1、Die Karriere von Magic Johnson startete 1979 bei den Los Angeles Lakers, die den jungen Earvin mit dem ersten Pick zogen. Damals bereits Assistenz-Trainer: Pat Riley!
“魔术师”约翰逊的生涯始于1979年的洛杉矶湖人，年轻的埃尔文是状元秀。那时候他的助理教练是帕特-莱利！
2、
2025年08月03日
1、Die Karriere von Magic Johnson startete 1979 bei den Los Angeles Lakers, die den jungen Earvin mit dem ersten Pick zogen. Damals bereits Assistenz-Trainer: Pat Riley!
“魔术师”约翰逊的生涯始于1979年的洛杉矶湖人，年轻的埃尔文是状元秀。那时候他的助理教练是帕特-莱利！
2、
2025年08月03日
Ribbon是Netflix下的负载均衡项目，它主要实现中间层应用程序的负载均衡。为Ribbon配置服务提供者地址列表后，Ribbon就会基于某种负载均衡算法，自动帮助服务调用者去请求。Ribbon默认提供的负载均衡算法有多种，例如轮询、随机、加权轮训等，也可以为Ribbon实现自定义的负载均衡算法。
Ribbon有以下特性：
2025年08月03日
负载均衡通器常有两种实现手段，一种是服务端负载均衡器，另一种是客户端负载均衡器，而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者——客户端负载均衡器。
服务端负载均衡器的问题是，它提供了更强的流量控制权，但无法满足不同的消费者希望使用不同负载均衡策略的需求，而使用不同负载均衡策略的场景确实是存在的，所以客户端负载均衡就提供了这种灵活性。然而客户端负载均衡也有其缺点，如果配置不当，可能会导致服务提供者出现热点，或者压根就拿不到任何服务的情况，所以我们本文就来了解一下这 7 种内置负载均衡策略的具体规则。
2025年08月03日
来源：环球网
【环球网智能综合报道】迪士尼成立了近百年，档案量之巨难以想象，如果要把迪士尼的特定角色、场景或屏幕上的物体进行搜索将是一个艰巨的任务。日前，迪士尼面向消费者和国际组织(DTCI)的研究员创造了一个机器学习 平台，帮助所有内容进行自动数字化，迪士尼内部称其为内容基因组平台。
内容基因组平台是用来协助用内容元数据填充知识图谱的，类似于在搜索引擎中搜索史蒂夫·乔布斯，然后人工智能应用程序可以利用这些数据来增强搜索，这样就可以帮助动画师从迪士尼档案中找到特定镜头和序列。
2025年08月03日
今日（7月4日），仓库番（Sokoban）解谜游戏《Hogtie》Steam页面上线，游戏支持简体中文，感兴趣的玩家可以进入商店页面。
游戏介绍：
Hogtie是一款仓库番（Sokoban）解谜游戏，你需要用可靠的套索引导小猪回到猪圈。探索不同的生物群系，导航带有独特效果的瓷砖，并享受角色自定义，使你的游戏体验真正独一无二，同时在100多个关卡中进行游戏。
游戏特点：
2025年08月03日
摘要：随机森林可以产生高准确度的分类器，被广泛用于解决模式识别问题。然而，随机森林赋予每个决策树相同的权重，这在一定程度上降低了整个分类器的性能。为了解决这个问题，本文提出一种加权随机森林算法。该算法引入二次训练过程，提高分类正确率高的决策树投票权重，降低分类错误率高的决策树投票权重，从而提高整个分类器的分类能力。通过在不同数据集上的分类测试实验，证明了本文算法相比于传统的随机森林算法具有更强的分类性能。
0引言
随机森林（Random Forests）最早由加利福尼亚大学的Leo Breiman［1］在2001年提出。它是一个由许多基础分类器“决策树”构成的组合分类器，不同决策树之间是独立同分布的，当输入一个测试样本时，由所有基础分类器的投票结果来确定最终样本的所属类别。传统的随机森林通过创建一系列独立同分布的决策树来分类样本，用投票结果来决策最终的分类结果。随机森林引入了两个随机化过程，使得不同的决策树分类器具有不同的分类能力，一些决策树的分类性能好，另一些决策树的分类性能差，但是，在确定一个样本属于哪个类别属性时，这两种决策树具有相同投票权重，因而会削弱分类器的整体性能。本文提出的加权随机森林算法通过引入二次训练，赋予决策树不同的权重，提高分类器的整体性能。
2025年08月03日
KNN算法，即K近邻算法是一种监督学习算法，本质上是要在给定的训练样本中找到与某一个测试样本A最近的K个实例，然后统计k个实例中所属类别计数最多的那个类，就是A的类别。