这是上海交通大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP3D-Diag/代码：https://github.com/qiaoyu-zheng/RP3D-Diag数据集：https://huggingface.co/datasets/QiaoyuZhen

我的PHP看起来像这样:$sql1="SELECT@rownum:=@rownum+1Rank,q.*FROM(SELECT@rownum:=0)r,(SELECT*,sum(`numberofcases`)astot,sum(`numberofcases`)*100/t.sAS`%oftotal`FROM`myTable`CROSSJOIN(SELECTSUM(`numberofcases`)ASsFROM`myTable`where`type`=:criteriaand`condition`=:diagnosis)twhere`type`=:criteriaand`conditio

前  言树方法精髓就是划分特征，从第一次分裂开始就要考虑如何最大程度改善RSS，然后持续进行“树权”分裂，直到树结束。后面的划分并不作用于全数据集，而仅作用于上次划分时落到这个分支之下的那部分数据。这个自顶向下的过程被称为“递归划分”。这个过程是贪婪的，贪婪的含义是指算法在每次分裂中都追求最大程度减少RSS，而不管以后的划分中表现如何。这样做可能会生成一个带有无效分支的树，尽管偏差很小，但是方差很大。为了避免这个问题，生成完整的树之后，你要对树进行剪枝，得到最优的解。这种方法的优点是可以处理高度非线性关系，但它还存在一些潜在的问题:一个观测被赋予所属终端节点的平均值，这会损害整体预测效果(高偏

刚从Flask开始，接下来是http://flask.pocoo.org/docs/views/假设我有一个基本的RESTapi，在这种情况下用于症状:/GET-listPOST-create/GET-detailPUT-replacePATCH-patchDELETE-delete我可以使用Flask的MethodView非常干净地实现它，如下所示:fromflaskimportBlueprint,request,gfromflask.viewsimportMethodView#...mod=Blueprint('api',__name__,url_prefix='/api')cla