KD-Tree是一种由二叉搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式（K即为空间的维数）。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
它与二叉搜索树不同的是它的每个结点表示k维空间的一个点，并且每一层都根据该层的分辨器（discriminator）对相应对象做出分枝决策。
顶层结点按由分辨器决定的一个维度进行划分，第二层则按照该层的分辨器决定的一个维进行划分···，以此类推在余下各维之间不断地划分。
直至一个结点中的点数少于给定的最大点数时，结束划分。
KD-Tree的分辨器根据不同的用途会有不同的分辨器，最普通的分辨器为：nmodk（树的根节点所在层为第0层，根结点孩子所在层为第1层，以此类推） 即：若它的左子树非空，则其左子树上所有结点的第i维值均小于其根结点的第i维值；
若它的右子树非空，则其右子树上所有结点的第i维值均大于其根结点的第i维值；
并且它的左右子树也分别为KD-Tree。
2024/11/3 10:53:27
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二叉树的基本功能：1、二叉树的建立2、前序遍历二叉树3、中序遍历二叉树4、后序遍历二叉树5、按层序遍历二叉树6、求二叉树的深度7、求指定结点到根的路径8、二叉树的销毁9、其他：自定义操作
2024/11/2 18:49:41
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向我展示数据结构使用高级数据结构（链接列表，队列，树，递归函数...）解决六个编程任务这些编程挑战是UDACITY第二个项目的。
问题涵盖了与本课程中学习的数据结构相关的各种主题。
目的是考虑到代码的效率和设计选择，以Python编写干净有效的解决方案。
该代码应有充分的解释，优雅且易于阅读。
内容问题1：最近最少使用的缓存设计选择：我对存储的项目使用字典，因为它为获取/设置/删除操作提供了复杂度O（1）。
更准确地说，我使用orderedDict（）结构来跟踪使用顺序。
orderedDict（）可用作队列来管理最不常用的密钥。
dict（）随着每个操作而更新，因此表现为队列结构。
时间复杂度：所有操作都有固定的时间。
空间复杂度：通过查看字典的长度来管理最大容量。
空间复杂度为O（capacity），它等效于O（1），因为它与执行的操作数无关。
问题2：查找文件设计
问题涵盖了与本课程中学习的数据结构相关的各种主题。
目的是考虑到代码的效率和设计选择，以Python编写干净有效的解决方案。
该代码应有充分的解释，优雅且易于阅读。
内容问题1：最近最少使用的缓存设计选择：我对存储的项目使用字典，因为它为获取/设置/删除操作提供了复杂度O（1）。
更准确地说，我使用orderedDict（）结构来跟踪使用顺序。
orderedDict（）可用作队列来管理最不常用的密钥。
dict（）随着每个操作而更新，因此表现为队列结构。
时间复杂度：所有操作都有固定的时间。
空间复杂度：通过查看字典的长度来管理最大容量。
空间复杂度为O（capacity），它等效于O（1），因为它与执行的操作数无关。
问题2：查找文件设计
2024/11/2 15:22:25
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在很多真实应用中,数据以流的形式不断被收集得到.由于数据收集环境往往发生动态变化,流数据的分布也会随时间不断变化.传统的机器学习技术依赖于数据独立同分布假设,因而在这类分布变化的流数据学习问题上难以奏效.
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本实验报告为数据挖掘课程weka工具使用C4.5算法进行决策树分类学习的一次实验报告，使用weka工具的图形界面，对UCI上下载的数据集进行分类测试。
2024/10/25 4:27:35
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针对向量网络数据的交换设备尽可能不实现信令处理的问题，通过计算和遍历网络拓扑生成树的方法对网络拓扑进行检测和更新，提出了一种基于拓扑更新策略的向量网的连接设计。
采用组长探测、节点响应的向量网拓扑发现方法和简单交换机网络的拓扑发现方法进行拓扑收集。
实证案例分析表明：信源设备遍历向量网中的17个分量地址，1s后发送维护信令包对拓扑进行检测。
在遍历过程中，终端生成叶子节点表Leaf-node和包含虚拟链路的非叶子节点表v-node准确地定位向量网的连接效果，从而有效地提供多路径向量网通信。
采用组长探测、节点响应的向量网拓扑发现方法和简单交换机网络的拓扑发现方法进行拓扑收集。
实证案例分析表明：信源设备遍历向量网中的17个分量地址，1s后发送维护信令包对拓扑进行检测。
在遍历过程中，终端生成叶子节点表Leaf-node和包含虚拟链路的非叶子节点表v-node准确地定位向量网的连接效果，从而有效地提供多路径向量网通信。
2024/10/24 14:47:12
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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