信息量

信息量是衡量信息多少的物理量。当先验概率高时，信息量较低；反之，信息量较高。比如，从一个口袋中抓球的例子可以说明信息量的概念。在决策树算法中，信息量的量化描述对于预测结果至关重要。

Vibes算法通过分析特征之间的关系和信息量，构建了一个高效的多数投票集成学习模型。 算法核心步骤: 特征关系判定: 判断特征之间是相互依赖还是相互独立。 信息量计算与排序: 在特征相互依赖的情况下，计算每个特征的信息量并降序排序。 优化假设构建: 利用前向搜索算法，根据特征信息量排序结果，从基础学习器假设中选择最优假设，构建最终假设。 实验结果: Vibes算法在 33 个数据集上展现出优异的分类性能，平均准确率高达 89.80%，最低也能达到 78.03%。实验数据采用 .arff (WEKA) 格式。

本指南介绍了系统网站群的在线行为数据和重点渠道内容数据的存储量分析方法。在线行为数据包含接收、结构化和分析数据库。其中，接收数据占据主要空间，包括访问路径信息（1600 字节/PV）。

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精致小巧的截图神器，随时捕捉精彩瞬间。

这是一个内存占用极小的SQL客户端工具，由日本开发人员设计。

该策略通过计算不同周期的成交量移动平均线 (MAVOL) 来判断股票的量价趋势。 具体指标计算方法： MAVOL21：21日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL34：34日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL43：43日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL99：99日成交量移动平均线 * 1.2 MAVOL180：180日成交量移动平均线 * 1.2 策略信号： 当短期MAVOL上穿长期MAVOL时，产生买入信号，例如D1, D3, D7, D13, DC 当短期均线上穿长期均线时，产生买入信号，例如LL 策略应用： 该策略适用于中长线趋势交易者，可以通过观察不同周期成交量

MySQL工具的一个轻量型选择，适合处理简单的数据库管理任务。

基于 SQLite 的桌面便签工具 LittleNote，操作简单、功能实用。用了SQLite做数据存储，不用装数据库服务，直接带着数据库跑。像这种老写待办、备忘的，真的挺方便。便签的内容都保存在littlenote.db3里，存什么都有，创建时间、修改时间都能追溯，安全感满满。程序用的是.NET 开发的，主程序是LittleNote.exe，和你平时双击运行的那种一样，点开就能用。界面走的是简洁路线，没有花里胡哨的设计，打开就是便签清单。写完就保存，搜索也挺快，用来整理会议记录或者写点灵感什么的都蛮合适。还有个System.Data.SQLite.dll，这玩意儿让.NET 直接跟 SQLi