两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系(贝叶斯可证),但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的,为此我们引入了互信息. 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数. 在连续随机变量的情形下,求和被替换成了二重定积分:     其中 p(x,y) 当前是 X 和 Y 的联合概率密度函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率密度函数. 互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY

1 KL散度 KL散度(Kullback–Leibler divergence) 定义如下: $D_{K L}=\sum\limits_{i=1}^{n} P\left(x_{i}\right) \times \log \left(\frac{P\left(x_{i}\right)}{Q\left(x_{i}\right)}\right)$ 目标:证明上式非负. 2 凸函数与凹函数 连续函数 $f(x)$ 的定义域为 $I$ ,如果对 $I$ 内任意两个实数 $x_{1}$ , $x_{2}$

------------吾亦无他,唯手熟尔,谦卑若愚,好学若饥------------- 缓存------------------------------------------> 很熟悉的一个词,什么是缓存? 好多人都不太能解释清楚缓存的概念,运用到缓存的地方大家都很清楚,像什么网站了,视频缓存啊,等等 我从百度百科copy一个缓存的概念,读一下,免得看完这篇博客都对缓存的概念一无所知 缓存就是数据交换的缓冲区(称作Cache),当某一硬件要读取数据时,会首先从缓存中查找需要的数据,如果找到了

在 SSAS 系列 - 实现第一个 Cube 以及角色扮演维度,度量值格式化和计算成员的创建 中主要是通过已存在的维度和事实数据创建了一个多维数据集,并同时解释了 Role-Playing Dimension 角色扮演维度,计算成员,计算成员格式化等内容.在这篇文章中主要是分析和理解在多维数据集设计过程中的聚合函数,对应不同类别的度量值根据需求的不同在聚合函数的选择上也会有所不同. 继续使用在上一篇 SSAS 文章中创建的示例,在 BIWORK_FirstCube 中能看到有两组度量值维度组和各

中国剩余定理的非互质形式 任意n个表达式一对对处理,故只需处理两个表达式. x = a(mod m) x = b(mod n) km+a = b (mod n) km = (a-b)(mod n) 利用扩展欧几里得算法求出k k = k0(mod n/(n,m)) = k0 + h*n/(n,m) x = km+a = k0*m+a+h*n*m/(n,m) = k0*m+a (mod n*m/(n,m)) #include <cstdio> #include <cstring> #

转自:http://blog.csdn.net/lihongxun945/article/details/46730835 表单是前端非常重要的一块内容,并且往往包含了错误校验等逻辑. React对表单元素做了专门的优化处理,他对表单元素做了一些抽象,使得他们的使用方式更统一更规范. 约束性和非约束性组件 表单里面出来了一个新的概念叫“约束性组件”.那么如何理解约束性组件和非约束性组件呢. 约束性组件,简单的说,就是由react管理了它的value,而非约束性组件的value就是原生的DOM管理

根据其提出者,John Joseph Hopfield 命名.Hopfield 在 1982 年提出的划时代的:Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities 一文.顾名思义,从论文的名字中我们就可看出,Hopfield 神经网络是将物理学的相关思想(动力学)引入到神经网络的构造当中,事实上,Hopfield 本人正是一位物理学家. 这里所谓动力学的方式,不像 BP 神经网

一.约束性和非约束性组件: 非约束性组: MV: <input type="text" defaultValue="a" /> 这个 defaultValue 其实就是原生DOM中的 value 属性. 这样写出的来的组件,其value值就是用户输入的内容,React完全不管理输入的过程. 约束性组件: MVVM: <input value={this.state.username} type="text" onChange={

As we all know, the next Olympic Games will be held in Beijing in 2008. So the year 2008 seems a little special somehow. You are looking forward to it, too, aren't you? Unfortunately there still are months to go. Take it easy. Luckily you meet me. I

分析:考虑对给定的出圈序列进行一次模拟,对于出圈的人我们显然可以由位置,编号等关系得到一个同余方程 一圈做下来我们就得到了n个同余方程 对每个方程用扩展欧几里得求解,最后找到最小可行解就是答案. 当然不要忘了判无解的情况. 有非常多选手似乎都是一眼标算然后写挂了,对此表示很遗憾,但是此题确实是比较容易写挂的... 注:中国剩余定理 解模线性方程组的时候 有两种情况 1:一种是模数是两辆互质的,这样的题可以用LRJ白书上的模板,俗称CRT1 2:模数存在不互质的,这样的需要用合并方程的做法,俗称C

redis 非关系型数据库,内存型数据库,现在大家都不陌生了,无论大中小型企业,都会将redis应用到自己的项目中,以此来减轻数据库的压力 安装步骤: 1.安装gcc 安装c语言的编译环境 yum install gcc-c++ 2.解压缩并且编译 tar -zxvf redis-3.2.1 //进入解压缩后的目录执行 make // 将编译后的文件放入/usr/local/redis 下,自己定义 make install PREFIX=/usr/local/redis 3.进行redis 后

题意:给你余数和除数求x 注意除数不一定互质 思路:不互质的CRT需要的是将两个余数方程合并,需要用到扩展GCD的性质 合并互质求余方程 m1x -+ m2y = r2 - r1 先用exgcd求出特解x0, y0(m1x + m2y = g) 等式两边都乘以c/g 那么可以得解为 x1 = cx0/g,y1 = cy0/g 由性质可知 通解x' = x1 + km2/g,y' = y1 + km1/g 其中k为任意整数 即 x' = cx0/g + km2/g 设 t = m2/g 为保证x是

非捕获性分组定义子表达式可以作为整体被修饰但是子表达式匹配结果不会被存储. 非捕获性分组通过将子表达式放在"?:"符号后. str = "img1.jpg,img2.jpg,img3.bmp"; reg = /(?:\w*)(?=\.gif)/; arr_m = str.match(reg);//arr_m = ["img1","img2"]

给出了旧金山以往犯罪活动的相关信息,预测特定条件下的犯罪情况 分析数据集和测试集信息: 训练集给出的信息有: 1.Dates:时间日期和时间,这里考虑时间对犯罪活动有影响,日期和下边的周几有相似处,取周几作为特征,因为节日是少数情况 2.category:犯罪分类,就是实例的标签 3.descript:对于犯罪的描述,没用的信息 4.DayOfWeek:周几,可能是有影响的 5.PdDistrict:地区,重要信息 6.Resolution:缺失值太多,弃用 7.Address:分类太多,而且和

X问题 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2980    Accepted Submission(s): 942 Problem Description 求在小于等于N的正整数中有多少个X满足:X mod a[0] = b[0], X mod a[1] = b[1], X mod a[2] = b[2], …, X mod

Strange Way to Express Integers Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 9472   Accepted: 2873 Description Elina is reading a book written by Rujia Liu, which introduces a strange way to express non-negative integers. The way is

Strange Way to Express Integers Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 8176   Accepted: 2439 Description Elina is reading a book written by Rujia Liu, which introduces a strange way to express non-negative integers. The way is

 1.Redis环境配置 下载安装地址: https://github.com/MicrosoftArchive/redis/releases 解压文件到指定的目录,D:\ChromeCoreDownloads\Redis-x64-3.2.100 将该目录加入到环境变量中,再打开cmd输入redis-server.exe启动redis服务, 如果出现下图表示启动服务成功 在新的cmd中输入redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 连接数据库 2.Redis数据结构之列

本文根据以下参考资料进行整理: 1.维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF 2.新浪博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html     在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度.不同于相关系数,互信息并不局限于实值随机变量,它

本篇口胡写给我自己这样的什么都乱证一通的口胡选手 以及那些刚学Matrix-Tree,大致理解了常见的证明但还想看看有什么简单拓展的人- 大概讲一下我自己对Matrix-Tree定理的一些理解.常见版本的证明.我自己的证明,以及简单的一些应用(比如推广到有向图.推广到生成树边权的乘积和什么的,非常基础). 应该看到这里的人都知道Matrix-Tree定理是干什么的吧-就是统计一个无向图的生成树个数,表示成一个行列式. 1.前置定义及性质 首先是Matrix-Tree定理相关的定义:对于一个无向图