图模型

《统计学习方法》第 4 章“朴素贝叶斯法”学习笔记

概率有向图模型朴素贝叶斯也是最简单的概率有向图模型。生成模型与判别模型朴素贝叶斯方法实际上学习到的是生成数据的机制。
李威威·2019-05-17 14:57

MVVM

M-数据模型ModelVM-视图模型ViewModelV-视图层Viewmvvm理解图View指看到的页面。Model指后端传递的数据。
Dylean·2019-05-16 22:05

概率图模型——马尔可夫网络

马尔可夫网络马尔可夫网络（也叫做马尔可夫随机场、概率无向图模型）与贝叶斯网络有相似之处，它也可用于表示随机变量之间的依赖关系。但它又叶斯网络有所不同。
P01son·2019-05-14 21:21

概率图模型——贝叶斯网络

贝叶斯网络贝叶斯网络又称为信度网络或信念网络（beliefnetwroks），是一种基于概率推理的数学模型，其理论基础是贝叶斯公式。定义贝叶斯网络由一个有向无环图和一个条件概率表组成。无环图中的结点表示随机变量，有向边表示条件依赖关系。两个结点没有连接关系表示两个随机变量能够在某些特定的情况下条件独立，而有连接关系表示两个结点在任何情况下都不存在条件独立。条件概率表描述联合分布概率。贝叶斯网络中的
P01son·2019-05-13 16:40

第一章 变化侦测（1）

  我们想要一个数据发生改变时，与其相关的数据、视图模型自动发生变化。首先要知道数值变化了。  
Luigi_Lin·2019-05-12 13:30

CVPR 2019 | 基于场景图信息的图像描述生成方法

文章《Auto-EncodingSceneGraphsforImageCaptioning》引入了场景图模型，并利用自己提出的SGAE模型，对共享字典在文本语料库上进行预训练，然后在caption模型中作为初始化
a609640147·2019-05-05 09:04

系统分析与设计 Homework5

使用UMLet建模：1.根据订旅馆建模文档，Asg-RH.pdf：绘制用例图模型（到子用例）给出makereservation用例的活动图2.根据课程练习“投递员使用投递箱给收件人快递包裹”的业务场景分别用多泳道图建模三个场景的业务过程
Drawspirit·2019-05-03 14:49

系统分析与设计 Homework5

使用UMLet建模：1.根据订旅馆建模文档，Asg-RH.pdf：绘制用例图模型（到子用例）给出makereservation用例的活动图2.根据课程练习“投递员使用投递箱给收件人快递包裹”的业务场景分别用多泳道图建模三个场景的业务过程
Drawspirit·2019-05-03 14:49

系统分析与设计第五次作业

使用UMLet建模：1、根据订旅馆建模文档，Asg-RH.pdf：绘制用例图模型（到子用例）给出makereservation用例的活动图2、根据课程练习“投递员使用投递箱给收件人快递包裹”的业务场景分别用多泳道图建模三个场景的业务过程根据上述流程
dongyu1703·2019-05-02 22:28

阿里P8架构师谈(8)：Web前端、应用服务器、数据库SQL等性能优化总结

web前端性能优化Web前端指网站业务逻辑之前的部分，包括：1.浏览器加载2.网站视图模型3.图片服务4.CDN服务等主要优化手段有优化浏览器访问，使用反向代理，CDN等。
大神，快来碗里·2019-05-01 12:35

深度学习：RNN学习

在深度学习里经常听到CNN、RNN、概率图模型、深度信念等奇怪的词汇，刀哥最近一段时间就来说道一下。什么是RNN呢？
Legend_of_Dagger_Lee·2019-04-29 00:30

POJ-1062 昂贵的聘礼 解题报告

QuestionLink题目分析建立图模型，物品对应结点，兑换关系，以及优惠价格，对应终点，和边权，而你现在要做的就是找一条链路，就是多个兑换关系形成的一条路，这条路上所有的权值，再加上，最终兑换成的物品本身的价格
#魔君#·2019-04-28 12:51

MVVM 架构与数据绑定库

Model-View-ViewModel（MVVM），即模型-视图-视图模型，与MVP非常相似，视图模型充当增强的表示层，使用数据绑定器保持视图模型和视图同步。
Android_JIE·2019-04-22 21:27

MVVM 架构与数据绑定库

Model-View-ViewModel（MVVM），即模型-视图-视图模型，与MVP非常相似，视图模型充当增强的表示层，使用数据绑定器保持视图模型和视图同步。
Android_FLING·2019-04-22 20:59

怎样理解MVVM模式

ThanksforBrowsing一、什么是MVVM刚接触前端框架的人对MVVM模式可能难以理解，MVVM模式的全称是Model-View-ViewModel模式，当View的视图层发生变化时，会自动更新到ViewModel视图模型
山姆陈·2019-04-20 23:47

机器学习之概率图模型（贝叶斯概率，隐马尔科夫模型）

一、贝叶斯公式在学习概率图模型之前先要了解贝叶斯公式：由公式(1),(2)可得：这便是贝叶斯公式，其中条件概率P(A/B)称为后验概率，概率P(A),P(B)称为先验概率，条件概率P(B/A),称为似然函数
西海岸看日出·2019-04-20 13:46

Vue深入响应式原理

1.vue深入响应式原理深入响应式原理：当视图模型（VM）中的数据模型（M）发生改变时，视图（V）就会进行更新Vue通过watcher将data中的属性全部使用Object.definePropery编程
liaimin111·2019-04-19 22:40

vue深入响应式原理

我们使用一个数据去管理视图中的一个部分，那么这条数据就叫做状态，这种管理模式就叫做状态管理对象的创建：varobj={}varobj=newObject()深入响应式原理：当视图模型（VM）中的数据模型
clover____·2019-04-19 21:31

vue深入响应式原理及双向绑定原理

1.vue深入响应式原理深入响应式原理：当视图模型（VM）中的数据模型（M）发生改变时，视图（V）就会进行更新Vue通过watcher将data中的属性全部使用Object.definePropery编程
qq_39142654·2019-04-19 20:50

CRF学习笔记

转自：https://hit-computer.github.io/2017/06/10/CRF/到条件随机场（CRF），就不得不提最大熵（ME），可以说这两是最常见的概率无向图模型，并且同时都在NLP
LFGxiaogang·2019-04-19 10:11

Android快速生成MVP 模式代码

MVC：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）MVP:模型（Model）、视图（View）和展示器（Presenter）MVVM：模型（Model）、视图（View）和视图模型
谦行·2019-04-17 16:10

[软件架构] [MVC模式]

M：逻辑模型，V：视图模型，C：控制器。MVC模式下，系统框架的类库被划分为3种：模型（Model）、视图（View）、控制器（Controller）。模型对象负责建立数据结构和相应的行为操作处理。
非著名老罗·2019-04-12 16:40

LPA标签传播算法——MATLAB实现及代码

利用样本间的关系建立关系完全图模型，在完全图中，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。
zod_wq·2019-04-11 21:29

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications简介

JieZhouetal.2018.前言刚刚看了PRML的图模型，想对图模型做进一步的了解，便看了这篇图神经网络（GraphNeuralNetworks）的综述。
dreamweaverccc·2019-04-10 08:31

C4D怎么快速建模全包指款手套模型?

软件名称：Cinema4DR18(C4DR18)精简绿色汉化增强版(附注册机+序列号)软件大小：118MB更新时间：2018-04-251、做出立方体几何模型，将其拓展到如图模型2、打开属性菜单，设置XYZ
芯雨如飞·2019-04-09 15:15

面试题：react和vue的区别分析

MVC和MVVM首先，来说明下这些字母代表的含义M：Model模型V：View视图C：Controller控制器VM：ViewModel视图模型首先说下MVC，大家肯定也知道三大框架中的另外一个（anuglar
Kev1nzh·2019-04-08 08:02

计算机视觉Note1—学习顺序

所需的基本知识：1.概率学，统计学，线性代数，微积分，（数字信号处理）Matlab，Python中的一种建议入门课程：Coursera《概率图模型》2.数字图像处理（有助于理解计算机视觉）参考教材：《数字图像处理
AllenTang_ay·2019-04-07 22:41

《机器学习》周志华西瓜书读书笔记

性能度量第3章线性模型第4章决策树第5章神经网络第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第9章聚类第10章降维与度量学习第11章特征选择与稀疏学习第12章计算学习理论第13章半监督学习第14章概率图模型第
weixin_30888707·2019-04-07 09:00

MLb-014 57《机器学习》周志华 第十四章：概率图模型

第十四章概率图模型此系列文章旨在提炼周志华《机器学习》的核心要点，不断完善中…14.1隐马尔可夫模型1、概述机器学习最重要任务：根据一些已观察到的证据对感兴趣的未知变量进行估计和推测概率模型提供的描述框架
ZIYUE WU·2019-04-04 21:22

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯网络(Bayesiannetwork)，又称信念网络(BeliefNetwork)，或有向无环图模型。
风骚的小柴犬·2019-04-02 09:00

推荐算法--利用用户行为数据（02）

用户活跃度和物品流行度的关系2.3协同过滤算法3.实验设计和算法评测4.基于邻域的的推荐算法4.1基于用户的协同过滤算法4.2基于物品的协同过滤算法4.3userCF和itemCF的比较5.基于隐语义模型的推荐算法6.基于图模型的推荐算法目录
Zero-One-0101·2019-03-31 20:11

DeepLab-V1: SEMANTIC IMAGE SEGMENTATION WITH DEEP CON-VOLUTIONAL NETS AND FULLY CONNECTED CEFs

Abstract通过结合DCNNs(深度卷积网络)和概率图模型解决语义分割问题.DCNN最后一层不足够充分的定位,无法进行精确的目标分割,这源于非常固定的属性使得DCNNs对于高层任务性能好.通过合并DCNN
TWSF·2019-03-31 16:44

分配器视图

如果必要，有限的业务处理转视图管理策略Servlet前端策略JSP前端策略基于模版的视图策略基于控制器的视图策略JavaBean辅助策略自定义标签辅助策略控制器中的分配策略结论使用框架和库薄弱的视图模型
麦冬·2019-03-30 00:00

3DMAX模型怎么局部虚化? 3DMAX模型虚化的方法

软件名称：3DsMAX(3DMAX)V9.0简体中文精简绿色增强版软件大小：95.49MB更新时间：2018-11-12方法一：视图层面虚化1、这个是视图模型虚化，渲染虚化看方法二和方法三。
Acyhero·2019-03-29 10:17

FC-CRF: Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials

传统的图像分割和标记技术是在像素或者图片区域上定义CRF.虽然区域模型上通常有密集的成对连通性,但是像素级别的模型一般只允许用在稀疏图结构.本文是在整个图像上运用全连接的CRF模型(FC-CRF).结果CRF图模型的边非常多
TWSF·2019-03-27 11:33

机器学习 —— 周志华

贝叶斯分类器Chapter8集成学习Chapter9聚类Chapter10降维与度量学习Chapter11特征选择与稀疏学习Chapter12计算学习理论Chapter13半监督学习Chapter14概率图模型
JachinMa·2019-03-23 00:00

隐马尔科夫模型（1）基本概念和概率计算

HMM是一种概率图模型，常用于对有序数据进行处理。下面我们通过一个简单的例子来理解下什么是HMM。
成长中的AI·2019-03-21 22:51

Vue针对性笔记

Model代表数据模型，定义数据和业务逻辑，访问数据层View代表视图，展示页面结构、布局和外观（UI）ViewModel代表视图模型，负责监听Model数据变化并更新视图，处理用户交互Model和View
sueRimn·2019-03-20 00:00

图像处理之图像去雾

雾图模型I(x)=J(x)t(x)+A(1−t(x))I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x))I(x)=J(x)t(x)+A(1−t(x))I(x)——待去雾的图像J(x)——无雾图像A——全球大气光成分
AomanHao·2019-03-17 19:19

软件架构RUP 4+1 视图模型

RUP4+1架构RUP4+1架构RUP4+1架构方法采用用例驱动，在软件生命周期的各个阶段对软件进行建模，从不同视角对系统进行解读，从而形成统一软件过程架构描述。用例视图（UseCasesView），最初称为场景视图，关注最终用户需求，为整个技术架构的上线文环境.通常用UML用例图和活动图描述。逻辑视图（Logicalview），主要是整个系统的抽象结构表述，关注系统提供最终用户的功能，不涉及具体
阿枫107·2019-03-13 10:00

Flink 原理与实现：如何生成 JobGraph

wuchong.me/blog/2016/05/10/flink-internals-how-to-build-jobgraph/继前文Flink原理与实现：架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型
Lynn_Yuan·2019-03-12 08:35

Flink 原理与实现：如何生成 StreamGraph

wuchong.me/blog/2016/05/04/flink-internal-how-to-build-streamgraph/继上文Flink原理与实现：架构和拓扑概览中介绍了Flink的四层执行图模型
Lynn_Yuan·2019-03-12 08:51

MLE 和 MAP 之间的联系

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）都是用于在概率分布或者图模型的设计中估计一些变量的方法。
coderpai·2019-03-09 21:05

朴素贝叶斯算法（NB） 概率图模型（1）

文章目录朴素贝叶斯网络的图表示条件独立性朴素贝叶斯算法极大似然估计与贝叶斯估计的朴素贝叶斯概率估计公式优缺点损失概率图模型分为贝叶斯网络（BayesianNetwork）和马尔可夫网络（MarkovNetwork
promisejia·2019-03-07 20:58

概率图模型之隐马尔科夫模型(HMM)

  首先抄下《统计学习方法》中HMM的定义和相关知识点：隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科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。隐马尔科夫模型由初始状态概率向量、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵（也可称为发射概率矩阵）组成。隐马尔科夫模型做了两个基本假设——一是任意时刻的隐状态只与前一时刻的隐状态有关，二是任意时刻的观测只与当前
妖皇裂天·2019-03-02 15:13

软件架构之RUP 4+1视图模型

一个架构视图是对于从某一视角或某一点上看到的系统所做的简化描述，描述中涵盖了系统的某一特定方面，而省略了于此方面无关的实体。也就是说，架构要涵盖的内容和决策太多了，超过了人脑"一蹴而就"的能力范围，因此采用"分而治之"的办法从不同视角分别设计；同时，也为软件架构的理解、交流和归档提供了方便。1995年，PhilippeKruchten在《IEEESoftware》上发表了题为《The4+1View
mybabe0312·2019-02-28 14:50

图神经网络和传统图模型以及原来的深度学习之间的关系

机器之心：您可以介绍一下图神经网络和传统图模型，以及原来的深度学习之间的关系吗？刘知远：对于这个问题，我们需要看是从什么角度来考虑。
一亩高粱·2019-02-26 20:24

Android框架模式——MVVM

ViewModel：视图模型，负责完成View于Model间的交互,负责业务逻辑。1.1作用降低View和控制模块的耦合，减轻了视图的压力。1.2流程ima
天平GG·2019-02-21 22:25

隐马尔可夫模型(HMM)详解

阅读原文隐马尔可夫模型(HiddenMarkovmodel,HMM)是一种结构最简单的动态贝叶斯网的生成模型，它也是一种著名的有向图模型。
湖冰2019·2019-02-21 21:40

什么是MVC、MVVM以及Vue底层实现相关总结

即模型-视图-视图模型。【模型】指的是后端传递的数据。【视图】指的是所看到的页面。【视图模型】连接view和model的桥梁，是mvvm模式的核心。
Allan要做活神仙·2019-02-20 15:40
上一页 38 39 40 41 42 43 44 45 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他