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剑海风云
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定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- SRT3D: A Sparse Region-Based 3D Object Tracking Approach for the Real World
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基于区域的方法在基于模型的单目3D跟踪无纹理物体的复杂场景中变得越来越流行。然而,尽管它们能够实现最先进的结果,大多数方法的计算开销很大,需要大量资源来实时运行。在下文中,我们基于之前的工作,开发了SRT3D,这是一种稀疏的基于区域的3D物体跟踪方法,旨在弥合效率上的差距。我们的方法在所谓的对应线(这些线模型化了物体轮廓位置的概率)上稀疏地考虑图像信息。由此,我们改进了当前的技术,并引入了考虑定义
- 婚前没有满足男人的“择爱观”,婚后老公出轨的概率会变高
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相信很多女孩子会听过这样的话:你这样的女人适合过日子,可以娶回家当老婆;你这样的女人适合谈恋爱,但不适合过日子,不能娶回家的。成熟理性的男人,对于选女朋友和选老婆,标准是不一样的,我希望正在恋爱或者准备恋爱的姑娘们能明白这一点。在这里,我先和大家分享两组概念:一是短择和长择;二是择爱观和择偶观。短择和长择:短择,顾名思义,就是短期择偶。男人只是想和你玩一玩,玩腻了就抛弃,他并不打算和你发展长期稳定
- 概率图模型(PGM)综述
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RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- 写作界的火云邪神,一篇标题甩出来,打破你的思维定势
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砍柴书院&写作营丹老师在开营的时候说:“作为五年的新媒体编辑,在接下来的这一个月的时间里,我能为大家提供的帮助是,关于写作的建议,文章的优化,以及思维力的变化。”丹老师的每一节课都有趣、有料,有浅显易懂的理论,有恰如其分的例子。让我们在欢乐轻松的氛围中听的懂,学的会。4月27日上的是标题课——《如何写出不影响调性,又能打开概率高的标题》(上课前,教导主任“小鹿波比”就喊我们:“今晚上有热情的互动,
- 处于苍蝇模式,寻找蜜蜂模式
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对于我这个七零后生人,即将步入知命之年年龄的人来说,选择一项下一辈子靠谱的职业确实是一个极其慎重和重要的事。虽说我也读过《百年人生》,按照目前医学科学技术的发展进步,这一代的人也许能够活到八十到一百岁,五十上下的年龄也就是中青年。但不可否认的是,相比于年轻人,除了在智力、经验上不输之外,在人体机能和精力上确实再走下坡路,这是不容辩解的,虽说这个年龄段有少量的人的体力和精力很好,但要看概率,用概率这
- 潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习
剑海风云
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定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
- 卷积神经网络(CNN)详细介绍及其原理详解(二)
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Pytorchcnn深度学习人工智能
接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例,现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征,如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢?此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”,将其维度变为1×x1×x1×x,这个过程就是全连接的过程。也就是说,此步我们将所有的特征都展开并进行运算,最后会得到一个概率值,这个概率值就是输入图片是否是人的概率,这个过程
- 可惜我还是很喜欢你(10)
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陈奶盖135有次不太高兴,跟夏来说我奶奶不喜欢我因为重男轻女,所以我奶奶对我和我妈妈都不好,我很怕以后遇到这样的婆婆。他很温柔的跟我说,他妈妈是很好的人,他奶奶也是,我不会有这样的苦恼的。......现在想起来,就也挺难过。136我俩的大学不是在厦门嘛,我是福建人他不是。有次聊到什么,我跟他说可能大概率我以后会回福州工作吧。他问我为什么,(因为我也不是福州人。)“因为家里在福州有房子,我父母给我买
- 美
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试问,谁又会拒绝美、变得更美呢?故事父子俩见一辆豪车驶来,儿子说:开这种车的人,肚子里一定没什么文化。父亲:说这种话的人,兜里一定没有钱。好看的皮囊千篇一律,有趣的灵魂万里挑一,说这句话的人,大概率没有一副好看的皮囊。绝杀但凡好看的皮囊再加上那么一点优点,就能组成绝杀!+才,集美貌与才华于一身;+财,无往不利;+德,人美心善;……没有比外貌更能万搭的品质了,绝无仅有。美就像一个超级放大镜,任何优点
- 日记2021-3-8
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今天开课第一天,对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下,下午去图书馆呆了2个多小时,晚自习看了概率论与统计学,单词:talent天赋,才能,thick厚的,obstacleto对……障碍,introduce介绍,传入,thin瘦的,稀薄的,thorough彻底的,完全的,occurredto想到,invent发明,throat喉咙,ofcourse当然,thunder雷,雷声,tide潮汐,o
- 【机器学习】朴素贝叶斯
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3.朴素贝叶斯素贝叶斯算法(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。其“朴素”之处在于假设各特征之间相互独立,即在给定类别的条件下,各个特征是独立的。尽管这一假设在实际中不一定成立,合理的平滑技术和数据预处理仍能使其在许多任务中表现良好。优点:速度快:由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率,训练和预测的速度非常快。适用于高维数据:即使在特征数量多的情况下,朴素贝叶斯仍然表现良好
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NO1、制定成本预算的步骤(1)将项目总成本分摊到项目工作分解结构的各个工作包(2)将各个工作包成本再分配到该工作包所包含的各项活动上(3)确定各项成本预算支出的时间计划及项目成本预算计划PS:1、分到工作包2、分到工作包中的活动3、确定各项成本指定预算NO2、定性风险分析的方法定性风险分析的技术方法有风险概率与影响评估法、概率和影响矩阵、风险紧迫性评估等PS:概率与影响评估法经常考到,容易与定量
- AdaBoost算法(AdbBoost Algorithm)—有监督学习方法、非概率模型、判别模型、非线性模型、非参数化模型、批量学习
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定义输入:训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)},其中,xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}x_i\in\chi\subseteqR^n,y_i\in{\tty}=\{-1,+1\}xi∈χ⊆Rn,yi∈y={−1,+1}
- 【机器学习】近似推断的基本概念以及变分贝叶斯的基本概念
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引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法,特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法(SamplingMethods)1.1.1.1马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)1.1.1.2重要性采样(ImportanceSampling)1.1.1.3蒙特卡洛模拟(MonteCarloSimulation)1.1.2变分推断(V
- 每日复盘分享
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3-90/Day15/有效学习,从每日复盘分享开始【2021.8.3社科篇】《人生算法》——第二部分人生算法十八关【一】收获新知第2关、狭隘/穷人思维是打折甩卖了概率权——商业世界的算法,是通过概率权分配游戏。尤其是万物皆被编码,这意味着,可以通过数字化的“码”控制物理世界的“万物”——为了公平,这类控制通常是通过概率权实现权利与财富的转移。——狭隘是我们面临的第二个人生难题。人和人之间的差异很多
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前言不管在Camera1或者Camera2在适配不同手机/不同使用场景的情况下都需要计算摄像头里提供的分辨率列表中最合适的那一个分辨率.所以在需要大量机型适配的app,是不建议不经过计算直接自定义分辨率设置到预览或者拍照照片中,有概率会因为摄像头不支持你输入的自定义分辨率导致报错或者打不开摄像头.如果你的确有需求要自定义分辨率,那么使用场景只有一个那就是你是在开发Android设备,并且你输入的自
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在概率论和统计学中,PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数:ProbabilityDensityFunction(PDF):概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X,其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度,即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率,即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
- Python 数学建模——方差分析
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文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言 方差分析也是概率论中非常重要的内容,有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的?如果说假设检验用于分析两个总体之间的均值μ1,μ2\mu_1,\mu_2μ1,μ2是否存在显著的差别,那么方差分析就是分析两个以上总体之间的均值是否存在显著的差别。单因素方差分析用途:已知一个量AAA可能会影响XXX,AAA的不同取值可能
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几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象,比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受,我们很难预测明天的精确问题,但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右,冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外,还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
- 数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理
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阅读之前看这里:博主是正在学习数据分析的一员,博客记录的是在学习过程中一些总结,也希望和大家一起进步,在记录之时,未免存在很多疏漏和不全,如有问题,还请私聊博主指正。博客地址:天阑之蓝的博客,学习过程中不免有困难和迷茫,希望大家都能在这学习的过程中肯定自己,超越自己,最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数,以
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生活感悟是很容易写的,只要你生活中稍稍关注一下周围在发生什么,随便什么事情都可以,甚至编一件事都可以,然后为之赋予一个意义。举例子的话,比如说我可以写我的概率论老师,每节课三小时,两小时都是在讲课堂无关的事情,都是在讲一些她以为的人生道理,却不知道因为她讲得太多,加上她使用互联网的能力不足,她讲得已经完全不能触动到学生的神经,反倒还促进了一些学生的逃课。这就是典型的以己度人,她以为她在分享自己认为
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虽然随着肺结节的深入科普,大家都晓得大部分的肺结节属于良性结节,而良性结节的恶变几率极低,但这不代表在随访复查肺结节的时候不会心慌啊。肺结节的良恶性判断需从多方面加以综合,如较为简单的判断方法则是看结节大小:直径小于5mm,其恶性的可能性小于1%;直径5-8mm,恶性概率在2-6%之间;直径8-20mm,恶性概率在18%左右;直径20mm以上的肺结节恶性概率会明显增高,可高于50%。但事实上部分体
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每个人的时间的精力(资源)都是有限的(包括企业组织或者国家),所以我们只能在有限的条件下达到最大限度的目的,而且选择最有利的方案,那么如何才能做到呢?——谋定而后动。孙子曰:“夫未战而庙算胜者,得算多也;未战而庙算不胜者,得算少也。多算胜少算,而况于无算乎!”在做一件事情之前进行周详严密的分析和策划,需要判断这件事情的可能性,可能性越大越容易成果,可能性越小,成功的概率就会越小。如果你考都不考虑就
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问题说明按参考资料中两个链接,获取网站上的m3u8视频,下载并解密了ts文件,发现一部分ts文件能播放,一部分不能播放(解密失败)。解决经过反复尝试,发现疑似是多线程下载ts文件时,解密函数cryptor=AES.new(key,AES.MODE_CBC,key)的问题。当解密函数在线程函数外面(即所有线程每次运行都是用同一个cryptor)发现均有一定概率导致ts文件无法播放。当解密函数在线程函
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机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性,由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年提出,称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。其定义为:H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中:X是一个随机变量,它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率。熵H
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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