国科大模式识别与机器学习期末复习—

概率图模型（PGM）综述医学影像处理概率图模型概率图模型综述
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
【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 Lossya 机器学习人工智能 python 贝叶斯网络变分贝叶斯近似推断
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
机器学习---概率图模型（概率计算问题）三月七꧁ ꧂ 机器学习机器学习人工智能
1.直接计算法给定模型和观测序列，计算观测序列O出现的概率。最直接的方法是按概率公式直接计算.通过列举所有可能的长度为T的状态序列，求各个状态序列I与观测序列的联合概率，然后对所有可能的状态序列求和，得到。状态序列的概率是对固定的状态序列，观测序列的概率是。，O和I同时出现的联合概率为。然后，对所有可能的状态序列I求和，得到观测序列O的概率，即但是，利用公式计算量很大，是阶的，这种算法不可行。2.
机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型三月七꧁ ꧂ 机器学习机器学习学习人工智能
1.学习与推断基于概率图模型定义的分布，能对目标变量的边际分布（marginaldistribution）或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型，还需确定具体分布的参数，称为参数估计或学习问题，通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量，则参数估计过程和推断十分相似，可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x＝｛x1，x2，···，xn｝能分为XE
机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）三月七꧁ ꧂ 机器学习机器学习人工智能
1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据（例如训练样本）对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将描述任务归结为计算变量的概率分布，在概率模型中，利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断（inference）”，其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。生成式：计算联合分布(,,)，判别式：
白铁时代 —— （监督学习）原理推导人生简洁之道 2020年 -面试笔记人工智能
来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化1.5感知机&SVM感知机SVM线性可分SVM线性不可分SVM对偶优化问题&非线性SVM序列最小优化算法SMO1.7概率图模型EM算法EM算法的导出和流程应用举例：高斯混合模型(
NLP系列学习:CRF条件随机场(1) 云时之间
大家好,今天让我们来看看条件随机场,条件随机场是一项大内容,在中文分词里广泛应用,因为我们在之前的文章里将概率图模型和基本的形式语言知识有所了解,当我们现在再去学习条件随机场会容易比较多(在动笔写这篇文章前我也翻阅了很多的博客,发现很多博主上来就讲一大堆核心公式,而之前的铺垫知识都很少提,我觉得这不太好,会让很多人一开始就懵).而我希望在我的这几篇文章尽可能的减少单纯理论知识的复述,而是通过一些实
HMM隐马尔可夫模型和维特比算法 Y·Not·Try NLP HMM 维特比算法自然语言处理算法机器学习
前言一、HMM的构成二、HMM的基本假设1.齐次马尔可夫假设2.观测独立假设3.参数不变性假设三、HMM的参数学习（监督学习）四、参数学习的代码思路五、维特比算法六、维特比算法代码思路总结前言隐马尔可夫模型是关于时序的概率图模型，属于生成模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型常用来处理诸如分词，词性标注，命名
8、VAE:变分自编码器 O_meGa AIGC论文笔记深度学习人工智能计算机视觉深度学习
目录一、背景与动机二、创新与卖点三、实现细节VAE模型架构损失函数VAE的背后的数学原理简易代码四、总结一、背景与动机在深度学习领域，数据的有效表示和生成模型一直是研究的重点。VAE，即变分自编码器（VariationalAuto-Encoder），正是在这种背景下应运而生的前沿技术。它结合了自编码器和概率图模型的优点，旨在解决高维复杂数据的高效表示和生成问题。VAE最想解决的问题是什么？首先是如
图像生成之变分自动编码器（VAE） Wilson_Hank 机器学习人工智能
简要介绍“概率图模型+神经网络”、“EM算法、变分推断”自动编码器是一种无监督学习方法，将高维的原始数据映射到一个低维特征空间，然后从低维特征学习重建原始的数据。变分自编码器（VariationalAutoencoder，简称VAE）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想。VAE在建模生成模型时是显式地定义了条件概率分布，通过最大似然估计来学习生成模型的参数，使其能够生成与训练数据相似的
【机器学习】条件随机场十年一梦实验室机器学习人工智能
一、马尔可夫随机场1.1概率图模型什么是有向图模型和无向图模型？https://www.jianshu.com/p/dabbc78471d7团、极大团、最大团-简书(jianshu.com)1.2马尔可夫随机场二、条件随机场概述2.1条件随机场简介条件随机场（ConditionalRandomField，简称CRF）是一种用于序列标注（sequencelabeling）的概率模型。它是马尔可夫随机
.【机器学习】隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）十年一梦实验室机器学习人工智能
概率图模型是一种用图形表示概率分布和条件依赖关系的数学模型。概率图模型可以分为两大类：有向图模型和无向图模型。有向图模型也叫贝叶斯网络，它用有向无环图表示变量之间的因果关系。无向图模型也叫马尔可夫网络，它用无向图表示变量之间的相关关系。概率图模型可以用于机器学习，人工智能，自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等领域。一、马尔科夫模型随机过程马尔科夫过程马尔科夫链状态转移矩阵通过训练样本学习得到，采
EM算法及公式推导 XI-C-Li 概率图模型算法机器学习人工智能
含隐变量的概率图模型的参数估计问题在解决含隐变量的概率图模型的参数估计问题时，一种简单的想法是取使其对数边际似然最大的作为估计的参数。为观测变量的观测数据，是一个向量，为隐变量的取值（但实际上无法观测）是一个向量，需要通过求和（积分）的形式去除。但函数中存在对数函数内部带有求和的形式，这样非常难以求导。比如在高斯混合模型中，隐变量是一维离散的变量。12......k......其中均是待估计参数，
模式识别与机器学习-概率图模型 Kilig* 机器学习机器学习人工智能
模式识别与机器学习-概率图模型概率图模型三大基本问题表示推断学习有向概率图模型例子三种经典的图HMMViterbi算法谨以此博客作为复习期间的记录概率图模型三大基本问题概率图模型通常涉及三个基本问题，即表示（Representation）、推断（Inference）和学习（Learning）。这三个问题是概率图模型中关键的核心概念。表示（Representation）：表示问题涉及选择合适的图结构
【多传感器融合导航论文阅读】今天我刷leetcode了吗论文阅读学习方法
多传感器融合导航论文积累知识点总结因子图一致因子图文献阅读笔记[IF18.6]知识点总结因子图FactorGraph是概率图的一种，是对函数因子分解的表示图，一般内含两种节点，变量节点和函数节点。因子图存在着：两类节点：变量节点和对应的函数节点变量节点所代表的变量是函数节点的自变量。同类节点之间没有边直接相连。一致因子图一致性指的是在该框架中能够保持一致性地更新变量的值，使得整个概率图模型中的变量
VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现篝火者2312 机器学习人工智能笔记 python 机器学习开发语言深度学习
1、前言变分自编码器是近些年较火的一个生成模型，我个人认为其本质上仍然是一个概率图模型，只是在此基础上引入了神经网络。本文将就变分自编码器（VAE）进行简单的原理讲解和数学推导。2、引入2.1、高斯混合模型生成模型，可以简单的理解为生成数据(不止，但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止，但我们暂且就这么理解它)}(不止，但我们暂且就这么理解它)。假如现在我们有样本数据，而我们发现这些样本符合
优化概率神经网络_用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解组合优化问题... weixin_39849671 优化概率神经网络
Idea半成品，现在不做了，分享下（尾附资料库和代码）~主要技术点：用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解问题，生成一个关于变量的N*M矩阵，N是变量个数，M是变量取值集合的大小，矩阵元素代表某变量取某元素的信念，根据这个矩阵可自然读出解（如果不满足约束的情况实在太严重，就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制）：《
用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解组合优化问题 Monte0539 深度学习神经网络
主要技术点：用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解问题，生成一个关于变量的N*M矩阵，N是变量个数，M是变量取值集合的大小，矩阵元素代表某变量取某元素的信念，根据这个矩阵可自然读出解（如果不满足约束的情况实在太严重，就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制）：《BeliefPropagationNeuralNetwo
概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探虫小宝
1.从贝叶斯方法（思想）说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人ThomasBayes的观点就是：任何时候，我对世界总有一个主观的先验判断，但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正，我对世界永远保持开放的态度。1763年，民间科学家ThomasBayes发表了一篇名为《Anessaytowardssolvingaprobleminthedoctrineofchance
【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器 giszz 人工智能学习笔记人工智能
一、变分自动编码器（VAE）变分自动编码器（VariationalAutoencoder，简称VAE）是一种生成式模型，属于深度学习领域中的一种重要技术。它通过结合深度学习和概率图模型的思想，能够学习到数据分布的潜在表示，并生成新的数据样本。变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型，用于学习数据分布的潜在表示。它通过最大化数据的对数似然下界（ELBO）来学习数据生成过程。VAE由两部分
机器学习 (第9章概率图模型) komjay 机器学习人工智能
一、学习目标1.学习概率图模型中两种重要的模型：贝叶斯网络和马尔科夫随机场2.学习使用概率图模型去进行实际问题的学习与推断3.学习近似推断二、贝叶斯网络概率图模型基于图，而图这种数据结果分为两种：有向图和无向图，针对有向（无环）图结构，实现的是贝叶斯网络，针对无向图，则为马尔可夫随机场。1.有向无环图根据图中每个结点不同，可提取出不同的相关结点，如以x3为例2.联合概率分布我们之所以搞出这么一个图
Arxiv网络科学论文摘要17篇(2020-09-02) ComplexLY
理解在线社会网络衰退动力学的理论模型;强关系对之间的内部迁移和移动通信模式;国际关系中联盟与竞争网络的结构平衡;金融网络中的或然可转换债券;当代价高昂的惩罚逐渐演变为有利时;可见度有限的多数投票模型：对滤泡的调查;基于增强学习的黑盒规避攻击进行动态图中的链路预测;基于概率图模型和递归神经网络的语义情感分析;网络增长模型中节点影响的动态;社交用户的前k位社交-空间协同参与位置选择;利用网络分析探索农
机器学习 | 概率图模型西皮呦机器学习机器学习人工智能
见微知著，睹始知终。见到细微的苗头就能预知事物的发展方向，能透过微小的现象看到事物的本质，推断结论或者结果。概率模型为机器学习打开了一扇新的大门，将学习的任务转变为计算变量的概率分布。实际情况中，各个变量间存在显式或隐式的相互依赖，如朴素贝叶斯方法直接基于训练数据去求解变量的联合概率分布在时间复杂度还是空间复杂度均是不可行、不划算的。直接基于训练数据求解变量联合概率分布困难。Probabilist
自然语言处理之概率图模型--预备知识罗宇翔
概述本章将介绍一些概率论、图、信息论、马尔可夫等相关基础知识，这些知识点将会贯穿于概率图多个模型的讲解中，在相应模型篇章的开头，也会再次列出这些基础知识。概率论联合概率两个及以上随机变量image.png，可以用联合概率分布image.png描述其各个状态的概率，简称为联合概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数
python 大数据选题推荐 L学长
一、python毕设选题推荐以下为学长手动整理python毕业设计项目，完全可以作为当前较新的毕业设计题目选择方向，给各位同学参考项目分享，毕设指导：https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/master/gg/python/README.md1基于MapReduce的气候数据的分析2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现3基于概率图模型的蛋白质功能预测4基于第三方库
贝叶斯网络（人工智能期末复习）倒杯Whisky 人工智能人工智能贝叶斯网络 D分离法条件概率表贝叶斯网络独立性
文章目录贝叶斯网络（概率图模型）定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络（概率图模型）定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG）。主要考点给出一定表述，要求画出贝叶斯网络图；给出每个节点的条件概率表；使用贝叶斯网络计算概率；分析贝叶斯网络的独立性；例题-要求画出贝叶斯网络图臭鸡蛋（E）或灾难后动物的尸体（M）都会发出一种奇怪
贝叶斯网络在R语言中的应用 CodeMaven r语言开发语言 R语言
贝叶斯网络是一种概率图模型，用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用，包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断，并提供相应的源代码示例。首先，我们需要安装并加载相关的R包。在R中，有几个包可以用于构建和分析贝叶斯网络，如bnlearn和gRain等。这里我们以bnlearn包为例进行说明。#安装bnlearn包install.packa
VAE模型及pytorch实现 Miracle Fan 生成模型计算机视觉 pytorch 人工智能 python 计算机视觉深度学习
VAE模型及pytorch实现VAE模型推导部分最小化KL散度推导代码部分损失函数Encoder部分Decoder部分VAE整体架构VAE问题参考资料VAE（变分自编码器）是一种生成模型，结合了自编码器和概率图模型的思想。它通过学习数据的潜在分布，可以生成新的数据样本。VAE通过将输入数据映射到潜在空间中的分布，并在训练过程中最大化数据与潜在变量之间的条件概率来实现。其关键思想在于编码器将输入数据
【深度学习】概率图模型（二）有向图模型详解（条件独立性、局部马尔可夫性及其证明） QomolangmaH 深度学习人工智能贝叶斯网络局部马尔可夫性条件独立性概率图
文章目录一、有向图模型1.贝叶斯网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→X3X_1\rightarrowX_2\rightarrowX_3X1→X2→X3c.共因关系X1←X2→X3X_1\leftarrowX_2\rightarrowX_3X1←X2→X3d.共果关系
【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介 QomolangmaH 深度学习深度学习概率论人工智能概率图模型贝叶斯网络马尔可夫随机场
文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型（贝叶斯网络）2.无向图模型（马尔可夫网络）三、学习四、推断概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel，PGM）是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布，通过图结构表示随机变量之间的关系，使得模
xml解析小猪猪08 xml
1、DOM解析的步奏准备工作： 1.创建DocumentBuilderFactory的对象 2.创建DocumentBuilder对象 3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件 4.通过Document的getElem
每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧 brotherlamp linux linux视频 linux教程 linux自学 linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷，比如说它们是应用到表上面的，但有的时候你可能希望指定一条约束，而它只在特定条件下才生效。使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点，至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式： CREATE TABLE books ( id &
Quartz——CronTrigger触发器 eksliang quartz CronTrigger
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述 CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案，调度规则基于 Cron 表达式，CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔（比如每月第一个周一执行），而不是简单的周期时间间隔。二.Cron表达式介绍 1）Cron表达式规则表 Quartz
Informatica基础 18289753290 Informatica Monitor manager workflow Designer
1. 1）PowerCenter Designer：设计开发环境，定义源及目标数据结构；设计转换规则，生成ETL映射。 2）Workflow Manager：合理地实现复杂的ETL工作流，基于时间，事件的作业调度 3）Workflow Monitor：监控Workflow和Session运行情况，生成日志和报告 4）Repository Manager：
linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件，scrapyd为例酷的飞上天空 scrapy
对于一些未提供service管理的程序每次启动和关闭都要加上全部路径，想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件下面以scrapy启动server为例，文件名为run.sh： #端口号，根据此端口号确定PID PORT=6800 #启动命令所在目录 HOME='/home/jmscra/scrapy/' #查询出监听了PORT端口
人--自私与无私永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么? 从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
Ubuntu安装NS-3 环境脚本随便小屋 ubuntu
将附件下载下来之后解压，将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下（其实放在哪里都可以，就是为了和我下面的命令相统一）。输入命令： sudo ./ns3environment.sh >>result 这样系统就自动安装ns3的环境，运行的结果在result文件中，如果提示 com
创业的简单感受 aijuans 创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习，2012年4月26日，我离开a公司，开始自己的创业之旅。今天是2012年5月30日，我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。当初离开边锋时，我就对自己说：“自己选择的路，就是跪着也要把他走完”，我也做好了心理准备，准备迎接一次次的困难。我这次走出来，不管成败
如何经营自己的独立人脉 aoyouzi 如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉，而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线，钓大鱼”，先行投入才能产生后续产出。现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例，需要拉储户，而其本质就是社会人脉，就是社交！很多人都说，人脉我不行，因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行，怎么能建立人脉？我这里说的人脉，是你的独立人脉。以一个普通的银行柜员
JSP基础百合不是茶 jsp 注释隐式对象
1,JSP语句的声明 <%! 声明 %> 　　声明：这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。表达式 <%= 表达式 %> 　　这个相当于赋值，可以在页面上显示表达式的结果，程序代码段/小型指令　<% 程序代码片段 %> 2,JSP的注释
web.xml之session-config、mime-mapping bijian1013 java web.xml servlet session-config mime-mapping
session-config 1.定义： <session-config> <session-timeout>20</session-timeout> </session-config> 2.作用：用于定义整个WEB站点session的有效期限，单位是分钟。 mime-mapping 1.定义： <mime-m
互联网开放平台（1） Bill_chen 互联网 qq 新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用，互联网的开放技术欣欣向荣，自己总结如下： 1.淘宝开放平台(TOP) 网址：http://open.taobao.com/ 依赖淘宝强大的电子商务数据，将淘宝内部业务数据作为API开放出去，同时将外部ISV的应用引入进来。目前TOP的三条主线： TOP访问网站：open.taobao.com ISV后台：my.open.ta
【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引 bit1129 mongodb
索引可以在任意列上建立索引索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb 使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能内嵌文档照样可以建立使用索引测试数据 var p1 = { "name":"Jack", "age&q
JDBC常用API之外的总结白糖_ jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了，像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦，我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了，在这我介绍一些写框架时常用的API，大家共同学习吧。 ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
apache VelocityEngine使用记录 bozch VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎，能够基于模板生成指定的文件代码。使用方法如下： VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎 Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
编程之美-快速找出故障机器 bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; public class TheLostID { /*编程之美假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录，假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数，假设每份数据保存两个备份，这样就有两个机器存储了同样的数据。 1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表，是
关于Java中redirect与forward的区别 chenbowen00 java servlet
在Servlet中两种实现： forward方式：request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response); redirect方式：response.sendRedirect(“/somePage.jsp”); forward是服务器内部重定向，程序收到请求后重新定向到另一个程序，客户机并不知
[信号与系统]人体最关键的两个信号节点 comsci 系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做命门如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
oracle 存储过程执行权限 daizj oracle 存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器，存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了，说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能，其中涉及到判断一张表是否已经建立，没有建立就由存储过程来建立这张表。 CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc IS fla
为mysql数据库建立索引 dengkane mysql 性能索引
前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
学习C语言常见误区如何看懂一个程序如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c 算法
如果看懂一个程序，分三步 1、流程 2、每个语句的功能 3、试数如何学习一些小算法的程序尝试自己去编程解决它，大部分人都自己无法解决如果解决不了就看答案关键是把答案看懂，这个是要花很大的精力，也是我们学习的重点看懂之后尝试自己去修改程序，并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义照着答案去敲调试错误
centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
JSONP请求 flyer0126 jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
Spring Security（03）——核心类简介 234390216 Authentication
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在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf java jdk centos Java服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version 结果如下 java version "1.6.0"
oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oracle mysql SQL Server
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记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocol WWDC 2015 Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭，把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
（一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oracle sql
SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换；　　用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了；　　操作方法：　　1、通过dbms_f
Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理先看一个实例,使用@access_required拦截： ?

国科大模式识别与机器学习期末复习——概率图模型

题目：给定概率图模型，其中X2,X4为已观测变量，请问变量X1,X5是否独立?并用概率推导证明。

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