D-Separation(D分离)-PRML-8.22-Graphical Model 五18by 小军   一.引言 在贝叶斯网络的学习过程中,经常会遇到(D-Separation)D-分离这个概念,D-分离是寻找网络节点之间的条件独立性的一种方法或者说一种问题的简化处理的技巧.采用D-分离技术,在用贝叶斯网络进行预测,诊断推理等方面,可以提高计算速度,减少计算复杂性. D-Separation是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法.相比于非图形化方法,D-Separation更加直观,且…
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介 完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我…
As always a more colourful version of this post is available on rpubs. Even if LM are very simple models at the basis of many more complex ones, LM still have some assumptions that if not met would render any interpretation from the models plainly wr…
前言 近年来各站点基于 Web 的多终端适配进行得如火如荼,行业间也发展出依赖各种技术的解决方案.有如基于浏览器原生 CSS3 Media Query 的响应式设计.基于云端智能重排的「云适配」方案等.本文则主要探讨在前后端分离基础下的多终端适配方案. 关于前后端分离 关于前后端分离的方案,在<基于NodeJS的前后端分离的思考与实践(一)>中有非常清晰的解释.我们在服务端接口和浏览器之间引入 NodeJS 作为渲染层,因为 NodeJS 层彻底与数据抽离,同时无需关心大量的业务逻辑,所以十分…
  环境说明 系统版本 CentOS 7.2 x86_64 zabbix2.2.22界面如下 升级过程: 清除之前的zabbix的yum源缓存 [root@zabbix ~]# yum clean all 更换新版本的zabbix的yum源 [root@zabbix ~]# rpm -qa|grep zabbix zabbix-server-mysql-2.2.22-1.el7.x86_64 zabbix-web-2.2.22-1.el7.noarch zabbix-server-2.2.22-…
缘起 哈喽我是不定期更新的日常,昨天群里小伙伴问到了记录日志,当然,以前我也挖过这个坑,后来一直没有来得及填上,也想着 swagger 一直又有错误信息展示的功能,就迟迟没有添加这个功能,不过昨天夜里想了想,还是需要增加上,旨在提高框架的高效性.不定期日常就直接上代码了,我有一个小想法,就是希望大家有好的想法,可以给我说,我会整理下,添加到框架里,并在文章头里写上 投稿作者:这里重点说明下,是参考群里小伙伴 Hello World! 的相关内容,并在他的基础上更新,添加了注入和全局,大家可以看看…
一.概述 与其它数据库不同,mysql 可以运行不同的sql model 下, sql model 定义了mysql应用支持的sql语法,数据校验等,这样更容易在不同的环境中使用mysql. sql model 常用来解决下面几类问题 (1) 通过设置sql mode, 可以完成不同严格程度的数据校验,有效地保障数据准备性. (2) 通过设置sql model 为ansi 模式,来保证大多数sql符合标准的sql语法,这样应用在不同数据库之间进行迁移时,则不需要对业务sql 进行较大的修改. (…
PGM是现代信号处理(尤其是机器学习)的重要内容. PGM通过图的方式,将多个随机变量之前的关系通过简洁的方式表现出来.因此PGM包括图论和概率论的相关内容. PGM理论研究并解决三个问题: 1)表示(如何通过图来刻画多个随机变量之间的关系)(注:这个是PGM的基础) 2)学习(如何通过已知数据来确定图的参数) (注:机器学习主要研究这个问题) 3)推断(如果根据已知图,来推断出想要的统计结论)  (注:消息传递主要研究这个问题) 表示(Representations) 首先,PGM里面主要使用…
主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分…
主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man…
学术潜规则: 概率图模型提出的意义在于将过去看似零散的topic/model以一种统一的方式串联了起来,它便于从整体上看待这些问题,而非具体解决了某个细节. 举个例子:梯度下降,并非解决神经网络收敛问题而专门提出的什么算法,其实是凸优化理论中的一部分.凸优化理论的作用就是概率图模型的贡献所在. 统计机器学习,有数学系角度的认识,也有计算机系角度的认识. 统计机器学习 - 张志华 该课程更偏向于数学系视角,所以课程中包含了大量的概率基础.但课程的top不够,但并非讲师不行,而是计算机系的学生并未系…
前言:数据库的优化是一个程序员的分水岭,作为小白我也得去提前学习这方面的数据的 (一)  三范式和逆范式 听起范式这个迟非常专业我来举个简单的栗子: 第一范式就是:  把能够关联的每条数据都拆分成一个表 第二范式就是:把能够关联的每条数据写在一个表格中去 第三范式就是:把一些重复的字段再划分多一个表来存(这样做查询数据时候只能连表来操作)给查询带来压力 逆范式就是:宁愿牺牲一些冗余的数据把所有的字段都往一个表格里面存,这样有利于提高查询速度. (二)垂直分表和水平分表设计 1.水平分表 crea…
一.搭建主从mysql环境 1 下载mysql镜像 docker pull mysql:5.7 2 运行刚下载的mysql镜像文件 # 运行该命令之前可以使用`docker images`是否下载成功 docker run -p 3307:3306 --name mysql-master -v /mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -v /mysql/logs:/logs -v /mysql/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWOR…
原文链接:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2010/07/css%E6%A0%B7%E5%BC%8F%E5%88%86%E7%A6%BB%E4%B9%8B%E5%86%8D%E5%88%86%E7%A6%BB/ 一.关于CSS样式分离 zxx://一些名词表意含有自己的理解成分,或许与您的理解有偏差,希望不要拘泥于措辞.无论是CSS的分离还是js的分离,其主要作用之一就是精简与重用. CSS本身就代表着精简与重用.例如我们可以设置一个如下的样式: .exa…
我以为我会是最坚强的那一个 我还是高估了自己 我以为你会是最无情的那一个 还是我贬低了自己 就算不能够在一起 我还是为你担心 就算你可能听不清 也代表我的心意 那北极星的眼泪 闪过你曾经的眼角迷离 那玫瑰花的葬礼 埋葬的却是关于你的回忆 如果时光可以倒流 我希望不要和你分离 如果注定分离 我希望不要和你相遇 ——摘自<小Q失恋日记 >第17卷520页 这是码农小Q第58次失恋了,也是陷得最深的一次. 要知道,小Q自从第一次到腾讯公司报到,就被风姿绰约的前台MM彻底迷住了,这1000多个日日夜夜…
转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具.解决方案和服务,赋能开发者.原文出处:https://wanago.io/2018/06/04/code-splitting-with-splitchunksplugin-in-webpack-4/ Webpack 4 给我们带来了一些变化.其中包括更快地打包,引入了SplitChunksPlugin,并淘汰掉之前的CommomsChunksPlugin.在本文,你将学习如何拆分输出代码以提高应用的性能. 代码分离的思想 先说重要的:…
转自:https://www.cnblogs.com/arnoldlu/p/8568090.html 专题:Linux内存管理专题 关键词:slub_debug.kmemleak.kasan.oob.Redzone.Padding. Linux常见的内存访问错误有: 越界访问(out of bounds) 访问已经释放的内存(use after free) 重复释放 内存泄露(memory leak) 栈溢出(stack overflow) 不同的工具有不同的侧重点,本章主要从slub_debu…
下午再接再厉仿照Nodejs版的理想帖子爬虫把Python版的也改造了下,但美中不足的是完成任务的线程数量似乎停滞在100个左右,让人郁闷.原因还待查. 先把代码贴出来吧,也算个阶段性成果. 爬虫代码: # 理想论坛爬虫1.05,用于爬取主贴再爬子贴,数据存到文件里,再由insertDB.py读取插DB from bs4 import BeautifulSoup import requests import threading import re import time import datet…
独立(Independence) 统计独立(Statistical Independence) 两个随机变量X,Y统计独立的条件是当且仅当其联合概率分布等于边际概率分布之积: \[ X \perp Y \leftrightarrow P(X,Y)=P(Y) P(Y) \] 思考:假设 \(X \perp Y\),\(Y \perp Z\),那么 \(X\) 和 \(Y\) 有没有独立关系呢? 举例:爸吃饭,奥巴马吃饭,妈吃饭 条件独立(Conditional Independence) 两个随机…
django在进行数据库操作的时候,读取数据与写数据(曾.删.改)可以分别从不同的数据库进行操作 修改配置文件: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'xiangmu_v2', 'HOST': 'localhost', 'PORT': 3306, 'USER': 'lda', 'PASSWORD': 'mysql', }, 'slave': { 'ENGINE': 'django.db.…
stall stall and flow separation Table of Contents 1. Stall and flow separation 1.1. Separation of Boundary Layers 1.2. Types of stall 1.3. Post stall airfoil data for BEM 1.3.1. Extraplolation methods: 1.3.2. Reference 1.4. Parameters affects stall 1…
人生苦短,我选Python 前文传送门 小白学 Python(1):开篇 小白学 Python(2):基础数据类型(上) 小白学 Python(3):基础数据类型(下) 小白学 Python(4):变量基础操作 小白学 Python(5):基础运算符(上) 小白学 Python(6):基础运算符(下) 小白学 Python(7):基础流程控制(上) 小白学 Python(8):基础流程控制(下) 小白学 Python(9):基础数据结构(列表)(上) 小白学 Python(10):基础数据结构(…
在配置数据源时候,已经把主库和从库的数据源配置到DynamicDataSource里了 利用AbstractRoutingDataSource实现动态切换数据源,可以通过注解或者根据方法名前缀切换要使用的数据源 这里主库和从库要做主从同步,这样就实现了数据库的读写分离 AOP的执行顺序 ,order值越小,越先被执行 /** * order 的值越小,说明越先被执行 * */ @Aspect @Component @Order() @Slf4j public class DataSourceAs…
当一个项目当中有大量的数据的时候,你所有的IO操作都在一个数据库中操作,会造成项目的性能的降低.如果你能对项目中的数据进行读写分离的话,那么将大大提高你项目的性能.而Django自带的机制也对此提供了支持.我们可以简单的操作一下.(当然数据的同步还是需要运维同志的协助) 修改配置文件 Django默认的是default,我们按照它的格式直接添加一个新的配置: DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'N…
我在portal主项目外新建一个分离项目,控制器和Model都写在分离项目中,视图层写在portal中. 我更改了命名空间,引用了Dll,还是不能访问到控制器. 找到问题: 最后我发现是主项目portal的Mvc引用版本低于我新建项目的Mvc版本的原因 解决方案: 有两个解决方法,一个是更改portal配置文件web.config的oldVersion="1.0.0.0-5.2.3.0"属性,另一个是先移除独立想的引用,再引用packages的旧版本.…
读写分离 其基本原理就是让主数据库处理事务性增,改,删操作(INSERT,UPDATE,DELETE)操作,而从数据库处理SELECT查询操作,数据库复制被用来把事物性操作导致的变更同步到其他从数据库,以SQL为例,主数据库负责写数据,读数据,读库仅负责读数据,每次有写库操作,同步更新到读库,写库就一个,读库可以有多个,采用日志同步的方式实现主库和多个数据库的数据同步 具体配置如下 在配置文件中增加slave数据库的配置 在Django的配置文件settings.py中,DATABASES中添加…
18.1.mysql读写分离实现的方法: 1.通过程序实现读写分离: php和java程序实现读写分离(性能,效率最佳,推荐); php和java程序都可以通过设置多个连接文件轻松实现对数据库的读写分离,即当 select是,就去连接读库的连接文件,当时update,insert,delete时就连接写库的连接 文件: 2.通过软件实现读写分离: mysql-proxy等代理软件也可以实现读写分离功能,但是最常用好用的还是程序实现 读写分离: 3.开发dbproxy: 18.2.读写分离注意的事…
摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完…
This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…
What: 就是将统计学算法作为理论,计算机作为工具,解决问题.statistic Algorithm. How: 如何成为菜鸟一枚? http://www.quora.com/How-can-a-beginner-train-for-machine-learning-contests 链接内容总结: "学习任何一门学科,framework是必不可少的东西.没有framework的东西,那是研究." -- Jason Hawk One thing is for sure; you ca…