标准ID

在需要快速生成大量不重复ID的大数据场景下，SnowflakeIDWorker算法可以一秒生成5000个ID。该算法的核心是利用时间戳（long timestamp = timeGen();）以及上一个时间戳加位移来确保ID的唯一性。

这是一个名为 hive_have_null_id.tar.gz 的压缩文件。该文件包含 Hive 数据，其中某些记录的 ID 字段可能为空值。

在信息技术行业，特别是在自然语言处理（NLP）和知识图谱研究领域，TransE模型具有重要意义。介绍了TransE模型的基本原理及其在知识表示学习中的应用。数据集包括entity2id.txt和relation2id.txt，分别记录了知识图谱中实体和关系的唯一标识符，用于模型训练和推理。同时，train.txt文件包含了训练数据，即事实三元组，用于模型学习实体之间的关系。附带的code.py文件提供了实现TransE模型的Python代码，包括数据预处理和模型训练的详细步骤。

使用Matlab进行ID3决策树算法的实现。

ID生成器是一种便捷的工具，可用于快速生成数据库中所需的各种类型的ID。它支持多种ID类型，帮助用户轻松管理数据库记录。

这份文件包含了全国各地城市的详细数据，包括城市名称及其对应的统计局ID，文件内部有JSON和SQL格式，可直接导入MySQL数据库。

电梯 ID 卡解码的资源，适合想搞清楚 ID 卡数据结构或者搞 RFID 开发的朋友。嗯，资源不多，这种能拿来直接研究的还挺难找的。 电梯 ID 卡的卡号格式说复杂也不复杂，大部分就是16 进制编码+位移规则那一套，碰上厂商自定义的编码方式，就得靠你自己解。这个资源挺实用，直接能让你试着对照卡号数据。 你要是对RFID或者门禁系统做开发，这类卡号解码就是刚需。配合像C#K3RFID这样的工具用，效果更好。你可以看看这篇C#写卡与销卡的工具源码，配合使用挺方便。 想深入了解不同解码方式的区别，也可以看看迭代解码 vs 维特比解码的文章，虽然偏通信，但原理上有借鉴意义。 对了，别忽略编码方式，比如

ID3 算法是一种经典的决策树学习算法，挺适合用来做分类任务。它通过计算信息增益来选择最优的划分特征，从而构建出决策树。你可以用它来一些数据集，像银行贷款风险评估、顾客行为预测这些问题都可以用决策树。挺简单易懂的算法，而且用 Python 或者 Java 实现起来也蛮方便。想要深入了解的话，网络上有一些不错的资源可以参考，你理解整个决策过程。

ID3算法的决策树学习过程目的是减少不确定性。如果选择属性A作为测试属性，它有性质a1,a2,a3,...,ai，当A=ai时属于第i类的实例数量为Cij。P（Xi;A=aj）表示测试属性A取值为aj时属于第i类的概率。Yj为A=aj时的实例集，则决策树对分类的不确定程度为训练实例集对属性A的条件熵：(3)(4)

ID3（迭代二分器3）算法是一种经典的决策树学习方法，由Ross Quinlan于1986年提出。它专注于分类任务，通过构建决策树模型来预测目标变量。ID3算法基于信息熵和信息增益的概念，选择最优属性进行划分，以提高决策树模型的准确性。信息熵用于衡量数据集的纯度或不确定性，信息增益则是选择划分属性的关键指标。Delphi编程语言支持下的ID3算法展示了面向对象的实现方式。决策树模型直观地通过树状结构进行决策，每个节点代表特征，每个叶节点表示决策结果。