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进程间通信（IPC）以下是星火大模型回答，在Windows中，进程间通信（IPC）机制提供了多种方法，包括： 管道（包括无名管道和命名管道） 消息队列 信号量 共享内存 套接字Socket 远程过程调用（RPC） 本地过程调用（LPC）：LPC是一种基于函数调用的IPC机制，它允许一个进程调用另一个进程中的函数。这种方法适用于需要在多个进程之间共享代码的情况。 事件 互斥量 文件映射 动态数据交换（DDE）：DDE是一种基于消息的IPC机制，它允许一个进程向另一个进程发送命令并接收响应。DDE主要用于Windows桌面应用程序之间的通信。 对象连接与嵌入（OLE） 动态链接库（DLL）  剪贴板：进程可以通过访问系统剪贴板来共享数据。但是，剪贴板只能在同一台计算机上的进程之间共享。 邮槽：邮槽是一种基于消息的IPC机制，它允许一个进程将消息发送到另一个进程。邮槽可以通过命名管道、邮槽队列或邮槽服务来实现。 如何获取Windows中所有打开的管道的列表？法1：SysInternals中的pipelist软件(D:\BaiduNetdiskDownload\PipeList64),管理 ...

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CARTID3C4.5 对比三种算法以下是 C4.5、ID3 和 CART 对回归任务和连续值特征的支持对比： 特性 ID3 C4.5 CART 任务类型 仅分类 仅分类 分类 + 回归 连续特征支持 需手动分箱 自动二分 自动二分 分裂标准 信息增益 信息增益比 分类：基尼系数回归：MSE 缺失值处理 不支持 支持 支持 树结构 多叉树 多叉树 二叉树 如何选择算法？ 分类任务： 优先选 C4.5（支持连续值和缺失值，避免ID3的多值偏好问题）。 若需二叉树或兼容回归，选 CART。 回归任务：只能选 CART。 简单需求：若数据全是离散值且无缺失值，可用 ID3（但实际很少单独使用）。 特征选择 计算信息增益/比都可以进行特征筛选，后者更优 特征增益没有绝对含义，通过相对熵来归一化尺度得到特征增益比（类多，相对熵大影响其绝对值的含义），实际上归一化系数常使用分裂信息计算，即某个属性Ag划分概率比例得到的熵 ID3步骤 步骤1，2分别处理标签全相同和没有数据集的情况，用于迭代终止 需要选择一个阈值，找到最大信息增益的特征，最大信息增益小 ...

不同IDE调试大同小异，条件是 1 选择调试而不是直接执行，否则可能不会观察（jupyter notebook和matlab除外）2 在左边run and debug 里面，notebook在下方命令行处或笔记处选择显示3 必须添加断点，还可以监视表达式（类实例.成员，A==B之类的）