一.概述 1. 模型是表示应用程序呈现给用户的底层数据的对象.不同的应用程序有不同的模型,这取决于它们正在试图解决什么问题. 2. 例如,一个照片共享应用程序可能有一个Phone模型来代表一个特殊的照片,并且PhotoAlbum代表一组照片.相反,一个在线购物应用程序可能有不同的模型,例如ShoppingCart,Invice或者LineItem. 3. 模型往往是持久的.这意味着当它们关闭浏览器窗口时,用户不希望模型数据丢失.为了确保没有数据丢失如果用户改变一个模型,需要把模型数据存储在不会丢…

1.从OrCAD PSpice help文档: 2.国外网站的相关介绍: The DC characteristics of the diode are determined by the parameters IS, N, and the ohmic resistance RS. Charge storage effects are modeled by a transit time, TT, and a nonlinear depletion layer capacitance which…

目录 Introduction to Stateful Stream Processing Traditional Data Infrastructures Stateful Stream Processing The Evolution of Open Source Stream Processing Stream Processing Fundamentals Introduction to dataflow programming Processing infinite streams i…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

一.PGM用来做什么 1.  医学诊断:从各种病症分析病人得了什么病,该用什么手段治疗 2.  图像分割:从一张百万像素级的图片中分析每个像素点对应的是什么东西 两个共同点:(1)有非常多不同的输入变量:(2)对于算法而言,结果都是不确定的 二.PGM各代表什么 1.  Models 2.  Probabilistic (1)概率:设计model即是为了分析一些不确定的东西(uncertainty) (2)Uncertainty的来源: (3)概率在模型表达上的优势 3.  Graphical…

一.什么是factors? 类似于function,将一个自变量空间投影到新空间.这个自变量空间叫做scope. 二.例子 如概率论中的联合分布,就是将不同变量值的组合映射到一个概率,概率和为1. 三.几种操作(factor operation)的介绍 1.乘积 2.边缘化 3.缩减 四.总结(为何引入factor?) 1.对于定义高维空间的分布具有关键意义: 2.包括了概率分布的基本操作.…

Source: Connected Brain Figure above: Bullmore E, Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems.[J]. Nature Reviews Neuroscience, 2009, 10(3):186-198. Graph measures A graph G consisting of a set of…

INTRODUCTION TO BIOINFORMATICS      这套教程源自Youtube,算得上比较完整的生物信息学领域的视频教程,授课内容完整清晰,专题化的讲座形式,细节讲解比国内的京师大学堂的Mooc教程好过10000倍.下面是视频的快速链接还有文档讲义哦,很好的东东,链接分享给国内的朋友们. =课程主页:http://ocw.metu.edu.tr/course/view.php?id=37,    Instructor: Tolga CAN    Added: 18 Novem…