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        决策树(DecisionTree)学习是以实例为基础的归纳学习算法。算法从--组无序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则,决策树也能表示为多个If-Then规则。一般在决策树中采用“自顶向下、分而治之”的递归方式,将搜索空间分为若千个互不相交的子集,在决策树的内部节点(非叶子节点)进行属性值的比较,并根据不同的属性值判断从该节点向下的分支,在树的叶节点得到结论。        数据挖掘中的分类常用决策树实现。到目前为止,决策树有很多实现算法,例如1986年由Quinlan提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法,以及CART,C5.0(C4.5的商业版本),SL

 MerkleTree在高效验证数据的同时减少了链上计算和存储，因为非常适合基于区块链的白名单验证，空投，IDO等需要验证数据的业务。MerkleTree介绍默克尔树，在区块链出现前，曾广泛用于文件系统和P2P系统中。在区块链中，默克尔树常用于高效验证数据，如，实现空投，白名单，IDO，混币器等。默克尔树是一种hash树，底层叶子节点的hash变动会一层一层的传递直到树根root，所以roothash实际代表了底层所有数据的摘要，通过验证roothash来确定是否是它的叶子节点。那么只需要在链上记录树根就可以开始验证其叶子节点的归属，每当新增叶子节点，也只需更新roothash即可，而不必存储

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　　在打算自己实现二维码的定位的时候，看到了相关博文的关于cv2.findContours返回的层级信息来定位三个“回”字从而达到定位二维码的目的，但是返回的hierarchy中的层级信息分别对应的是哪个轮廓却困扰了许久，查阅了很多资料最后还是自己手动找出了清晰的规律。　　关于hierarchy返回的每一组list中的每个元素的意义分别是：　　　　1、Next表示相同等级的下一个轮廓。　　　　2、Previous表示相同轮廓级别的上一个轮廓。　　　　3、First_Child表示其第一个子轮廓。　　　　4、Parent代表示其父代轮廓的索引。　　具体的描述我就不过多赘述了，相关资料可以跳转参考

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假设我有一个这样的堆栈:A->B->C->D->E并且E中有一个操作弹出E、D、C并启动F，这样我最终得到A->B->F.如何构建这样的后台堆栈？我可以将startActivityB与FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP一起使用，然后再使用startActivityF吗？第一个startActivity不会在他添加F之前关闭E吗？例如，我如何让A->B->C和C中的Action将其更改为A->D->E？我可以将PendingIntent与TaskStackBuilder一起使用吗？提前致谢!(顺便说一句，这是我的第一个问题!) 最佳答案