现在基本上apk都支持流下载，那么我们也可以做个流解压提取我们的信息。
查阅apk和zip压缩格式，主要得到以下几个信息。
zip压缩格式:
本地文件头1
文件数据1
数据描述符1
以上重复若干次
本地文件头 n
文件数据 n
数据描述符n
archive decryption header(EFS)
archive extra data record (EFS)
中央目录
zip64的中央目录记录结束
zip64的中央目录定位结束
中央目录记录结束
可以注意到，在最新版的XGBoost已经支持GPU运行了。以下我将介绍如何在python下配置xgb支持gpu。
##必要环境
作者：但愿
链接：https://www.zhihu.com/question/54146603/answer/241427273
来源：知乎
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①昨天我去小区的小卖部买东西，老板和我谈到他的女儿因为高考成绩不是很好，最后读了一个民办高校的事。现在女儿刚刚读大学2个月，向父亲表态，一定要“考研”，离开这个学校，去往更好的学校求学。父亲于是问我，大一怎么准备考研？到底是工作好还是考研好？我沉吟一下，你女儿是不是只是热衷于“表态”，而并不想认真准备考研呢？我这么思考是有原因的。如果真是想考某个大学的硕士研究生，一个当下最好的办法，就是离开正在读的民办高校，回到高中复读一年，争取考到这个大学的本科生，再在这个大学读4年书，大四时候选择考本校的研究生。而不是在一个民办高校里，用四年时间和外在环境做斗争，不断加深自律学习，毕竟环境给人带来的制约作用实在是太大了。
本文参考xgboost官方文档以及python中xgboost参数设置而作。
使用语言：python
#Markdown: 让书写更美好
##Markdown简介
Markdown 是一种轻量级标记语言，创始人为约翰·格鲁伯（John Gruber）。它允许人们“使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的XHTML(或者HTML)文档”。[1]这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。 ——维基百科
优点：
##Markdown语法
JDATA算是我第一次参加的大型带奖金比赛 =#= 大约是2017.4月我被我的好友机器变得更残忍拉入机器学习的坑。然后推荐我去kaggle打入门的house prices和digit recognizer。这时候JDATA已经开赛了，但萌新入门，完全不会。
还是先看kaggle上的kernels做入门题吧。4.16把houseprice做到1100名。在做house price时还不会处理非数值型数据，就简单把数值型的筛出来，然后用SVM跑了下。pandas也基本不会用（当时只是会python基础语法）。代码仅仅50行吧。
好歹有了点成绩，虽然很烂，但也可以稍稍激励下自己嘛。digit recognizer 到没有做出来，debug也不成功，放弃了。
这时候，JDATA也开了3星期左右了。 想着混混感受下氛围的原则，下载数据，准备开搞。在群里潜水了一段时间，发现有规则和模型2条路。模型，暂时不会用，先试试规则吧。比如前几周加到购物车但没有购买的，作为目标用户的购买意向物品。试了几个，发现效果还可以，最好的提交排名达到了600名。怎么办，语法有瓶颈而且规则确实不熟悉，不知道该怎么提分了。还是看看模型吧。
以一个有监督的二分类模型，模型对每个样本的预测为一个概率值，我们需选取一个阈值(cutoff)来区分好坏用户
假定我们已经定好了一个阈值，超过此阈值定义为（目标用户）1，低于此阈值定义为非目标用户（0），就可以计算出混淆矩阵(confusion matrix)
由上图我们可以得出TP.TN.FP.FN四个值。
ROC曲线（receiver operating characteristing curve):是由多个混淆矩阵的结果组合，若在上述模型中没有定义好阈值，而是将模型预测结果从高到低排序，将每个概率值依次作为阈值，那么就要多个混淆矩阵。
##配置SSH
在git中执行下面命令生成SSH
ssh-keygen
id_rsa.pub,记事本打开复制SSH key的内容判断SSH是否配置好
ssh -T git@github.com
若出现Hi XX! You've successfully authenticated,but Github does not provide shell access.
代表配置完成
node.js github git 下一步执行
hexo server
若报错，则执行命令$ sudo npm install hexo-server
重试，出现INFO Hexo is running at http://0.0.0.0:4000/. Press Ctrl+C to stop.则表明成功在本地运行