1 无限弹药不换弹夹give health 加满血give ammo 加满弹夹melee_range 70 (预设为70)近战武器的伤害范围数值越高能砍得越远sb_dont_bash 1 强制电脑队友不用手推sb_dont_shoot 1 强制电脑队友不开枪sb_takecontrol * 游戏中在4个人物之间切换控制(*代表Ellis,Nick,Rochelle,Coach也可以不要后缀为随机切换)sb_move 0 所有电脑队友停止移动sb_escort 1 强制所有电脑队友保护你紧跟在你身边sb_open_fire 1 强制所有电脑队友不停的开火sb_crouch 1 强制所有电脑队友蹲下sb_flashlight 1 强制所有电脑队友使用手电筒(-1为强制不使用)sb_give * 给予所有电脑一个道具或武器(*代表物品名如fireaxe参见下面的道具参数)sb_give_random_weapon 给每个电脑随机分配一把武器cl_showfps 1 显示帧数(1=显示帧数和地图名2=显示帧数和平滑率3=服务器信息4=显示帧数和日志文件)thirdpersonshoulder 第三人称模式(再输入一次可还原为第一人称)nb_delete_all 踢掉所有电脑队友和附近的僵尸和所有的特殊僵尸(但是所有的僵尸还是会刷新)nb_blind 1 所有电脑僵尸都看不到你(但是撞到僵尸还是会攻击你)cl_drawhud 0 关闭所有的界面包括准星(现实模式)---------------------------------------------z_add 创造一个普通僵尸z_spawn jockey 创造一个Jockey骑头怪z_spawn charger 创造一个Charger小坦克z_spawn spitter 创造一个Spitter口水婆z_spawn hunter 创造一个Hunter猎人怪z_spawn smoker 创造一个Smoker烟怪z_spawn boomer 创造一个Boomer爆炸怪z_spawn tank 创造一个Tank大坦克z_spawn witch 创造一个Witch女巫z_speed 250 普通僵尸的移动速度z_health 50 普通僵尸的生命值z_tank_health 4000 Tank大坦克的生命值z_tank_speed 210 Tank大坦克的移动速度z_witch_speed 300 Witch女巫的移动速度z_witch_health 1000 Witch女巫的生命值z_witch_damage 100 Witch女巫的伤害值z_exploding_health 50 Boomer爆炸怪的生命值z_exploding_speed 175 Boomer爆炸怪的移动速度z_gas_health Smoker烟怪的生命值z_gas_speed Smoker烟怪的移动速度z_hunter_health 250 Hunter猎人怪的生命值z_hunter_speed 300 Hunter猎人怪的移动速度z_spitter_health 100 Spitter口水婆的生命值z_spitter_speed 210 Spitter口水婆的移动速度z_charger_health 600 Charger小坦克的生命值z_charge_max_speed Charger小坦克的移动速度z_charge_max_damage Charger小坦克的摔击伤害z_jockey_health 325 Jockey骑头怪的生命值z_jockey_speed 250 Jockey骑头怪的移动速度z_jockey_ride_damage Jockey骑头怪的每秒伤害z_special_spawn_interval 45 刷新特殊僵尸的时间间隔----------------------------------------------------------upgrade_add Incendiary_ammo 获得燃烧子弹的升级效果upgrade_add explosive_ammo 获得爆炸子弹的升级效果upgrade_add laser_sight 获得激光瞄准的升级效果-----------------------------------------------------------give adrenaline 肾上腺素针give defibrillator 电震仪器give first_aid_kit 医药包give pain_pills 药丸give gascan 汽油红桶give propanetank 煤气罐give oxygentank 氧气瓶give pipe_bomb 炸弹give molotov 燃烧酒瓶give vomitjar 胆汁瓶give autoshotgun 1代的连发散弹枪give shotgun_spas 2代的连发散弹枪give pumpshotgun 1代的单发散弹枪give shotgun_chrome 2代的单发散弹枪give hunting_rifle 1代的连狙give sniper_military 2代的连狙give rifle M16步枪give rifle_ak47 AK47步枪give rifle_desert SCAR步枪give smg 小型冲锋枪give smg_silenced 消声器小型冲锋枪give pistol 手枪give pistol_magnum 玛格南手枪give crowbar 铁撬棍(仅限第1、2、4大关战役可用)give fireaxe 斧头(仅限第1、2、4大关战役可用)give katana 东洋武士刀(仅限第1、2、4大关战役可用)give weapon_chainsaw 电锯give weapon_grenade_launcher 榴弹发射器give cricket_bat 板球棒(仅限第1、3大关战役可用)give baseball_bat 棒球棍(不可用或未知)give frying_pan 平底锅(仅限第3、4、5大关战役可用)give electric_guitar 电吉他(仅限第2、5大关战役可用)give tonfa 警棍(仅限第5大关战役可用)give machete 砍刀(仅限第3、5大关战役可用)give weapon_upgradepack_explosive 爆炸子弹升级铁盒give weapon_upgradepack_incendiary 燃烧子弹升级铁盒give melee 猎人僵尸的手give weapon_gnome 圣诞老人give weapon_fireworkcrate 一盒烟花 give weapon_sniper_awp 麦格农大型狙击枪(CS隐藏武器重新读取地图才有伤害)give weapon_sniper_scout 斯太尔小型狙击枪(CS隐藏武器重新读取地图才有伤害)give weapon_smg_mp5 MP5冲锋枪(CS隐藏武器重新读取地图才有伤害)give weapon_rifle_sg552 SIG SG552步枪(CS隐藏武器重新读取地图才有伤害)还有哦，这个问题最好在牺牲和秘籍间价格空格，差点给成自杀代码

P2P其实是网络借贷最原始最有代表性的一种方式，是指个人投资者通过网络借贷平台将钱借给了一些特定的借款人，而这些借款人也都是个人。举例来说就是张三需要借一笔钱，他通过平台A发出借款申请，李四在A平台看到后将钱借给张三，到期后张三连本带利还款(现在大多是按月付息，到期还本)给李四。所以P2P是网络借贷，但网络借贷不仅仅是P2P，是网络借贷众多方式中的一种。根据借款人不同，网络借贷分成A2PP2BP2GP2SP2F等，而这些一般都被统称为P2P。　　A2P就是借款人是融资租赁公司，也就是说投资人将钱借给了融资租赁公司，融资租赁公司去开展融资租赁项目，并将这些项目的债权在网络借贷平台出售给投资人。　　P2B就是借款人是(非金融机构)企业，也就是说在这种平台上投资者将钱借给了企业，企业拿去投资，到期后企业连本带利还给投资者　　同理P2G就是借款人是政府机构;P2S就是股票配资，借款人借到钱后拿去炒股票，这种最不靠谱，风险按最高，国家已经严令禁止了;P2F就是借款人是银行、保险公司、基金公司等金融机构，代表平台余额宝;P2N就是借款人是多人或者多个公司。在这一模式之下，借款人往往是小贷公司、投资公司等等，然后其将资金投放给多个公司使用，担当着“资金捐客”的角色。　　了解到这里，如果我们还是个理性的投资人的话肯定就不会选P2S的平台了，风险太高，选这种平台还不如自己直接去炒股。那么哪种类型的平台投资性价比最高?我逐一做个简单分析。　　A2P模式的优点是风险小，有国家政策的鼓励和支持，创新性强，发展潜力大;缺点是新兴行业，不被大众熟知。　　P2B模式的优点是规模化管理，资金利用率高，可投项目多;缺点是项目良莠不齐，多是资金池模式，对风险控制要求高，资金流向不清晰。　　P2G模式的优点是有政府背景做背书，有大银行、国企、政府等机构担保，短期风险较低;缺点是投资理财项目多是房地产项目和基建项目，房地产市场衰退难免，基建项目收益性差，投资周期长，风险积累严重。　　P2S直接忽略，P2N模式主要投货币市场，风险小同时也意味着收益低，余额宝现在的收益只有3.2%。

总体来说，比较难考，平均要10个才能最终考上一个，尤其是985院校，如果你的目标不太高，可以考虑类似海事大学之类的，就容易很多了。但是也要5个左右才能考进一个吧。具体每个专业的报考录取率，我在科兴读插班生辅导的时候见过，这也只是能作为参考，因为你永远不知道高手在哪里。如果你是理科，把大学的数学和英语学好就可以，也为考研做准备。加油，望采纳！

五中

贝叶斯分类是统计学分类方法。它们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。 朴素贝叶斯分类[2]假定了一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，这一假定称作类条件独立。 设定数据样本用一个 n 维特征向量X={x1，x2，，xn}表示，分别描述对n 个属性A1，A2，，An样本的 n 个度量。假定有m个类 C1，C2，，Cm 。给定一个未知的数据样本 X（即没有类标号），朴素贝叶斯分类分类法将预测 X 属于具有最高后验概率（条件 X 下）的类，当且仅当P(Ci | X)> P(Cj | X)，1≤j≤m，j≠i 这样，最大化P(Ci | X)。其中P(Ci | X)最大类Ci 称为最大后验假定，其原理为贝叶斯定理： 公式(1) 由于P(X) 对于所有类为常数，只需要P(X | Ci)P(Ci)最大即可。并据此对P(Ci| X)最大化。否则，最大化P(X | Ci)P(Ci)。如果给定具有许多属性的数据集，计算P(X | Ci)P(Ci)的开销可能非常大。为降低计算P(X| Ci )的开销，可以做类条件独立的朴素假定。给定样本的类标号，假定属性值相互条件独立，即在属性间，不存在依赖关系，这样， 公式(2) 概率，可以由训练样本估值： (1) 如果Ak是分类属性，则P(xk|Ci)=sik/si其中sik是Ak上具有值xk的类Ci的训练样本数，而si是Ci中的训练样本数。 (2) 如果Ak是连续值属性，则通常假定该属性服从高斯分布。因而 公式(3) 其中，给定类Ci的训练样本属性Ak的值， 是属性Ak的高斯密度函数，而 分别为平均值和标准差。 朴素贝叶斯分类算法(以下称为NBC)具有最小的出错率。然而，实践中并非如此，这是由于对其应用假定（如类条件独立性）的不确定性，以及缺乏可用的概率数据造成的。主要表现为： ①不同的检测属性之间可能存在依赖关系，如protocol_type，src_bytes和dst_bytes三种属性之间总会存在一定的联系； ②当连续值属性分布是多态时，可能产生很明显的问题。在这种情况下，考虑分类问题涉及更加广泛，或者我们在做数据分析时应该考虑另一种数据分析。后一种方法我们将在以下章节详细讨论。3 朴素贝叶斯的改进：核密度估计 核密度估计是一种普便的朴素贝叶斯方法，主要解决由每个连续值属性设为高斯分布所产生的问题，正如上一节所提到的。在[3]文中，作者认为连续属性值更多是以核密度估计而不是高斯估计。朴素贝叶斯核密度估计分类算法（以下称K-NBC）十分类似如NBC，除了在计算连续属性的概率 时：NBC是使用高斯密度函数来评估该属性，而K-NBC正如它的名字所说得一样，使用高斯核密度函数来评估属性。它的标准核密度公式为 公式(4) 其中h=σ 称为核密度的带宽，K=g（x,0,1） ，定义为非负函数。这样公式（4）变形为公式（5） 公式(5) 在K-NBC中采用高斯核密度为数据分析，这是因为高斯密度有着更理想的曲线特点。图1说明了实际数据的概率分布更接近高斯核密度曲线。 图1 两种不同的概率密度对事务中数据的评估，其中黑线代表高斯密度，虚线为核估计密度并有两个不同值的带宽朴素贝叶斯算法在计算μc和σc时，只需要存储观测值xk的和以及他们的平方和，这对一个正态分布来说是已经足够了。而核密度在训练过程中需要存储每一个连续属性的值（在学习过程中，对名词性属性只需要存储它在样本中的频率值，这一点和朴素贝叶斯算法一样）。而为事例分类时，在计算连续值属性的概率 时，朴素贝叶斯算法只需要评估g一次，而核密度估计算法需要对每个c类中属性X每一个观察值进行n次评估，这就增加计算存储空间和时间复杂度，表1中对比了两种方法的时间复杂度和内存需求空间。4 实验研究与结果分析 本节的目标是评价我们提出核密度评估分类算法对入侵审计数据分类的效果，主要从整体检测率、检测率和误检率上来分析。表1 在给定n条训练事务和m个检测属性条件下，NBC和K-NBC的算法复杂度 朴素贝叶斯 核密度 时间 空间 时间 空间 具有n条事务的训练数据 O(nm) O(m) O(nm) O(nm) 具有q条事务的测试数据 O(qm) O(qnm) 4.1 实验建立 在实验中，我们使用NBC与K-NBC进行比较。另观察表1两种算法的复杂度，可得知有效的减少检测属性，可以提高他们的运算速度，同时删除不相关的检测属性还有可以提高分类效率，本文将在下一节详细介绍对称不确定方法[4]如何对入侵审计数据的预处理。我们也会在实验中进行对比分析。 我们使用WEKA来进行本次实验。采用 KDDCUP99[5]中的数据作为入侵检测分类器的训练样本集和测试样本集，其中每个记录由41个离散或连续的属性(如：持续时间，协议类型等)来描述，并标有其所属的类型(如：正常或具体的攻击类型)。所有数据分类23类，在这里我们把这些类网络行为分为5大类网络行为（Normal、DOS、U2R、R2L、Probe）。 在实验中，由于KDDCUP99有500多万条记录，为了处理的方便，我们均匀从kddcup.data.gz 中按照五类网络行为抽取了5万条数据作为训练样本集，并把他们分成5组，每组数据为10000条，其中normal数据占据整组数据中的98.5%，这一点符合真实环境中正常数据远远大于入侵数据的比例。我们首先检测一组数据中只有同类的入侵的情况，共4组数据（DOS中的neptune，Proble中的Satan，U2R中的buffer_ overflow，R2l中的guess_passwd），再检测一组数据中有各种类型入侵数据的情况。待分类器得到良好的训练后，再从KDD99数据中抽取5组数据作为测试样本，分别代表Noraml-DOS，Normal-Probe，Normal-U2R，Normal-R2L，最后一组为混后型数据，每组数据为1万条。 4.2 数据的预处理 由于朴素贝叶斯有个假定，即假定所有待测属性对给定类的影响独立于其他属性的值，然而现实中的数据不总是如此。因此，本文引入对称不确定理论来对数据进行预处理，删除数据中不相关的属性。 对称不确定理论是基于信息概念论，首先我们先了解一下信息理论念，属性X的熵为： 公式(6) 给定一个观察变量Y，变量X的熵为: 公式(7) P(xi )是变量X所有值的先验概率，P(xi|yi )是给定观察值Y，X的后验概率。这些随着X熵的降低反映在条件Y下，X额外的信息，我们称之为信息增益， 公式(8) 按照这个方法，如果IG(X|Y)＞IG(X|Y)，那么属性Y比起属性Z来，与属性X相关性更强。定理：对两个随机变量来说，它们之间的信息增益是对称的。即 公式(9) 对测量属性之间相关性的方法来说，对称性是一种比较理想的特性。但是在计算有很多值的属性的信息增益时，结果会出现偏差。而且为了确保他们之间可以比较，必须使这些值离散化，同样也会引起偏差。因此我们引入对称不确定性， 公式(10) 通过以下两个步骤来选择好的属性： ①计算出所有被测属性与class的SU值，并把它们按降序方式排列； ②根据设定的阈值删除不相关的属性。 最后决定一个最优阈值δ，这里我们通过分析NBC和K-NBC计算结果来取值。4.3 实验结果及分析 在试验中，以记录正确分类的百分比作为分类效率的评估标准，表2为两种算法的分类效率。表2 对应相同入侵类型数据进行检测的结果数据集 算法 DOS(neptune) Proble(satan) R2L( guess_passwd) U2R(buffer_overflow) 检测率 误检率 整体检测率 检测率 误检率 整体检测率 检测率 误检率 整体检测率 检测率 误检率 整体检测率 NBC 99.5 0.2 99.79 98.3 0.1 99.84 97.3 0.8 99.2 95 1.8 98.21 K-NBC 99.5 0.2 99.96 98.3 0 99.96 97.3 0.2 99.81 71 0.1 99.76 SU+NBC 99.5 0 99.96 98.3 0.1 99.85 98 0.7 99.24 9 1.1 98.84 SU+K-NBC 99.5 0 99.96 98.3 0 99.96 98.7 0.2 99.76 85 0.1 99.81 根据表2四组不同类别的入侵检测结果，我们从以下三个方面分析： （1）整体检测率。K-NBC的整体检测率要比NBC高，这是因为K-NBC在对normal这一类数据的检测率要比NBC高，而normal这一类数据又占整个检测数据集数的95%以上，这也说明了在上一节提到的normal类的数据分布曲线更加接近核密度曲线。 （2）检测率。在对DOS和PROBLE这两组数据检测结果，两个算法的检测率都相同，这是因为这两类入侵行为在实现入侵中占绝大部分，而且这一类数据更容易检测，所以两种算法的检测效果比较接近；针对 R2L检测，从表2可以看到，在没有进行数据预处理之前，两者的的检测率相同，但经过数据预处理后的两个算法的检测率都有了提高，而K-NBC的效率比NBC更好点；而对U2R的检测结果，K-NBC就比NBC差一点，经过数据预处理后，K-NBC的检测率有一定的提高，但还是比NBC的效果差一些。 （3）误检率。在DOS和Proble这两种组数据的误检率相同，在其他两组数据的中，K-NBC的误检率都比NBC的低。 根据表3的结果分析，我们也可以看到的检测结果与表2的分组检测的结果比较类似，并且从综合角度来说，K-NBC检测效果要比NBC的好。在这里，我们也发现，两种算法对R2L和U2L这两类入侵的检测效果要比DOS和Proble这两类入侵的差。这主要是因为这两类入侵属于入侵行为的稀有类，检测难度也相应加大。在KDD99竞赛中，冠军方法对这两类的检测效果也是最差的。但我们可以看到NBC对这种稀有类的入侵行为检测更为准确一点，这应该是稀有类的分布更接近正态分布。从上述各方面综合分析，我们可以证明K-NBC作为的入侵检测分类算法的是有其优越性的。表3 对混合入侵类型数据进行检测的结果数据集 算法 整体检测 分类检测 Normal Dos Proble R2L U2R 检测率 误检率 检测率 误检率 检测率 误检率 检测率 误检率 检测率 误检率 检测率 误检率 NBC 98.14 1.8 98.2 0.8 99.8 0 99.8 0 90 0 86.7 1.8 K-NBC 99.78 0.2 99.8 2.3 99.8 0 99.8 0 96 0 73.3 0.1 SU+NBC 97.99 2.0 98 0.8 99.8 0 99.8 0 90 0 86.7 1.9 SU+K-NBC 99.79 0.2 99.8 1.9 99.8 0 99.8 0 96 0 80 0.1 5 结论 在本文中，我们用高斯核密度函数代替朴素贝叶斯中的高斯函数，建立K-NBC分类器，对入侵行为进行检测，另我们使用对称不确定方法来删除检测数据的中与类不相关的属性，从而进一步改进核密度朴素贝叶斯的分类效率，实验表明，对预处理后的审计数据，再结合K-NBC来检测，可以达到更好的分类效果，具有很好的实用性。同时我们也注意到，由于入侵检测的数据中的入侵行为一般为稀有类，特别是对R2L和U2R这两类数据进行检测时，NBC有着比较理想的结果，所以在下一步工作中，我们看是否能把NBC和K－NBC这两种分类模型和优点联合起来，并利用对称不确定理论来删除检测数据与类相关的属性中的冗余属性，进一步提高入侵检测效率。

达到雅思的难度，它的题型也和雅思相似。你去科兴插班生的网站看看吧。我记得是听力40分，完形15分，阅读3篇30分，写作15分，250个字。上海大学悉尼工商学院官网：http://www.silc.shu.edu.cn

世界著名摄影大师有多罗西娅·兰格、塞西尔·比顿、哈尔斯曼、安格斯u2022麦克比、伊芙u2022阿诺德、欧文u2022佩恩、弗朗切斯科u2022斯卡乌洛等等。1、塞西尔·比顿塞西尔·比顿（1904－1980），著名摄影师、服装设计师，曾凭借《琪琪》(1958)获得第31届奥斯卡最佳服装设计奖；凭借彩色片《窈窕淑女》(1964)获得第37届奥斯卡最佳服装设计奖，被誉为二十世纪最伟大的英国摄影家之一。2、多罗西娅·兰格多罗西娅·兰格（1895—1965），女，是20世纪美国杰出的纪实摄影家，代表作有《移居的母亲》、《等待救济的人》等。多罗西娅·兰格在大萧条时期拍摄了街头游荡的失业者。她所拍摄的流动民工的照片反映了他们苦难生活的状况，表达了他们的心声。她于1965年死于食道癌。3、哈尔斯曼哈尔斯曼Halsman（1906—1979）美国摄影大师。他的黑白肖像摄影，达到摄影艺术的高峰，成为世界摄影的典范。1930年，他居住巴黎，开始从事摄影工作。1940年，纳粹侵占巴黎的前夕，他在爱因斯坦的帮助下，带着一只箱子、一架照相机，逃难到了美国。此后一直定居在纽约，直到1979年6月逝世，享年73岁。4、尤素福·卡什尤素福·卡什（Yousuf Karsh） 美籍加拿大人，尤素福·卡什出生于土耳其的阿美尼亚的马尔丁，是一位享誉国际的肖像摄影家，卡什的肖像照片风格独特，自成一家，成为后来者必须学习的范本。。1924年卡什因躲避民族仇杀移居加拿大，随后到美国波士顿学习摄影。5、伊芙·阿诺德伊芙·阿诺德，第一女成员。伊芙·阿诺德是第一个加盟玛格南的女摄影师。在50年代拍摄的女性系列颇有影响, 其中包括了社会各个不同阶层的女性角色, 她试图要呈现出现实主义风格的影像。在众多痴迷于梦露的摄影师中，阿诺德的友好赢得了梦露的信任和友情，在她余下的生命历程中，阿诺德成为她最为喜爱的摄影家。2012年1月4日伊芙·阿诺德在伦敦一家养老院去世，享年99岁。参考资料：百度百科-多罗西亚·兰格参考资料：百度百科-塞西尔·比顿参考资料：百度百科-哈尔斯曼参考资料：百度百科-尤素福·卡什参考资料：百度百科-伊芙·阿诺德

还不错！如果你有自制能力的话，那里确实是个不错的选择。但如果没有自制能力比较贪玩，最好不要去，因为费用太高，就浪费了

将传递函数表达式写成分式形式同时分子写成各个因素之积的形式。 开环根轨迹增益，就是上述形式所有s的系数化为1，即类似于(S+a)这种“首1”形式后的比例系数，常用K*来表示;开环增益，是将上述形式所有项写成环节的形式，即(tS+1)的“尾1”形式后的比例系数，长用K来表示。可见出现相等的情况是会比较多的，和比例系数、开环根、时间常数等都有关系。

一、互动式的消费理念在A2P这种商业模式中，由于消费者与消费者进行互动交流，消费者推荐消费者进行消费，消费者组织消费者进行消费，形成一个由消费者组成的网络联盟，所以这种商业模式也被称为互动营销（Interactive Marketing），推荐营销（Referral Marketing）或者网络营销（Network Marketing），它将成为主流的营销模式，引导一个全新的消费理念。二、远超于支付的回报A2P模式下的生产消费者不仅仅得到产品，而且，他们还得到一个机会去拥有自己的生意并赚钱！生产消费者也许会在开始的时候，要以贵一点的价格来购买产品，但是他们得到的回报，也就是机会，远远超过支付的价钱，因为生产消费者有机会通过更明智的购物，并且教别人做同样的事情赚到钱。三、成指数增长的利润使A2P营销模式如此火爆的原理，就是一个充满能量的概念，称为“指数增长”。指数增长也称为“倍增概念”，比线性增长具有多得多的能量。线性增长是一点点逐步增长的，而指数增长则是迅猛的戏剧性的增长。

梁漱溟说过：人的一生要解决好三个关系，而且顺序不能乱：首先是人与人的关系，然后是人与物的关系，最后是人与自己内心的关系。

决策树主要有ID3，C4.5，CART等形式。ID3选取信息增益的属性递归进行分类，C4.5改进为使用信息增益率来选取分类属性。CART是Classfication and Regression Tree的缩写。表明CART不仅可以进行分类，也可以进行回归。其中使用基尼系数选取分类属性。以下主要介绍ID3和CART算法。ID3算法：信息熵： H(X)=-sigma（对每一个x）（plogp） H(Y|X)=sigma(对每一个x)（pH(Y|X=xi)）信息增益：H（D）-H(D|X) H(D)是整个数据集的熵 信息增益率：（H(D)-H(D|X)）/H(X)算法流程：（1）对每一个属性计算信息增益，若信息增益小于阈值，则将该支置为叶节点，选择其中个数最多的类标签作为该类的类标签。否则，选择其中最大的作为分类属 性。 （2）若各个分支中都只含有同一类数据，则将这支置为叶子节点。 否则 继续进行（1）。CART算法：基尼系数：Gini（p）=sigma（每一个类）p(1-p)回归树：属性值为连续实数。将整个输入空间划分为m块，每一块以其平均值作为输出。f(x)=sigma(每一块)Cm*I(x属于Rm) 回归树生成：（1）选取切分变量和切分点，将输入空间分为两份。 （2）每一份分别进行第一步，直到满足停止条件。 切分变量和切分点选取：对于每一个变量进行遍历，从中选择切分点。选择一个切分点满足分类均方误差最小。然后在选出所有变量中最小分类误差最小的变量作为切分 变量。 分类树：属性值为离散值。 分类树生成：（1）根据每一个属性的每一个取值，是否取该值将样本分成两类，计算基尼系数。选择基尼系数最小的特征和属性值，将样本分成两份。 （2）递归调用（1）直到无法分割。完成CART树生成。 决策树剪枝策略：预剪枝（树提前停止生长）和后剪枝（完全生成以后减去一些子树提高预测准确率）降低错误率剪枝：自下而上对每一个内部节点比较减去以其为叶节点和子树的准确率。如果减去准确率提高，则减去，依次类推知道准确率不在提高。代价复杂度剪枝：从原始决策树T0开始生成一个子树序列{T0、T1、T2、...、Tn},其中Ti+1是从Ti总产生，Tn为根节点。每次均从Ti中 减去具有最小误差增长率的子树。然后通过 交叉验证比较序列中各子树的效果选择最优决策树。

洗澡要在专门的澡堂洗.宿舍条件一般.女生8个人一个寝室.收费10000+一个学期.2个星期放一次假！ 428还复读？下届是新教材......压力大啊！

P2P（PeertoPeer)是个人对个人，网贷模式主要做的是信用贷款；A2P（AssettoPeer）是资产对个人，做的是以真实存在的债权资产为基础的资产交易。P2P：即个人或者企业只需要工商信息等资料，就可在P2P平台上提出贷款需求，有些贷款缺乏优质资产抵押或有实力的担保机构，存在较大的信用风险。A2P：首先，基础资产所产生的现金流是第一还款来源；其次，融资的金融机构或类金融机构必须对其转让的资产进行100%全额本息保障，作为第二层保障，风险在源头得到有效控制。简单地说：p2p是把理财客户的资金直接贷给借款人。A2p是融资租赁公司把设备出借给企业，获得对企业的债权，再把债权转让给理财客户

《绝盗》讲的是有个地方，新来了一对青年男女租房结婚，很是喜气洋洋。一天，小两口上班去了，来了个蹬平板三轮车的老汉，带了两个小伙子，在他们家门口大骂，自称是新郎的爹，说他的娘快病死了，他却在这儿享福。邻居知道后也很气愤。这三人把东西都搬走了，搬不走的就砸，老汉一边还怒气冲冲地骂他不孝，然后扬长而去。最后才发现那个老汉和这家人没有任何血缘关系，而是强盗。《俗世奇人》讲的是一个个在天津卫发生的奇人奇事儿，那些故事闻所未闻，叫人暗暗称绝。人物中有辨别名画真假的蓝眼，有神偷小达子，还有心灵嘴巧的杨八。扩展资料：第二段的肖像描写，写出了老头子的老辣凶悍；第四段的神态动作语言描写，表现了老头子的演技高超。开头写故事发生地“人头极杂，邪事横生”，暗示故事没有看到的那么简单；开头写青年男女刚刚搬来，“邻居也不知他们姓甚名谁”。为下文邻居们袖手旁观埋下了伏笔；老头子三人“面色都凶”，为下文揭示三人身份埋下伏笔。

从字面意思来看，A2P就是Asset to Peer，翻译过来就是一端是资产，一端是大众。以盘活租赁公司存量资产为基础，把租赁公司优质的应收债权通过平台合法地转让给投资者。一些专业投资者可能懂了，但不少理财“小白”仍旧困惑。按照业内多位人士的说法，A2P的项目本质上与P2P没有区别，前者只是从网站上募集来的资金最终去了融资租赁的公司手上。互联网金融企业与融资租赁行业合作，其安全性主要在于融资租赁行业的性质，即融资租赁主要负责企业生产设备的租借，而不是整笔资金的贷款，所以资金的流向十分明确，“企业只拥有设备的使用权，设备的所有权仍在租赁公司手中”。

信息增益在决策树中介绍，最大熵模型之后再来更。 为了解释熵，首先要引入“信息量”这个词。直观上理解，信息量可以度量一个事件包含的信息。先给出公式，然后结合例子来理解。 信息量的定义： 例子：比如有两个事件，狗咬了人与人咬了狗，那很明显狗咬人这件事情概率大，人咬了狗这件事情概率小，所以可以通过公式来分析。log是一个单调递增的凹函数，因此公式中 越大则信息量 越小； 越小则信息量 越大。例子中，狗咬人的信息量就很小，人咬狗的信息量就很大。总而言之信息量与概率成反比，概率越低则信息量越大，概率越大信息量则越小。 有了信息量的基础，就可以用来解释熵是什么东西。简单的一句话来解释就是 “熵是信息量的期望”，先给出公式： 熵的定义： 可以看到，事件的概率乘上这个时间的信息量再求和，那就是期望的定义。熵能够反映事件的不确定性，不确定性与熵成正比关系。 联合熵实际上是表示两个变量或者多个变量熵的并集。给出公式： 多变量 联合熵的定义： 条件熵可以从引言部分中给出的Venn图中可以直观地理解，由于个人能力有限，无法用通俗的语言来解释。还是用公式来描述其含义比较准确。 条件熵的定义： 推导一波： 条件熵的两种含义： 第一种含义是说从联合熵 中减去熵 第二中含义是说熵 减去互信息 . 其中，互信息就是指两个熵的交集，接下来马上介绍互信息。 互信息的含义可以通过引言部分的Venn图理解一下，实际上就是两个熵的交集。给出公式： 互信息的定义： 特点： 互信息常用于机器学习中的特征选择和特征关联性分析。互信息刻画了两个变量之间的非线性相关性，而概率论中的相关性 用来刻画线性相关性 KL散度用来刻画两个分布之间的差异性，可参考MLPR一书中对贝叶斯的描述。有很多类似的度量两个分布P和Q的方法，如 ,这里只是mark一下，目前我还没有逐一去研究过，这里仅讨论KL散度。 为什么需要用KL散度来比较两个分布之间的差异性呢？在这个问题之前还有问题，什么是两个分布？怎么就来了两个分布？答案是实际的应用问题引出的。机器学习中有时候需要比较两个样本集的差异，按照经验比较差异那就可以用一些范数距离来求解，如用一阶范数 或者二阶范数 直接来计算不久OK了吗？当然，用范数来做有一定的道理，也是可以的，但是有一个先决条件——“两个数据集中的样本能够逐一对应”。如果不满足这个先决条件，那么用范数来度量差异性就是不合理的。实际的应用中，很难保证两个样本集中的样本能够一一对应，因此用范数距离比较差异的方法就不可行了。那么就换一种思路，我用两个样本集的分布来比较差异性，这样就回答了“两个分布怎么来的”这个问题。 再回答标题中的问题，为什么需要用KL散度来比较两个分布之间的差异性呢？答案就很简单了，KL散度只是很多种比较分布差异性的一种，我们这里讨论熵的时候就用到了相对熵，那就是KL散度。条条大路通罗马，KL散度只是其中一种方法。 假设有两个分布P和Q，我们需要求他们的相对熵，那么用公式可以表示为 相对熵的定义： 性质1： 性质2：随着 的增大，P和Q两个分布的差异会非常明显 推导一波： 为了方便进一步的推导，我们令 , 则 ; 令 则有 由于log函数是一个凹函数，因此根据凹函数的詹森不等式 ，可以对进一步推导: 其中 。通过推导可以发现 证毕！ 交叉熵可以用来计算学习模型分布与训练分布之间的差异，交叉熵广泛用于逻辑回归的Sigmoid和Softmax函数中作为损失函数使用。（这句话引自 https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html ，感谢大佬的解读）给出公式： 交叉熵的定义 实际上交叉熵还可以这样理解： 因此，交叉熵可以看做是熵加上KL散度. 决策树中介绍（还未更） 在介绍最大熵之前，首先来明确一下事件概率的经验值和理论值 经验值： 假设有这样一个数据集 ，我们用 来表示从包含n个样本的数据集中样本 所占的比例。这个 就是我们的经验值，实际上也就是我们从数据中训练得到的值。 理论值： 理论上这个事件的概率应该如何表示呢？实际上这个问题在很早以前就学过了。就是抛硬币的例子，例如抛100次出现30次正面，抛1000次出现400次正面，抛10000次出现4800次正面....抛 次的时候出现 次正面。因此，最后逼近极限的 就是抛硬币例子中概率的理论值。在考虑我们的数据集 ，在这个例子中事件 的理论概率值就是数据集 中的样本无穷多的时候 .用公式来描述就是： 通过前面几节对熵的介绍，可以知道熵表示事件的不确定性，熵越大则不确定性越大。如果有A,B,C三件事情，通过已有数据测量发现他们发生的概率都是三分之一。那么问题来了，现在又发生了一个事件，请问到底是是A，B，C其中的哪件事情？要回答这个问题就先来看看最大熵原则是怎么说的 最大熵原则是这样一句话：承认已知数据，对未知数据无偏见。 通过这句话，我们在例子中所承认的就是“A,B,C三件事情，通过已有数据测量发现他们发生的概率都是三分之一”，对未知数据无偏见意思就是，再来一个事件我们主观地认为它可能会是哪个事件。 通过上面的例子可能会有两个问题，最大熵到底有什么用？如何应用最大熵？那么下面的例子来解释这两个问题。 插播一条李航《统计学习方法》中对最大熵原理是这样讲的“最大熵原理认为，学习概率模型时，在所有可能的概率模型中，熵最大的模型是最好的模型” 先回忆条件熵： 最大熵怎么用呢？我们可以用最大熵来确定事件的概率，然后通过概率来确定事件的归属类别。通俗地将就是可以通过对数据进行分析后进行参数估计。 用上面的条件熵可以有： 这个式子的意思就是：求解 ，使得熵 最大。实际上，这个式子就引出了最大熵模型的目标。再定义一个特征函数就构成了最大熵问题的清单。特征函数是什么呢？可以理解为数据的特征对估计结果的映射关系。接下来给出最大熵问题的清单： 接下来，有目标函数，有约束，那就可以用拉格朗日朗日乘子法求解。可以看到，这里又引入了一个经验值 ，它和理想值 相等是一个约束条件。用公式来描述： 开始构造拉格朗日函数： 对 求偏导： 令 则可以推导得到： 令 则有： 这样，我们就得到了最终所要估计的概率 .

这学校老师的管教太差了 学生连点素质都没用 动不动就骂爹妈 真的是 哎 这个学校最好别去 要孩子混的去读那里把

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决策树之ID3算法及其Python实现1. 决策树背景知识 ??决策树是数据挖掘中最重要且最常用的方法之一，主要应用于数据挖掘中的分类和预测。决策树是知识的一种呈现方式，决策树中从顶点到每个结点的路径都是一条分类规则。决策树算法最先基于信息论发展起来，经过几十年发展，目前常用的算法有：ID3、C4.5、CART算法等。2. 决策树一般构建过程 ??构建决策树是一个自顶向下的过程。树的生长过程是一个不断把数据进行切分细分的过程，每一次切分都会产生一个数据子集对应的节点。从包含所有数据的根节点开始，根据选取分裂属性的属性值把训练集划分成不同的数据子集，生成由每个训练数据子集对应新的非叶子节点。对生成的非叶子节点再重复以上过程，直到满足特定的终止条件，停止对数据子集划分，生成数据子集对应的叶子节点，即所需类别。测试集在决策树构建完成后检验其性能。如果性能不达标，我们需要对决策树算法进行改善，直到达到预期的性能指标。 ??注：分裂属性的选取是决策树生产过程中的关键，它决定了生成的决策树的性能、结构。分裂属性选择的评判标准是决策树算法之间的根本区别。3. ID3算法分裂属性的选择——信息增益 ??属性的选择是决策树算法中的核心。是对决策树的结构、性能起到决定性的作用。ID3算法基于信息增益的分裂属性选择。基于信息增益的属性选择是指以信息熵的下降速度作为选择属性的方法。它以的信息论为基础，选择具有最高信息增益的属性作为当前节点的分裂属性。选择该属性作为分裂属性后，使得分裂后的样本的信息量最大，不确定性最小，即熵最小。 ??信息增益的定义为变化前后熵的差值，而熵的定义为信息的期望值，因此在了解熵和信息增益之前，我们需要了解信息的定义。 ??信息：分类标签xi 在样本集 S 中出现的频率记为 p(xi)，则 xi 的信息定义为：?log2p(xi) 。 ??分裂之前样本集的熵：E(S)=?∑Ni=1p(xi)log2p(xi)，其中 N 为分类标签的个数。 ??通过属性A分裂之后样本集的熵：EA(S)=?∑mj=1|Sj||S|E(Sj)，其中 m 代表原始样本集通过属性A的属性值划分为 m 个子样本集，|Sj| 表示第j个子样本集中样本数量，|S| 表示分裂之前数据集中样本总数量。 ??通过属性A分裂之后样本集的信息增益：InfoGain(S,A)=E(S)?EA(S) ??注：分裂属性的选择标准为：分裂前后信息增益越大越好，即分裂后的熵越小越好。4. ID3算法 ??ID3算法是一种基于信息增益属性选择的决策树学习方法。核心思想是：通过计算属性的信息增益来选择决策树各级节点上的分裂属性，使得在每一个非叶子节点进行测试时，获得关于被测试样本最大的类别信息。基本方法是：计算所有的属性，选择信息增益最大的属性分裂产生决策树节点，基于该属性的不同属性值建立各分支，再对各分支的子集递归调用该方法建立子节点的分支，直到所有子集仅包括同一类别或没有可分裂的属性为止。由此得到一棵决策树，可用来对新样本数据进行分类。ID3算法流程： (1) 创建一个初始节点。如果该节点中的样本都在同一类别，则算法终止，把该节点标记为叶节点，并用该类别标记。 (2) 否则，依据算法选取信息增益最大的属性，该属性作为该节点的分裂属性。 (3) 对该分裂属性中的每一个值，延伸相应的一个分支，并依据属性值划分样本。 (4) 使用同样的过程，自顶向下的递归，直到满足下面三个条件中的一个时就停止递归。 ??A、待分裂节点的所有样本同属于一类。 ??B、训练样本集中所有样本均完成分类。 ??C、所有属性均被作为分裂属性执行一次。若此时，叶子结点中仍有属于不同类别的样本时，选取叶子结点中包含样本最多的类别，作为该叶子结点的分类。ID3算法优缺点分析 优点：构建决策树的速度比较快，算法实现简单，生成的规则容易理解。 缺点：在属性选择时，倾向于选择那些拥有多个属性值的属性作为分裂属性，而这些属性不一定是最佳分裂属性；不能处理属性值连续的属性；无修剪过程，无法对决策树进行优化，生成的决策树可能存在过度拟合的情况。

p2p概念：　　p2p金融指不同的网络节点之间的小额借贷交易（一般指个人），需要借助电子商务专业网络平台帮助借贷双方确立借贷关系并完成相关交易手续。借款者可自行发布借款信息，包括金额、利息、还款方式和时间，自行决定借出金额实现自助式借款。　　a2p概念：　　a2p是一种全新的p2p网贷模式，即融资租赁项目对接个人投资。a2p与p2p的区别：　　1.a2p与p2p最大的区别是在整个融资过程中，多了融资租赁公司这一道中介。　　2.p2p是把个人投资者的资金投向个人或者企业借款人，实现民间借款需求与民间闲置资金的匹配；而a2p则是把个人投资者的资金投向融资租赁公司的租赁项目。　　3.相对于p2p网贷来说，a2p模式更加具有安全性。两张图读明白a2p与p2p的区别：

五十个特征不算多。如果要进行特征选择，决策树自带特征选择的功能，使用的是信息增益，也可以是信息增益率，gini系数。把决策树建立的原理搞明白就懂了，如果需要进行选择，则使用前n个特征或者百分比或者信息增益阈值或者限定树的高度等，目的就是为了防止过拟合与提高效率，其实防止过拟合可以使用随机森林(Random Forest)。顺便说一下，其它的特征选择方法：1. 卡方检验Chi-square2. 信息增益(IG，Information Gain)3. 信息增益率(IGR)4. 基尼系数5. 相关系数等等。。。具体原理，google吧

　　载入地图完毕后，输入“sv_cheats 1”打开作弊模式(单机模式刷不出）　　god 1 无敌　　noclip 穿墙　　sv_infinite_ammo 1 无限弹药不换弹夹　　　give health 满血100　　give ammo 弹药　　　give adrenaline 肾上腺素针　　give defibrillator 电震仪器　　give first_aid_kit 医药包　　give pain_pills 药丸　　获得燃烧子弹 upgrade_add Incendiary_ammo　　获得爆炸子弹 upgrade_add explosive_ammo　　获得激光瞄准 upgrade_add laser_sight　　give adrenaline 肾上腺素针　　give defibrillator 电震仪　　give first_aid_kit 医药包　　give pain_pills 阵痛药　　give gascan 汽油红桶　　give propanetank 煤气罐　　give oxygentank 氧气瓶　　give pipe_bomb 土制炸弹　　give molotov 燃烧瓶　　give vomitjar 胆汁瓶　　give autoshotgun 1代的连发霰弹枪　　give shotgun_spas 2代的连发霰弹枪　　give pumpshotgun 1代的单发霰弹枪　　give shotgun_chrome 2代的单发霰弹枪　　give hunting_rifle 1代的半自动狙击步枪　　give sniper_military 2代的半自动狙击步枪　　give rifle M16步枪　　give rifle_m60 m60机枪 需求生2追加内容许可　　give rifle_ak47 AK47步枪　　give rifle_desert SCAR步枪　　give smg 小型冲锋枪　　give smg_silenced 消声冲锋枪　　give pistol 手枪　　give pistol_magnum 玛格南手枪　　give weapon_grenade_launcher 获得榴弹发射器　　give crowbar 铁撬棍(仅限第1、2、4大关战役可用)　　give fireaxe 斧头(仅限第1、2、4大关战役可用)　　give katana 倭刀(武士刀)(仅限第1、2、4大关战役可用)　　give golfclub 高尔夫球杆 需求生2追加内容许可　　give chainsaw 电锯　　give cricket_bat 板球棒(仅限第1、3大关战役可用)　　give baseball_bat 棒球棍(不可用或未知)　　give frying_pan 平底锅(仅限第3、4、5大关战役可用)　　give electric_guitar 吉他(仅限第2、5大关战役可用)　　give tonfa 警棍(仅限第5大关战役可用)　　give machete 砍刀(仅限第3、5大关战役可用)　　give weapon_upgradepack_explosive 爆炸子弹升级铁盒　　give weapon_upgradepack_incendiary 燃烧子弹升级铁盒　　give melee 猎人僵尸的手　　give weapon_gnome 圣诞老人　　give weapon_fireworkcrate 一盒烟花　　以下隐藏武器重新读取地图才有伤害　　give weapon_sniper_awp AWP/M大型狙击枪　　give weapon_sniper_scout Scout小型狙击枪　　give weapon_smg_mp5 MP5冲锋枪　　give weapon_rifle_sg552 SIG SG552步枪　　其他　　melee_range 70 (预设为70)近战武器的伤害范围 (数值越高能砍得越远)　　sb_dont_bash 1 电脑控制的幸存者都不能用枪托攻击　　sb_dont_shoot 1 电脑控制的幸存者不能开枪　　sb_takecontrol * 人物之间切换(*代表Ellis,Nick,Rochelle,Coach也可以不要后缀为随机切换)　　sb_move 0 所有电脑控制的幸存者停止移动　　sb_escort 1 所有电脑控制的幸存者保护你紧跟在你身边　　sb_open_fire 1 所有电脑控制的幸存者不停的开火　　sb_crouch 1 所有电脑控制的幸存者蹲下　　sb_flashlight 1 所有电脑控制的幸存者使用手电筒(-1为强制不用手电筒)　　sb_give * 给所有电脑控制的幸存者一个道具或武器(代码详细看上面)　　sb_give_random_weapon 给所有电脑控制的幸存者随机分配一把武器　　cl_showfps * (*改为1=显示帧数和地图名 2=显示帧数和平滑率 3=服务器信息 4=显示帧数和日志文件)　　thirdpersonshoulder 第三人称模式(再次输入可还原为第一人称)　　nb_delete_all 踢掉所有电脑控制的幸存者和附近的感染者和所有的特殊特殊感染者(暂时性的.感染者还是会刷出)　　nb_blind 1 所有电脑控制的感染者都看不到你(但是撞到感染者还是会攻击你)　　cl_drawhud 0 关闭所有的界面包括准星（真实模式）　　感染者　　z_add 创造一个普通感染者　　z_spawn jockey 创造一个Jockey　　z_spawn charger 创造一个Charger　　z_spawn spitter 创造一个Spitter　　z_spawn hunter 创造一个Hunter　　z_spawn smoker 创造一个Smoker　　z_spawn boomer 创造一个Boomer　　z_spawn tank 创造一个Tank　　z_spawn witch 创造一个Witch　　z_speed 250 普通感染者的移动速度(数值越大.速度越快)　　z_health 50 普通感染者的生命值 (数值越大.生命值越长)　　z_tank_health 4000 Tank的生命值 (数值越大.生命值越长)　　z_tank_speed 210 Tank的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_witch_speed 300 Witch的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_witch_health 1000 Witch的生命值 ((数值越大.生命值越长)　　z_witch_damage 100 Witch的伤害值 (100为直接打倒在地.低于100我没试过)　　z_exploding_health 50 Boomer的生命值 (数值越大.生命值越大)　　z_exploding_speed 175 Boomer的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_gas_health * Smoker的生命值 (数值越大.生命值越长)　　z_gas_speed * Smoker的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_hunter_health 250 Hunter的生命值 (数值越大.生命值越长)　　z_hunter_speed 300 Hunter的移动速度 (数值越大.移动速度越长　　z_spitter_health 100 Spitter的生命值 (数值越大.生命值越长)　　z_spitter_speed 210 Spitter的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_charger_health 600 Charger的生命值 (数值越大. 生命值越快)　　z_charge_max_speed * Charger的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_charge_max_damage * Charger的摔击伤害 (数值越大.伤害越大)　　z_jockey_health 325 Jockey的生命值 (数值越大.生命值越长)　　z_jockey_speed 250 Jockey的移动速度 (数值越大.移动速度越快)　　z_jockey_ride_damage * Jockey的每秒伤害 (数值越大.伤害越大)　　z_special_spawn_interval 45 刷特殊感染者的时间间隔　　(数值越大.刷特殊感染者的时间间隔越长)　　秘籍仅供娱乐 .如果你想有真的技术 实力 . 那么请远离秘籍 . 秘籍是永远不可能成就一个真正的高手

不是以下是河南企业100强全部名单 名 次 企 业 名 称 营业收入（万元） 1 河南煤业化工集团有限责任公司 10,409,527 2 中国平煤神马能源化工集团有限责任公司 8,016,013　　3 郑州铁路局 4,015,615　　4 河南省漯河市双汇实业集团有限责任公司 4,007,021　　5 中国石油化工股份有限公司河南石油分公司 3,865,413　　6 中国石化集团洛阳石化 3,384,023　　7 安阳钢铁集团有限责任公司 3,300,087　　8 中国石化集团中原石油勘探局 2,776,090　　9 河南中烟工业有限责任公司 2,284,989　　10 河南省农村信用社联合社 1,899,441　　11 金龙精密铜管集团股份有限公司 1,861,164　　12 中国人寿保险股份有限公司河南省分公司 1,697,576　　13 洛阳新安电力集团有限公司 1,586,130　　14 郑州煤炭工业（集团）有限责任公司 1,581,097　　15 河南中原黄金冶炼厂有限责任公司 1,504,073　　16 郑州宇通集团有限公司 1,502,621　　17 河南神火集团有限公司 1,480,684　　18 中国建筑第七工程局有限公司 1,461,203　　19 义马煤业集团股份有限公司 1,416,276　　20 中国一拖集团有限公司 1,217,206　　21 登封电厂集团有限公司 1,149,634　　22 河南豫联能源集团有限责任公司 1,136,818　　23 河南豫光金铅集团有限责任公司 1,136,777　　24 中国石化集团河南石油勘探局 1,101,741　　25 天瑞集团有限公司 1,060,202　　26 舞阳钢铁有限责任公司 1,058,612　　27 中信重工机械股份有限公司 1,053,829　　28 河南济源钢铁（集团）有限公司 1,037,431　　29 河南龙成集团南阳汉冶特钢有限公司 860,948　　30 许继集团有限公司 855,694　　31 河南黄河实业集团股份有限公司 736,822　　32 中国建设银行股份有限公司河南省分行 696,741　　33 中原出版传媒投资控股集团有限公司 644,951　　34 郑州日产汽车有限公司 575,572　　35 风神轮胎股份有限公司 562,252　　36 河南蓝天集团有限公司 552,091　　37 昊华骏化集团有限公司 540,000　　38 河南财鑫集团有限责任公司 533,649　　39 郑州煤矿机械集团股份有限公司 516,028　　40 焦作万方铝业股份有限公司 510,307　　41 平高集团有限公司 507,112　　42 益海（周口）粮油工业有限公司 505,282　　43 河南众品食业股份有限公司 497,386　　44 辅仁药业集团有限公司 485,876　　45 河南省志元食品有限公司 472,635　　46 河南省邮政公司 469,334　　47 河南新飞电器有限公司 458,240　　48 洛阳北方企业集团有限公司 439,217　　49 中国水利水电第十一工程局有限公司 425,828　　50 郑州思念食品有限公司 400,033　　51 河南天冠企业集团有限公司 371,129　　52 豫港（济源）焦化集团有限公司 347,142　　53 中国铝业股份有限公司中州分公司 336,115　　54 河南明泰铝业股份有限公司 328,959　　55 河南森源集团有限公司 325,254　　56 泰宏建设发展有限公司 322,787　　57 河南鑫磊煤化集团 322,081　　58 卫华集团有限公司 312,260　　59 河南凤宝特钢有限公司 309,073　　60 漯河银鸽实业集团有限公司 303,741　　61 昊华宇航化工有限责任公司 299,150　　62 林州市林丰铝电有限责任公司 298,602　　63 中国船舶重工集团公司第七二五研究所 277,049　　64 沙钢集团安阳永兴钢铁有限公司 249,166　　65 河南莲花味精股份有限公司 247,862　　66 河南省中原内配股份有限公司 240,492　　67 河南九州通医药有限公司 235,545　　68 金星啤酒集团有限公司 232,043　　69 河南省西保冶材集团有限公司 226,477　　70 中国河南国际合作集团有限公司 225,753　　71 河南大用实业有限公司 219,194　　72 河南永顺铝业有限公司 214,505　　73 河南德海源诚矿业有限公司 207,477　　74 南阳防爆集团股份有限公司 203,070　　75 河南金丹乳酸科技有限公司 189,021　　76 舞钢中加钢铁有限公司 187,203　　77 河南晋开化工投资控股集团有限公司 184,336　　78 安阳市豫北金铅有限责任公司 182,718　　79 河南少林汽车股份有限公司 182,276　　80 河南天海电器有限公司 172,693　　81 河南利源焦化有限公司 168,105　　82 许昌远东传动轴股份有限公司 167,711　　83 河南鑫旺集团有限公司 166,953　　84 开封京源发电有限责任公司 166,632　　85 河南中轴集团有限公司 165,355　　86 安阳市岷山有色金属有限责任公司 163,775　　87 洛阳北方易初摩托车有限公司 163,124　　88 河南永达实业集团 159,266　　89 兴业银行股份有限公司郑州分行 157,673　　90 郑州交通运输集团有限责任公司 154,468　　91 平顶山煤矿机械有限责任公司 153,353　　92 河南金山化工集团 152,773　　93 大商集团郑州新玛特购物广场有限公司 151,000　　94 安阳市贞元（集团）有限责任公司 150,325　　95 恒天重工股份有限公司 146,574　　96 安阳化学工业集团有限责任公司 140,387　　97 南阳纺织集团有限公司 140,156　　98 淅川县电业局 136,074　　99 河南恒星科技股份有限公司 128,348　　100 郑州太古可口可乐饮料有限公司 124,716

记得最深的一句话就是，你是很好的孩子。一起来看看父母的正确教育方式，只有这样做才会对孩子成长有帮助。一、在家庭教育中，最常用的方式是交谈。交谈的质量，跟交谈的艺术有密切关系。交谈，是在民主和谐的气氛中，家长与孩子之间的娓娓谈心。交谈的时机应该是恰当的，交谈的话题应该是有益的、孩子是感兴趣的。交谈之前，家长应该诱导孩子无拘无束地把心里话倾吐出来，然后，再把自己高于孩子的见解作为一份礼物回赠给孩子。通过家长和孩子之间的思想交流，使孩子受到教诲和启迪。单纯的家长讲、孩子听，没有反馈切磋，不能算是真正的交流。至于家长借交谈对孩子进行挖苦训斥，抓住一件小事唠叨不休，使孩子反感生厌，则更是不可取的了。交谈的艺术，主要体现在交谈时机的捕捉和交谈方式的运用上。一般地说，家长和孩子双方在情绪不佳时，特别是在气头上，不要交谈；在事情的原委还没有搞清楚时，不要交谈；有局外人特别是有客人在场时，请不要做批评性的交谈；在饭桌上，在孩子睡觉前，也不宜做批评的交谈。所以教育的时机要灵活掌握，一切从教育的需要，特别是教育的效果出发，以孩子能接受为准则。交谈的方式可以多种多样，其中的漫谈式，即不拘时间、地点、内容，海阔天空、轻松愉快地交谈，常常是孩子欢迎交谈方式。二、跟孩子一同活动的艺术家庭气氛是实施家庭教育的重要因素之一，跟孩子在一起活动，就是创造家庭良好气氛的有效做法之一。在生活中，家长跟孩子共同活动的机会是很多的，跟孩子一起去野外游玩。大自然是美的：春天的百花，夏日的蝉鸣，秋季的落叶，寒冬的白雪，对孩子都会有无穷的吸引力。家长掐着时令带孩子郊游，赏心悦目的自然景色会带给孩子美好的遐想和憧憬，唤回家长对童年趣事的回忆。共同的心境和语言，使长幼之间的距离一下子消失了，多少教育内容都可以在此时此刻进行。跟孩子一起去参观游览。假期若能带孩子到外地旅游，孩子是最开心的。那些名胜古迹和各种展览都值得去看一看。游览时，若家长能做精辟的讲解，孩子是最为佩服；如显知识不足，则会迫使家长去翻书查资料，这更能赢得孩子的心。跟孩子一起上街购物。孩子小的时候喜欢跟家长逛商店，家长可乘机介绍商品知识，勤俭持家的道理。孩子长大一点了，可以为家、为自己购物，边买边谈，边看边谈，边走边谈，两代人之间相互没有戒备，是教育的好机会。跟孩子一起娱乐。晚饭后，节假日，一家人各展特长，吹拉弹唱，谈天说地，让家庭充满欢乐的气氛，增强了家庭的凝聚力和生活的情 趣。家长和孩子共同活动的内容很多，共同活动的目的是要去掉代沟，融洽感情，让家庭教育在欢乐、亲切、无拘无束的活动中进行。

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其实对于女性来说的话，其实很多人的女性的话其实都是喜欢皮草的，自己穿上皮草的衣服，其实就是会让自己感觉自己其实就是比较高大上的， 那么这样的话其实无形中的时候就是会促进这样的店铺在淘宝中的发展的，很多人都是会开的。皮草店铺取名办法1、以产权起名产权名，表示产权归属。任何一个皮草店铺都有产权归属问题，即它总归属于具体的法人或个人、或者国家。但并不是每一个皮草店铺的起名，都要标出产权。对于以产权起名，一般都以产权归属高一级的单位而命名。可由于历史的发展，用此方法起名越来越不适应现在的形势了，对于自己的发展的话就是比较好的。2、以地名起名地名，表示企业的所在地。由于历史、经济、文化、民族、宗教等原因，各地地名在公众心目中的地位是不一样的。对于经济发达的地区的企业来说，若企业的名字带有地名，则其牌子往往能沾上地名的光。当然，对于地名不响亮的地方，起名时应避免，对于自己来说的话其实就是比较好的。寓意好的皮草店铺取名1.领格LEGRE“领”字表示衣服围绕脖子的那一部分，皮草服饰中衣领有毛的款式比较常见，算是行业特性字，也有表示店铺皮草的设计、知名度都属于行业领先水平。“格”代表风格、品质、格局，突出店铺皮草风格流行、品质优良。“LEGRE”可分解为lead（领先）+great（最好），洋气有寓意，为精选店名，这样的名字是比较大气的。2.金貂“金貂”为毛带黄色的紫貂，是皮草中的一种昂贵材料，此名让消费者一目了然的知道这是一家售卖皮草的店铺，又显得高贵洋气，符合这一行业给人的印象。另外还有皇帝左右侍臣的冠饰之意，显得富贵高档，对于想炫耀给自己长面子的顾客来说很有吸引力，这个店铺名一听就壕气十足，这样的名字是比较好听的。3.华丽天成华丽即描述店铺内的皮草款式华贵美丽，能增添穿戴者的气质，使其看起来更富贵。皮草早先年因为使用动物皮饱受诟病，因此行业内现在大部分都是人工皮草，“天成”表示是人工合成的皮草，没有破坏生态，但是有原生毛皮那样的质感、浑然天成，既符合行业绿色可持续发展的理念，又体现皮草的成色，吸引消费者，对于自己店铺的发展是比较好的。您还可以点击底部客服咨询八字起名、周易起名、公司店铺起名，还有宝宝起名，我们会根据宝宝出生年月日和时间，为宝宝起一个带着好运的好名字！

贵阳所有私立高中如下：1、贵阳一中新世界国际学校。2、贵阳一中普瑞国际学校。3、兴农中学。4、贵阳乐湾国际实验学校。5、贵阳中天中学。扩展资料：私立高中的办学主体一般都是社会团体或者是个人出资办学，一般的高中基本都是国家办学，都是公办的学校。私立高中的收费是比一般高中要高很多，很多的私立高中实行的都是封闭制度，如果不是放假时间或者是有特殊情况，学生们是不允许出校门的，一般高中是没有那么多约束。

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