请问英语缩写“pic”是什么意思？

Music, Video, Photo是最简单的。不过可以改得俏皮一点，比如Music改成Rhyme，韵律的意思。把Video改成Clip，小剪辑的意思。Photo改成Pic.，就是图片、照片的简写。

photos

photo 照片

是photo 照照片是take a photo记得采纳哦

问题一：照相；拍照的英文怎么写？ 【给...拍照】 mug, photograph, snapshoot 【拍照片】 take picture 【为...拍照】 photo 【禁止拍照】 no picture taking 【请人拍照】 have one"s photograph taken 问题二：拍照英文怎么说？ take a picture 问题三：用英语说：一起拍照，怎么说？ take photos tonight 问题四：我喜欢照相用英文怎么说 I like 钉alking photos 或 I like talking pictures 问题五：照相英文怎么写 take photos 问题六：给别人照相的时候用英语怎么说 要说 Say cheese 奶酪，（中文：茄子） 说这个单词就会嘴角上翘看起来像微笑。 Every body please pay attention ，let us take a phone！ Look in this direction 指着某个方向说 或者 look at me ，look here 拿相机的人说 no winking ，1、2、3、Say cheese 别眨眼！！ 123 说“茄子” 照完一张 之后 Well，wait a minute and hold on！ once more pLease ！ 1,2,3， Say cheese！ OK ，thank you all。 不用紧张，上面的话都整理出来了 照着说就好了 ，谁都照过相 ，看到你拿相机喊他们照相 他们知道该怎么做的，你啥不说，手势3、2、1都能搞定，老外不傻的。 你说的话他们听懂几个单词 就OK了， 这没什么。 自然点就好了， 和老外交流 不要老是想自己英语不好， 要这样想 谁叫你们汉语狗屁不通，我用英文是迁就你们，听不懂就怪自己不会汉语吧。这就不会怕犯错。。所以我遇到老外 最先问 Can you speak Chinese？ 你会汉语么，气势上就吓死他了，只要他不会 就怂了， 会那更好，咱们就chinese 交流吧，。 问题七：拍照用英语怎么说 拍照 [词典] photograph; take a picture; [例句]我已请到了一位顶级摄影师来给我们拍照。 I have obtained the services of a top photographer to take our pictures 满意请采纳哟 问题八：摄影和摄像英语怎么说? 摄影：photography，摄影是指使用某种专门设备进行影像记录的过程，一般我们使用机械照相机或者数码照相机进行摄影。有时摄影也会被称为照相，也就是通过物体所反射的光线使感光介质曝光的过程。 eg. My hobbies are letter writing, foot-ball, music, photography, and tennis. 我的业余爱好是写信、踢足球、听音乐、玩摄影和打网球。 摄像：camera shooting/pickup/film/camera,摄像的行为主体是拍摄者、被拍对象及摄像器材，以被拍的对象为基准调焦，将画面记录于摄像器材。 eg. Television cameras were invited in to film him at work. 电视台摄像师被请进来拍摄他工作的镜头 问题九：拍照的英文怎么说？ take a photo 问题十：用照相机照相用英语怎么说 take photos with a camera use a camera to take photos

照片：photograph（简写photo）正面：front ； frontage照片的正面： The front of the photo

是单词picture的缩写形式。

1、picture读音：英[_p_kt__(r)]美[_p_kt__]按照音标读。2、双语例句：Hetorethepictureinhalf。他把那张画撕成两半。3、Theoldpicturecarriedherback30yearstoherweddingday。这张老照片使她回想起30年前结婚那天的情景。4、Withthisinstantfilmthepicturedevelopsinonlyoneminute。用这种快速胶卷，照片仅用一分钟就会显影。

问题一：图片的英语单词怎么写 为您解答： picture ****************************************************************** 祝天天开心，学习进步！如果不明白，请再问； 如果对你有所帮助，请点击本页面中的“选为满意回答”按钮; 手机提问者请在客户端上评价点“满意” , 谢谢！ ******************************************************************* 问题二：图片这个单词用英语怎么写？ 这个单词的格式 问题三：图片的英文单词怎么写 picture 图片 问题四：照片的英语单词怎么写 picture 英 ["p?kt??] 美 ["p?kt??] n. 照片，图画；影片；景色；化身 vt. 画；想像；描写 [ 过去式 pictured 过去分词 pictured 现在分词 picturing ] He tore the picture in half. 他把那张画撕成两半。 问题五：照片的英文单词是什么？ photograph 问题六：看我的图画的英文单词怎么写 看我的图画 Look at my picture 看我的图画 Look at my picture

是单词picture的缩写形式，是图片的意思。

你好，很高兴在这里回答你的问题：..take a picturetake a photo

问题一：照相；拍照的英文怎么写？ 【给...拍照】 mug, photograph, snapshoot 【拍照片】 take picture 【为...拍照】 photo 【禁止拍照】 no picture taking 【请人拍照】 have one"s photograph taken 问题二：照相的的英语单词是什么？ 比较常用的： 动词：take a photo或者take a picture，can you help me to take a photo?（能帮我照相吗？） 名词：Photography，Shoot，I like photography（我喜欢摄影） 问题三：照相的英语怎么写 take photos 问题四：相机英语单词怎么写 camera 问题五：照片的英文单词是什么？ photograph 问题六：给别人照相的时候用英语怎么说 要说 Say cheese 奶酪，（中文：茄子） 说这个单词就会嘴角上翘看起来像微笑。 Every body please pay attention ，let us take a phone！ Look in this direction 指着某个方向说 或者 look at me ，look here 拿相机的人说 no winking ，1、2、3、Say cheese 别眨眼！！ 123 说“茄子” 照完一张 之后 Well，wait a minute and hold on！ once more pLease ！ 1,2,3， Say cheese！ OK ，thank you all。 不用紧张，上面的话都整理出来了 照着说就好了 ，谁都照过相 ，看到你拿相机喊他们照相 他们知道该怎么做的，你啥不说，手势3、2、1都能搞定，老外不傻的。 你说的话他们听懂几个单词 就OK了， 这没什么。 自然点就好了， 和老外交流 不要老是想自己英语不好， 要这样想 谁叫你们汉语狗屁不通，我用英文是迁就你们，听不懂就怪自己不会汉语吧。这就不会怕犯错。。所以我遇到老外 最先问 Can you speak Chinese？ 你会汉语么，气势上就吓死他了，只要他不会 就怂了， 会那更好，咱们就chinese 交流吧，。

问题一：相册的英文怎么写 相册 album 相册 album 相册[xiàng cè] 释义 album ;?photo album 网络 Album;?Photo Gallery;?Albums 数据 问题二：相册的英语单词是什么？ 相册 album 那是一本相册。 That is an album. 她珍爱她的相册。 She treasures her photo album. 童年时的相册经常让我想起儿时的欢乐。 My album of boyhood photographs often reminds me of the past happiness 问题三：相册的英文怎么写 Photos 问题四：相册的英文是什么? album 哦！！ 问题五：我的相册英语怎么写 My photo album 问题六：照片的英文单词是什么？ photograph 问题七：相册的英文怎么写 相册:Photo album 还望点击答案下方的【采纳】 谢谢 问题八：相册的英文怎么写 Album

“Pic”一般是英文单词“Picture”的缩写，指图片、照片等。Picture 是从摄影得出来的图像，始自1826年。 通常是由感光纸张收集光子而产生出来的，相片成相的原理是透过光的化学作用在感光的底片、纸张、玻璃或金属等辐射敏感材料上产生出静止影像。绝大部分相片均是由相机（傻瓜相机、数码相机、微单相机、单反相机、拍立得等）拍摄所得，其种类有正像或负像。Picture 的主流格式包括但不限于：（1）BMP：BMP 是英文 Bitmap（位图）的简写，它是 Windows 操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。（2）GIF：GIF 是英文 Graphics Interchange Format（图形交换格式）的缩写。GIF 格式的特点是压缩比高，磁盘空间占用较少，所以这种图像格式迅速得到了广泛的应用。（3）JPEG：JPEG 也是常见的一种图像格式，其压缩技术十分先进，它用有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据，获取得极高的压缩率的同时能展现十分丰富生动的图像。（4）PNG：PNG（Portable Network Graphics）是一种新兴的网络图像格式。PNG 是目前保证最不失真的格式，它汲取了 GIF 和 JPG 二者的优点，存贮形式丰富，兼有 GIF 和 JPG 的色彩模式。以上内容参考：百度百科-picture

许多照片的英语为many photos。photo是一个英语单词，可以用作名词和动词，可以翻译为照片、相片，等等。词组为：1、take a photo照相。2、take photos照相。3、a photo of sb某人自己的照片。4、a photo of sb"s某人照片中的一张。photo例句：1、I came across these old photos recently.最近我偶然发现了这些旧照片。2、I need a viewfinder to take a photo.我需要取景器拍照。many许多简介和替换词：许多的英文单词为many或much。许多的英文短语为a great deal of或a lot ofmany表示的是可数名词的许多。much表示不可数名词的许多。词组：1、so many那么多的。2、many people许多人；很多人；好多人。3、as many一样多。4、many of许多…5、many kinds of许多种。6、a great many很多，许多。7、many a许多的。8、many more更多的（修饰可数名词）。9、in many ways在许多方面；用许多方法。10、a good many许多，很多。

three photo

关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常见的说法：“简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘挖掘"知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为‘从数据中挖掘知识"，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现"或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。” ——《数据挖掘：概念与技术》（J. Han and M. Kamber）“数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。”——《数据挖掘原理》（David Hand, et al）“运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic）“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson, et al）“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。”——《数据挖掘：机遇与挑战》（John Wang）而作为数据挖掘领域的华人第一人，韩家炜教授在《数据挖掘：概念与技术》的教学幻灯片中，给出一个更清晰的定义：“数据挖掘，就是从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未知的并且是有潜在价值的）信息或模式的过程。”这里我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。“数据挖掘”这个术语是在什么时候被大家普遍接受的，已经难以考证，大约在上世纪90年代开始兴起。其中还有一段趣话。在科研界，最初一直沿用“数据库中的知识发现”（即KDD，Knowledge Discovery in Database）。在第一届KDD国际会议中，委员会曾经展开讨论，是继续沿用KDD，还是改名为Data Mining（数据挖掘）？最后大家决定投票表决，采纳票数多的一方的选择。投票结果颇有戏剧性，一共14名委员，其中7位投票赞成KDD，另7位赞成Data Mining。最后一位元老提出“数据挖掘这个术语过于含糊，做科研应该要有知识”，于是在科研界便继续沿用KDD这个术语。而在商用领域，因为“数据库中的知识发现”显得过于冗长，就普遍采用了更加通俗简单的术语——“数据挖掘”。严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

您好电信UIM卡是电信手机卡，安装到电信版或全网通版手机上即可通话、收发短信、上网。

单纯觉得sunsumsun这真是好脾气。难道考研题目复试的

车载DC/DC电源（也称为汽车DC/DC转换器）是一种将汽车电瓶的高压直流电能转换成其他电器所需的低压直流电能的装置。它的工作原理是通过将高压直流电能转换成低压直流电能来满足车载电器的需求。具体来说，车载DC/DC电源包括一个输入端（通常是汽车电瓶）和一个输出端（通常是车载电器）。输入端接收高压直流电能，并通过一个变压器将其转换为低压直流电能。然后，通过一个滤波电路进行平滑处理，以确保输出端得到稳定的低压直流电能。最后，输出端将这种电能输送给车载电器，为其提供所需的电能。车载DC/DC电源还具有自动调节和保护功能。例如，当输入电压过高或过低时，它会自动调节电压，以确保输出电压符合要求。此外，当输入电流过大或负载过重时，它会自动关闭，以保护电路免受损坏。车载DC/DC电源还可能具有其他功能，例如降压、升压、限流、短路保护、过热保护等。降压功能可以将高压输入转换为低压输出，以满足车载电器的要求。升压功能则可以将低压输入转换为高压输出，以满足高压负载的需求。限流功能则可以限制输出电流的大小，以保护电路免受损坏。短路保护功能可以在输出端出现短路时，自动断开电源，以保护电路。过热保护功能则可以在电源过热时，自动断开电源，以防止烧坏。在汽车电子系统中，DC/DC电源可以用来给各种电器供电，比如照明、导航、音响系统、发动机控制单元等。他能保证在汽车各种工况下输出电压稳定，保护电器不受电瓶电压波动的影响另外,车载DC/DC电源也可以用来为电动车或插电式混合动力车充电,这是因为在这类车辆中,高压直流电能通常是由发电机产生,而低压直流电能则需要由车载DC/DC电源转换。在充电过程中,车载DC/DC电源通过将高压直流电能转换为低压直流电能,为电动车或插电式混合动力车的电池充电.同时，也可以维持车载电器的正常工作。总之,车载DC/DC电源在汽车电子系统中起着重要作用,它不仅可以将高压直流电能转换成低压直流电能,也可以通过其其他功能保护电路和电器,并确保汽车电子系统的正常工作。

UIM（UserIdentityModule）卡的功能类似于GSM手机中使用的SIM卡，可在CDMA手机中进行用户的身份识别及通信加密，还可以存储电话号码、短信息等用户个人信息。128KUIM卡中电话号薄的构成为：4个子电话号码簿：UIM号薄1，UIM号薄2，UIM号薄3，UIM号薄4；每个号薄存贮250个电话号码，共同组成一个超级号薄共存储1000个电话号码本。使用手机的电话号码功能向卡中存贮电话号码，只能向当前号薄中存贮250个电话号码当满250个电话号码后，必须使用UIM卡应用菜单超级号薄号薄管理切换号薄功能，切换另一个非空的电话号薄为当前号薄，从而继续使用手机的电话号码功能向UIM卡中存储超过250个以上的电话号码。2、要存储满一千个电话号码本的两种方法：使用手机上的电话号码本功能向UIM卡中增加电话号码记录。使用手机电话号码本功能向UIM卡中增加电话号码记录，添加满250个电话记录后，使用UIM卡应用菜单超级号薄号薄管理切换号薄切换第二/三/四个号薄为当前号薄，可添加250个电话记录。四个号簿一共可存储1000个号码。使用UIM卡应用菜单超级号薄增加记录功能反复操作，UIM卡中则可存贮1000个电话号码本3、要浏览所有1000卡上的电话号码本的方法步骤如下：插入uim128KEVDO卡到手机开机；进入天翼菜单进入UIM卡应用菜单；选择UIM卡应用超级号薄菜单；选择UIM卡应用超级号薄菜单号薄浏览；选择UIM卡应用超级号薄菜单号薄浏览全部号薄（选择全部号薄浏览可浏览所有卡里面的号码数据，达到1000个）。了解更多服务优惠点击下方的“官方网址”客服221为你解答。

能源与动力工程专业主要学：大学物理实验、普通化学及实验、工程图学、微机原理与接口技术、理论力学、材料力学、流体力学、计算机控制技术、工程热力学、传热学、热力测试技术、锅炉原理与设计、制冷与空调、热力过程控制、热力发电工程、燃料与燃烧、机械优化设计等。关于能源与动力工程专业：能源与动力工程专业主要研究能源的开发和利用、动力机械和热工设备的设计和测试技术等，能源包括煤、石油、天然气等传统能源和核能、风能、生物能等新能源，动力机械和热工设备包括内燃机、锅炉、航空发动机、制冷机等。如：天然气用作汽车燃料、风能发电、冬季烧锅炉供暖、空调制冷机设计和测试等。能源与动力工程专业的毕业生可在大型企业、相关公司以及相关的研究所、设计院、高等院校和管理部门从事热能工程、动力工程、制冷工程方面的研究与设计、产品开发、制造、试验、管理、教学等工作。能源与动力工程专业主要就业方向为发电厂、内燃机厂、汽车制造厂、物流调控、锅炉厂、大型机械厂、造船厂等。

是不是C:WINDOWSPrefetch这个文件夹丢失了？你查看一下，显示隐藏文件、系统文件的情况下查看。真的没有的话，就自己建个试试。

yhd127正解

数据挖掘的常用方法有：神经网络方法神经网络由于自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。粗集方法粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。覆盖正例排斥反例方法它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系和相关关系，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。模糊集方法即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

DCDC是直直变换，逆变应该是DCAC吧。用一个正弦波去控制一个载波，使载波的脉宽变化按照正弦波形变化，这个波形中即包含有该频率的正弦波分量，然后滤波，就可以得出想要的结果。

1.UIM卡与手机的接触不充分；2.手机电池松动，接触不良。其他问题及解决方法：手机卡与手机不匹配。2.手上有静电，将卡打坏。3.将卡芯从卡托上掰下来时，由于弯曲角度过大，造成卡损坏。4.这要看手机卡所代表的网络与手机兼容与否，比如电信133/180/189卡就不能使用GSM或WCDMA手机。5.UIM卡问题，建议您重新插一下UIM卡，如有问题可将您的UIM卡放在别人手机中试一下。6.如仍有问题，建议您带机主有效身份证件和UIM卡到当地营业厅检测卡。7.如UIM卡放在别人手机上恢复正常则请您带维修卡及手机一手机售后服务商处检测手机。

1、首先进入个人所得税申报软件存放路径，找到DATABASE文件夹。2、然后进入后将里面的GS_YHD_DB数据库文件复制到A盘或者U盘中，然后在另外一台电脑上安装好个人所得税申报软件。3、最后从A盘或U盘提取数据库文件GS_YHD_DB，覆盖安装目录下DATABASE文件夹内的GS_YHD_DB文件便可把个税系统的个税数据迁移到亿企代账。

大家都知道，数据挖掘中有很多的算法，不同的算法有着不同的优势，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。那么大家知道不知知道数据挖掘中的经典算法都有哪些呢？在这篇文章中我们就给大家介绍数据挖掘中三个经典的算法，希望这篇文章能够更好的帮助大家。 1.K-Means算法 K-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k大于n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。这种算法在数据挖掘中是十分常见的算法。 2.支持向量机 而Support vector machines就是支持向量机，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，这种方法广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。这些优点也就成就了这种算法。 3.C4.5算法 然后我们给大家说一下C4.5算法，C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并对ID3算法进行了改进，这种改进具体体现在四个方面，第一就是在树构造过程中进行剪枝，第二就是能够完成对连续属性的离散化处理，第三就是用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足，第四就是能够对不完整数据进行处理。那么这种算法的优点是什么呢？优点就是产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 相信大家看了这篇文章以后对The k-means algorithm算法、Support vector machines、C4.5算法有了比较是深刻的了解，其实这三种算法那都是十分重要的算法，能够帮助数据挖掘解决更多的问题。大家在学习数据挖掘的时候一定要注意好这些问题。

1.UIM卡与手机的接触不充分；2.手机电池松动，接触不良。其他问题及解决方法：手机卡与手机不匹配。2.手上有静电，将卡打坏。3.将卡芯从卡托上掰下来时，由于弯曲角度过大，造成卡损坏。4.这要看手机卡所代表的网络与手机兼容与否，比如电信133/180/189卡就不能使用GSM或WCDMA手机。5.UIM卡问题，建议您重新插一下UIM卡，如有问题可将您的UIM卡放在别人手机中试一下。6.如仍有问题，建议您带机主有效身份证件和UIM卡到当地营业厅检测卡。7.如UIM卡放在别人手机上恢复正常则请您带维修卡及手机一手机售后服务商处检测手机。

能源与动力工程专业主要学：大学物理实验、普通化学及实验、工程图学、微机原理与接口技术、理论力学、材料力学、流体力学、计算机控制技术、工程热力学、传热学、热力测试技术、锅炉原理与设计、制冷与空调、热力过程控制、热力发电工程、燃料与燃烧、机械优化设计等。关于能源与动力工程专业：能源与动力工程专业主要研究能源的开发和利用、动力机械和热工设备的设计和测试技术等，能源包括煤、石油、天然气等传统能源和核能、风能、生物能等新能源，动力机械和热工设备包括内燃机、锅炉、航空发动机、制冷机等。如：天然气用作汽车燃料、风能发电、冬季烧锅炉供暖、空调制冷机设计和测试等。

仔细看看你登录的地方对不对，你注册的是哪个省份的，交管12123是分省份的，你的手机号只要在其中任意一个省份注册了都不能再次注册，也不能在其他的省份登录。

1. C4.5C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;2) 在树构造过程中进行剪枝;3) 能够完成对连续属性的离散化处理;4) 能够对不完整数据进行处理。2. The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。3. Support vector machines支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。4. The Apriori algorithmApriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。关于数据挖掘的经典算法有哪些，该如何下手的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

prefetch是系统的虚拟内存文件一般不用删除的

汽车是每个人出行的必备工具。当然，汽车知识必不可少。为了让大家更容易理解这些知识，今天，边肖将向大家介绍DCDC变频器的工作原理是什么的问题。感兴趣的朋友可以了解一下，可能对你有帮助。DC变换器的工作原理：DC-DC变换器是一个反复通断的开关，它将DC电压或电流转换成高频方波电压或电流，然后经过整流平滑成DC电压输出。大多数DC-DC转换器由调节芯片、电感、二极管、三极管和电容组成。DC/DC转换器是一种转换输入电压并有效输出固定电压的电压转换器。DC/DC转换器包括三种类型的：升压DC/DC转换器、降压DC/DC转换器和降压DC/DC转换器。根据需要，可以使用三种类型的调节。PWM型具有高效率和良好的输出电压纹波和噪声。PFM调节型的优点是即使长时间使用，功耗也很低，尤其是在小负载下。PWM/PFM转换型在负载较小时实现PFM调节，负载较重时自动切换到PWM调节。现在DC-DC转换器广泛应用于手机、MP3、数码相机、便携式媒体播放器等产品中。在电路类型的分类中，是斩波电路。

主要依靠锅炉烟气的温度高于环境空气的温度，温度高的气体密度小，就能形成上升抽拔的效果。烟囱越高，抽拔力越大。

目前市场上的手机卡主要有两种：1、SIM卡，也称G网卡，主要由移动和联通两家运营商提供;2、UIM卡，也称C网卡，目前仅由中国电信提供。 　　用户使用UIM卡可以接入中国电信的CDMA网络，卡里存储的信息是接入网络的标识，包括UIM ID、AKY值等。根据要求，UIM卡不仅要采用与GSM系统相同的物理结构、电气特性和接口逻辑，还要增加必须的参数和命令，以实现CDMA系统的功能。UIM卡和SIM卡的关系可以简单的理解成前者是在后者的基础上进行CDMA功能的扩展，两者都是采用IC卡技术。　 　　UIM卡中存储的信息有三种： 　　1、用户识别信息和鉴权信息。包括A-Key、SSD-A和SSD-B; 　　2、业务信息，主要是指与CDMA系统有关的一些信息，这些信息都存储在HLR中，信息量并不大，主要包括短信息的状态等; 　　3、其他信息，包括系统、频段、归属地标识等。

可以删` 可以文件并不代表文件 你删之前可以留意下``

DC-DC升压电路，也称为“电压调节器”，是一种电子电路，它可以把输入电压转换为较高的输出电压。升压电路通常使用于将低电压电源转换为所需电压的应用，如将车载电池的12V电压转换为手机的5V电压。升压电路的工作原理是使用一个可变调节的开关，如电感或电容，将输入电压转换为高频正弦波，然后使用一个调节器将其转换为所需的输出电压。具体来说，升压电路使用一个开关器件（如MOSFET或BJT）来控制输入电压的脉冲，然后使用一个调节器来调节输出电压的大小。升压电路的效率通常在70-95%之间，具体取决于电路的设计和组件的质量。为了提高效率，升压电路通常使用低损耗的组件，并采用合适的布局方式。

1、起闭器是仅仅用在常压锅炉系统上的设备，其实是一个阀门，我们常常把它叫系统启闭阀。2、启闭阀是干什么用的呢？主要是为了防止系统水倒流进入锅炉，由于常压锅炉一般设计上是有开口的水箱或者常通大气的泄放管的，假如水从系统倒流回来充满锅炉后，系统水会全部从锅炉上溢出来了，可以把锅炉房全部淹掉的。最早以前没有启闭阀设计时，常压锅炉一停炉，司炉人员得马上去关闭回水阀，保证水不倒流。启闭阀解决了该问题

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1、 朴素贝叶斯朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。这样朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以只需要较少的训练数据即可。即使NB条件独立假设不成立，NB分类器在实践中仍然表现的很出色。它的主要缺点是它不能学习特征间的相互作用，用mRMR中的R来讲，就是特征冗余。2、逻辑回归(logistic regression)逻辑回归是一个分类方法，属于判别式模型，有很多正则化模型的方法(L0，L1，L2)，而且不必像在用朴素贝叶斯那样担心特征是否相关。与决策树与SVM相比，还会得到一个不错的概率解释，甚至可以轻松地利用新数据来更新模型(使用在线梯度下降算法online gradient descent)。如果需要一个概率架构(比如，简单地调节分类阈值，指明不确定性，或者是要获得置信区间)，或者希望以后将更多的训练数据快速整合到模型中去，那么可以使用它。3、 线性回归线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。4、最近邻算法——KNNKNN即最近邻算法，其主要过程为：计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等);对上面所有的距离值进行排序;选前k个最小距离的样本;根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别;如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。5、决策树决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。6、SVM支持向量机高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分，只要给个合适的核函数，它就能运行得很好。在动辄超高维的文本分类问题中特别受欢迎。可惜内存消耗大，难以解释，运行和调参也有些烦人，而随机森林却刚好避开了这些缺点，比较实用。

DC-DC降压(Step-down)转换器是一种能够将输入电压降低到输出电压的电路。它的工作原理是通过使用电感、电容、晶体管等元器件来实现对电压的转换。最常见的DC-DC降压转换器是工作在开关模式，其工作原理如下:首先，将电流通过开关元器件(如MOSFET)输入到电感中。当开关元器件打开时，电感会磁通增加，产生了一个高压差的电压。然后，将该电压输入到整流器(如二极管)中，进行整流。最后将电压输入到输出电容中进行稳压，得到降压之后的输出电压。为了维持输出电压稳定,转换器通常需要一个控制电路来控制开关元器件的工作频率和占空比。这样输出电压就能跟输入电压隔离,防止了输出电压随输入电压变化而变化，使得输出电压稳定.总的来说，DC-DC降压转换器是一种使用电感、电容、晶体管等元器件来实现电压转换的电路。它的工作原理主要是通过开关元器件和电感来产生高压差，然后通过整流器和输出电容来达到降压目的。它还需要一个控制电路来维护输出电压的稳定。

我有他人即地狱

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘是数据库中知识发现(knowledge discovery in database, KDD)不可缺少的一部分，而KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程，该过程包括一系列转换步骤， 从数据的预处理到数据挖掘结果的后处理。 数据挖掘的起源 来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据 类型的更有效的、可伸缩的工具。这些工作都是建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，而在数据挖掘领域达到高潮。 特别地，数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1)来自统计学的抽样、估计和假设检验；(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法建模技术和学习理论。 数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。 一些其他领域也起到重要的支撑作用。数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。 KDD(Knowledge Discovery from Database) 数据清理 消除噪声和不一致的数据； 数据集成 多种数据源可以组合在一起； 数据选择 从数据库中提取与分析任务相关的数据； 数据变换 通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式； 数据挖掘 基本步骤，使用智能方法提取数据模式； 模式评估 根据某种兴趣度，识别代表知识的真正有趣的模式； 知识表示 使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识。 数据挖掘方法论 业务理解（business understanding） 从商业角度理解项目的目标和要求，接着把这些理解知识通过理论分析转化为数据挖掘可操作的问题，制定实现目标的初步规划； 数据理解（data understanding） 数据理解阶段开始于原始数据的收集，然后是熟悉数据、甄别数据质量问题、探索对数据的初步理解、发觉令人感兴趣的子集以形成对探索信息的假设； 数据准备（data preparation） 数据准备阶段指从最初原始数据中未加工的数据构造数据挖掘所需信息的活动。数据准备任务可能被实施多次，而且没有任何规定的顺序。这些任务的主要目的是从源系统根据维度分析的要求，获取所需要的信息，需要对数据进行转换、清洗、构造、整合等数据预处理工作； 建模（modeling） 在此阶段，主要是选择和应用各种建模技术。同时对它们的参数进行调优，以达到最优值。通常对同一个数据挖掘问题类型，会有多种建模技术。一些技术对数据形式有特殊的要求，常常需要重新返回到数据准备阶段； 模型评估（evaluation） 在模型部署发布前，需要从技术层面判断模型效果和检查建立模型的各个步骤，以及根据商业目标评估模型在实际商业场景中的实用性。此阶段关键目的是判断是否存在一些重要的商业问题仍未得到充分考虑； 模型部署（deployment） 模型完成后，由模型使用者（客户）根据当时背景和目标完成情况，封装满足业务系统使用需求。 数据挖掘任务 通常，数据挖掘任务分为下面两大类。 预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一 般称目标变量(targetvariable)或因变量(dependentvariable), 而用来做预测的属性称说明变量(explanatoryvariable)或自变量(independentvariable)。 描述任务。其目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。 预测建模(predictivemodeling) 涉及以说明变量函数的方式为目标变量建立模型。 有两类预测建模任务：分类(classification)，用于预测离散的目标变量；回归(regression)，用于预测连续的目标变量。 例如，预测一个Web用户是否会在网上书店买书是分类任务，因为该目标变量是二值的，而预测某股票的未来价格则是回归任务，因为价格具有连续值属性。 两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来确定顾客对产品促销活动的反应，预测地球生态系统的扰动，或根据检查结果判断病人是否患有某种疾病。 关联分析(association analysis) 用来发现描述数据中强关联特征的模式。 所发现的模式通常用蕴涵规则或特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的方式提取最有趣的模式。关联分析的应用包括找出具有相关功能的基因组、识别用户一起访问的Web页面、 理解地球气候系统不同元素之间的联系等。 聚类分析(cluster analysis)旨在发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比， 属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。聚类可用来对相关的顾客分组、找出显著影响 地球气候的海洋区域以及压缩数据等。 异常检测(anomaly detection) 的任务是识别其特征显著不同于其他数据的观测值。 这样的观测值称为异常点(anomaly)或离群点(outlier)。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点换言之，一个好的异常检测器必须具有高检测率和低误报率。 异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式、生态系统扰动等。

DC-DC转换器是一种电子电路，它可以将直流电压从一个水平调整到另一个水平。这种转换器可以使用各种不同的技术实现，但其中一种常用的技术是利用变换器。变换器通过在磁芯中交替地通过两个线圈来改变电流的大小来实现电压调整。还有其他技术也可以实现相同的功能，例如使用半导体晶体管开关来控制电流流动。这种类型的开关型DC-DC转换器被称为“振荡器型转换器”。这些转换器可以用在各种不同的应用场景中，例如从车载电池供电的汽车电子系统，或者在工业控制系统中使用。另外,除了传统的变压器和振荡器型转换器外，还有其他几种常用的DC-DC转换器技术可以用来实现相同的功能。1.通过使用整流器和升压电路来实现的桥式变换器2.利用半导体元件的特性，例如MOSFET或IGBT,来实现的半导体型转换器3.使用磁芯和半导体元件组合实现的LLC(集成变压器)转换器不同类型的DC-DC转换器在性能，效率，价格和规模上具有显著差异，选择哪种类型的转换器取决于应用场景的要求。正确使用DC-DC转换器也需要注意一些其他因素。1.输入和输出电压之间的差距:在选择转换器时，应该考虑输入电压和输出电压之间的差距以及转换器的最大输出电压和最小输入电压。2.输入和输出电流:在选择转换器时，应该考虑输入和输出电流的要求以及转换器的最大输入电流和最大输出电流。3.效率:DC-DC转换器的效率是指输出功率与输入功率之比。通常，转换器的效率越高，其能量损失越小。4.尺寸:在选择转换器时，应该考虑系统的空间限制，以确定转换器的尺寸和重量。5.环境条件:在选择转换器时，应该考虑应用环境的温度范围、湿度、和振动，以确定转换器的可靠性。

楼主，你不光孔子打错了，周文王你也打错了不是“盖文王”是“文王”这是《史记》作者司马迁回答好友书信中的话

摘要：dcdc电源模块原理比较复杂，主要是通过电路，发作直流电压，为负载RL供应供电电源，从而达成工作目的。dcdc电源模块的优点有采用隔离式设计，可以有效隔离、可以进行电压转换、输出稳定以及具备保护功能等，具体的dcdc电源模块原理是什么以及dcdc电源模块的优点有哪些，和我一起到文中来看看吧！一、dcdc电源模块原理是什么dcdc电源模块原理：假设Q为开关管，L为储能电感，D为整流管，C为滤波电容，RL为负载。当煽动脉冲为高电往常，开关管Q丰满导通，整流管D截止，输入电压加在电感L上，电感L以磁能办法存储能量，当Q截止时期，整流管D导通，电感L贮存的能量经D开释，在电容C两头发作直流电压，然后为负载RL供应供电电源。在给定条件下，输出端电压的凹凸由Q的丰满导通时刻长短挑选，即由基极所加煽动电压的脉冲宽度挑选。二、dcdc电源模块的优点有哪些1、采用隔离式设计，可以有效的隔离来自一次侧设备带来的共模干扰对系统的影响，使负载能够稳定的工作。2、可以进行电压转换，不同的负载需要不同的供电电压，例如控制IC需要5V、3.3V、1.8V等；信号采集用的运放则需要±15V；继电器则需要12V，24V。而母线电压多为24V，因此需要进行电压转换。3、输出稳定、母线电压在长距离传输过程中会存在线损，故到PCB板级时电压较低，而负载需要稳定的电压，因此需要宽压输入，稳压输出。4、具备保护功能，电源需要在异常情况下，保护系统的负载和本身不坏。

UIM卡即用户识别卡。UIM卡即用户识别卡，是数字移动电话的一张个人资料卡，它采用A级加密方法制作，存储着用户的数据、鉴权方法及密钥(包括ICCID、IMSI和UIMID等)，可供CDMA系统对用户身份进行鉴别。同时，用户通过它完成与系统的连接和信息的交换。uim卡详细介绍如下：应用在cdmaOne手机的一种智能卡，可插入对应的2G手机以使用移动电话服务。 UIM卡可以储存使用者资料、电话号码、认证资料及为SMS提供储存空间。UIM卡的标准化工作由3GPP2（第三代伙伴计划2）负责进行。在cdmaOne系统的原始设计中，用户识别资讯是直接存储在手机中的，并没有一个与手机可以分离的储存用户资讯的功能实体。虽然一些电信业者和制造商希望在cdmaOne系统中也能有一个与GSM系统中的SIM卡类似的设备以实现机卡分离，但这种思想一直没有成为主流思想。

一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据分析思维、数据分析工具之外，还需要掌握基本的数据挖掘思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距所在。 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。今天主要分享其中10种经典算法，内容较干，建议收藏备用学习。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效（相对的CART算法只需要扫描两次数据集，以下仅为决策树优缺点）。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。 PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。 7. AdaBoost Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。 8. kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 9. Naive Bayes 在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。10. CART: 分类与回归树 CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法（二元切分法）；第二个想法是用验证数据进行剪枝（预剪枝、后剪枝）。在回归树的基础上的模型树构建难度可能增加了，但同时其分类效果也有提升。 参考书籍：《机器学习实战》