这里罗列一些看完此书后遗留的问题: 常用 model 通过 BP/LBP 重新审视 inference 部分 Lauritzen algorithm/Lauritzen-Spiegelhalter algorithm turbo codec 与 LBP Gaussian processes 与 Gaussian MRF,上面的 EP BDe prior Dirichlet process Markov logic nets 上的 structure learning 与 training/inf…

[Tips]史上最全H1B问题合辑——保持H1B身份终级篇 2015-04-10留学小助手留学小助手 留学小助手 微信号 liuxue_xiaozhushou 功能介绍 提供最真实全面的留学干货,帮您掌握最新留学资讯. 成功申请了H1B后可不是就万事大吉了哦,如何保持H1B身份也是需要掌握的秘籍.本次的终极篇教你如何保持H1B身份.搞定H1B转换.以及未来的职业移民申请该如何操作. 保持H1B身份终级篇 1 保持H1B身份 1.问:在H1B达到六年期限以后,如何才能申请继续延期? 答: H1B首…

写在前面 我到底是什么? 越界的可怕 做好自己 后记 上一篇<恋爱虽易,相处不易:当EntityFramework爱上AutoMapper>文章的最后提到,虽然AutoMapper为了EntityFramework做了一些改变,然后就看似幸福的在一起了,但是有人(Roger Alsing)看不下去,写了一篇文章:http://rogeralsing.com/2013/12/01/why-mapping-dtos-to-entities-using-automapper-and-entityfr…

ZeroMQ API 目录 :http://www.cnblogs.com/fengbohello/p/4230135.html ————————————————————————————————————— ZeroMQ 官方地址:http://api.zeromq.org/4-0:zmq-pgm zmq_pgm(7)         ØMQ Manual - ØMQ/3.2.5 Name zmq_pgm – ØMQ 使用PGM 进行可靠的多路传输 Synopsis PGM(实际通用多路广播)是一…

最近在搞人脸识别,下载数据集走得比较心累.很多数据集太大了.没有啥标签.先搞一个小的玩玩.还找到的是pgm灰度图.索性写了个小脚本,用来转换.同时写脚本打标签. 数据集地址:http://download.csdn.net/detail/u014609362/7804183#comment 代码附上. from PIL import Imageimport osimport shutilimport retextfile=''filex=open(textfile,'w+')def main()…

. . . . . 目录 (一) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 标准IO (二) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 文件 IO (三) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 文件和目录 (四) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 系统数据文件和信息 (五) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 进程环境 (六) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE) 之 进程控制 (七) 一起学 Unix 环境高级编程 (APUE)…

前言: 本次实验是用EM来学习HMM中的参数,并用学好了的HMM对一些kinect数据进行动作分类.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models 中的的最后一个assignmnet.实验用的是kinect关节点数据,由于HMM是一个时序模型,且含有隐变量,所以这个实验不是很好做.大家对HMM不熟悉的话可以参考网友的实验:code. kinect人体关节数据中, 每个关节点由3个坐标数据构成,多个关节点数据(实验中为10个)构成一个pose,多个…

前言: 本次实验包含了2部分:贝叶斯模型参数的学习以及贝叶斯模型结构的学习,在前面的博文PGM练习七:CRF中参数的学习 中我们已经知道怎样学习马尔科夫模型(CRF)的参数,那个实验采用的是优化方法,而这里贝叶斯模型参数的学习是先假定样本符合某种分布,然后使用统计的方法去学习这些分布的参数,来达到学习模型参数的目的.实验内容请参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 8,实验code可参考网友的:code 实验中所用到的bod…

前言: 本次实验主要任务是学习CRF模型的参数,实验例子和PGM练习3中的一样,用CRF模型来预测多张图片所组成的单词,我们知道在graph model的推理中,使用较多的是factor,而在graph model参数的学习中,则使用较多的是指数线性模型,本实验的CRF使用的是log-linear模型,实验内容请参考 coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 7. 实验code可参考网友的:code实验对应的模型示意图如下: CR…

前言: 本次实验是将一些简单的决策理论和PGM推理结合,实验内容相对前面的图模型推理要简单些.决策理论采用的是influence diagrams,和常见图模型本质一样, 其中的决策节点也可以用CPD来描述,做决策时一般是采用最大期望效用准则(MEU).实验内容参考参考的内容是coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignment 5. 实验code可参考网友的:code. 实验中一些函数简单说明: Fnew = VariableElimina…