原本这是离散数学的期末作业,因为对图论比较熟悉,就先看了一下图论题: 引用<离散数学(左孝凌版)>(其实就是我们的离散数学课本……): 用韦尔奇·鲍威尔法对图G进行着色,其方法是: a)将图G中的节点按照度数的递减次序进行排列.(这种排列可能并不是唯一的,因为有些点有相同度数.) b)用第一种颜色对第一点着色,并且按排列次序,对与前面着色点不邻接的每一点着上同样的颜色. c)用第二种颜色对尚未着色的点重复b),用第三种颜色继续这种做法,直到所有的点全部着上色为止. 然后直接照着码成代码即可:

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况. 第一种情况较为简单,就是我们已知DD个长度为TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数. 假设样本从隐藏状态qiqi转移到qjqj的频率计数是AijAij,那么状态转移矩阵求得为: A=[aij],其中aij=Aij∑s=1NAisA=[aij],其中ai

<<杰克.韦尔奇自传>> 这本书号称是管理学十大经典名著,也是HR老师推荐的一本书.花了几个月时间断断续续拜读了这本书. GE是伟大的公司,杰克韦尔奇是伟大的CEO,这都毋庸置疑. 杰克韦尔奇或许是天生杰出的领导人和CEO,他在GE发展比较顺利,算比较年轻就当上CEO了. 在书的前部分,我发现杰克和很多美国著名人物一样,热爱体育运动,高尔夫等,或许是强悍的体魄才能支撑伟大的理想,反观国内教育大学生跑个千米都累得不行,更别说中小学生. 杰克是伟大的CEO,风云管理人物,他当然是很聪明

给霍尼韦尔官方打电话咨询了下,发现两者区别不大,唯一的区别是400B可以和主机联动,也就是主机关的时候,400B也可以自动关闭,不需要手动去关闭电源,这样非常方便. 本来官方是只有400A的时候,但是在工业用途的时候,很多时候需要能够无线控制开关,400A显然不能满足这个条件,于是霍尼韦尔就出了这么个变种,而且不在零售市场出售,淘宝店为什么能卖是因为他们都是拿的工业批量货来零售. 明天就要装新风了,但是我家是已经装修好了,好担心会破坏已有装修,但是重新局部吊顶式必需要的了.

昨天想试试霍尼韦尔的扫码枪,扫码枪有两种模式,键盘模式和串口模式, 1.键盘模式直接插上就行了,就像一个键盘一样不需要任何驱动,扫出来的数据直接落到PC的输入焦点上.就像一个键盘一样,只能输入字符. 2.而串口模式,则是安装驱动以后,能够虚拟成一个COM口, 如果我们用扫码枪给应用程序输入数据的时候肯定是不行的,因为程序需要能够在后台运行的时候也能用扫码枪作为数据输入的.这就需要用串口模式了. 今天我写程序的时候,问题是怎么也不能触发,DataReceived事件,最后发现问题所在,几个要点 1

USB接口模拟COM串口驱动程序 HSM USB Serial Driver 链接: https://pan.baidu.com/s/1aOV-Fz0OYdQGc5dMmkHzgg 提取码: fwgt 霍尼韦尔EZConfig 用来设置扫码枪的程序,需要把扫码枪设置到串口模式.也可以不用这个软件,直接扫码设置. 链接: https://pan.baidu.com/s/1aW4hB-gH6uHUsKaQvJSwkA 提取码: he46 public partial class Form1 : Fo

一. 概述 本篇主要介绍罗克韦尔虚拟PLC的搭建,使用的操作系统为Windows7 x86 Ultimate(DEEP_GHOST_WIN7_SP1_X86_V2015_06.iso),虚拟化软件为 VVMware Workstation 12 Pro,(AB)SoftLogix5800 21.00.00. 为了研究罗克韦尔(AB)的软PLC,前后花了一周半的时间,遇到过AB的软件版本太高,破解不掉,改用低版本,虚拟化不支持:遇到过软件都支持虚拟化,但是版本直接兼容性不好:遇到过虚拟机下软件可以

程序运行背景条件: 1.将扫码枪调制串口驱动模式 2.将扫码枪所在串口拆分成几个虚拟串口 3.扫码枪扫描条码就打印条码 4.WinForm程序 条码控件使用 DevExpress.XtraEditors.BarCodeControl   控件 BarMa BarMa 控件加载时将文本居中 BarMa.VerticalAlignment = DevExpress.Utils.VertAlignment.Center; BarMa.HorizontalAlignment = DevExpress.U

=============================================== 2019/4/14_第1次修改                       ccb_warlock =============================================== 因为公司的业务中需要连接PLC设备(AB的MicroLogix 1400),然而整个部门唯一接触过这个PLC设备的研发人员也有几年没有接触这个设备了,没办法又得自己搞了. 由于项目需要使用OPC UA服务通过

1.0  通讯组件概述 该类通讯组件适用于基于PC高级语言的工业自动化控制系统,用于PC与可编程控制器(PLC).智能仪表等进行数据通讯.组件采用动态链接库文件(*.DLL)的形式,在PC系统的项目工程里引用该组件,调用相应的属性与方法函数,即可快速实现PC与PLC的数据高效交换. DLL通讯组件无须安装,直接复制到工程文件目录,方便打包安装部署:无须任何配置,直接调用函数,与应用开发无缝衔接:多年工程经验的软件团队开发测试,经过本公司及客户的海量实际应用检验,稳定可靠:采用稳定高效的内部协议,

向前向后算法解决隐马尔可夫模型机器学习问题 作者:白宁超 2016年7月12日14:28:10 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思

http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更新××××× 隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲.我认为 @者也的回答没什么错误,不过我想说个更通俗易懂的例子.我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式.霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者.所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书

这是一个非常重要的模型,凡是学统计学.机器学习.数据挖掘的人都应该彻底搞懂. python包: hmmlearn 0.2.0 https://github.com/hmmlearn/hmmlearn 参考链接: 一文搞懂HMM(隐马尔可夫模型) 如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型? - 知乎 有些文章里面已经介绍得非常清楚了,只是需要在项目中进行实践,然后做一下总结. 数学之美里有一章专门讲了隐含马尔科夫模型,讲得非常的通俗易懂. 在自然语言处理方面得到了广泛的应用,此外还有语音识别,机器翻

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型中,我们讲到了HMM模型的基础知识和HMM的三个基本问题,本篇我们就关注于HMM第一个基本问题的解决方法,即已知模型和观测序列,求观测序列出现的概率. 1. 回顾HMM问题一:求观测序列的概率 首先我们回顾下HMM模型的问题一.这个

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型基础 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,以下简称HMM)是比较经典的机器学习模型了,它在语言识别,自然语言处理,模式识别等领域得到广泛的应用.当然,随着目前深度学习的崛起,尤其是RNN,LSTM等神经网络序列模型的火热,HMM的地位有所下降.但是作为

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列 在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解,即即给定模型和观测序列,求给定观测序列条件下,最可能出现的对应的隐藏状态序列.在阅读本篇前,建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型. HMM模型的解码问题最常用的算法是维特比算法,当然也有其他的算法可以求解这个问题.同时维特比算法是一个通用的求

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi

一.马尔科夫过程: 在已知目前状态(现在)的条件下,它未来的演变(将来)不依赖于它以往的演变 (过去 ).例如森林中动物头数的变化构成——马尔可夫过程.在现实世界中,有很多过程都是马尔可夫过程,如液体中微粒所作的布朗运动.传染病受感染的人数.车站的候车人数等,都可视为马尔可夫过程. 二.马尔科夫链: 时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链,简记为Xn=X(n),n=0,1,2… 三.马尔可夫模型(Markov Model): 是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概

隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 现实世界中有一类问题具有明显的时序性,比如路口红绿灯.连续几天的天气变化,我们说话的上下文,HMM的基础假设就是,一个连续的时间序列事件,它的状态受且仅受它前面的N个事件决定,对应的时间序列可以成为N阶马尔可夫链. 假设今天是否有雾霾只由前天和昨天决定,于是就构成了一个2阶马尔可