决策树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。 决策树通过树状结构来表示决策过程，每个内部节点代表一个特征或属性的测试，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类别或值。 支持向量机 （SVM）：用于分类任务，构建超平面进行分类。 决策树 （Decision Tree）：基于树状结构进行决策的分类或回归方法。 无监督学习算法： K-means 聚类：通过聚类中心将数据分组。 主成分分析（PCA）：用于降维，提取数据的主成分。 Sourcetree 使用教程 Git 有很多图形界面工具 ( GUI )，比如 SourceTree、Github Desktop、TortoiseGit 等。 SourceTree 是一个 Git 客户端管理工具，适用于 Windows 和 Mac 系统。 SourceTree 简化了开发者与代码仓库之间的 Git 操作方式，我们可以通过界面菜单很方便的处理 Git 操作，而不需要通过命令。 通过 SourceTree，我们.
Why Does A Tree Leak Water After Cutting Off A Limb at Bill Henson blog
默认情况下 pip 使用的是国外的镜像，在下载的时候速度非常慢，本文我们介绍使用国内清华大学的源，地址为： https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 我们可以直接在 pip 命令中使用 -i 参数来指定镜像地址，例如： pip3 install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 以上命令使用清华镜像源安装 numpy 包。 设为..
通过 $.fn.tree.defaults 重写默认的 defaults。 树（tree）在网页中以树形结构显示分层数据。 它向用户提供展开、折叠、拖拽、编辑和异步加载功能。
cv2.RETR_TREE: 检测所有轮廓，并建立完整的层次结构。 method: 轮廓近似方法，常用的有： cv2.CHAIN_APPROX_NONE: 存储所有的轮廓点。 cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE: 压缩水平、垂直和对角线段，只保留端点。 contours: 输出的轮廓列表，每个轮廓是一个点集。 hierarchy: 输出的层次结构.
