最近好奇“复杂系统”,收集了点资料,本文关于Cynefin模型和Stacey模型.图文转自互联网后稍做修改. Cynefin模型提供一个从因果关系复杂情度来分析当前情况而作决定的框架,提出有五个领域: 当因果关系显然而见时,是简单的情况(simple),处理手法为"感受-归类-反应" (Sense-Categorise-Respond) 当需要专家作出分析的情况(complicated),处理手法为"感受-分析-反应" (Sense-Analyze-Respond)

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多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策–Multiple Criteria Decision Making 多准则决策是指在具有相互冲突.不可共度的有限(无限)方案集中进行选择的决策.它是分析决策理论的重要内容之一.机理特点概述: 项目众多 :可进行多个项目的评判.排队和选优: 因子细化 :对一个项目进行研究时,每个影响因子都以主判这个项目的准则对待,并对因子的数值要进行一系列的信息加工和提取,给各因子的重要性赋以权重: 多维决策 :将项目评估

. Man and His Natural Habitat 人类及其自然栖息地 ① Ecology is that branch of science which concerns itself with the interrelationships between living things (plants and animals) and their natural environments.Human ecology specializes in man's relationship to

树洞 CH Round #72 - NOIP夏季划水赛 描述 在一片栖息地上有N棵树,每棵树下住着一只兔子,有M条路径连接这些树.更特殊地是,只有一棵树有3条或更多的路径与它相连,其它的树只有1条或2条路径与其相连.换句话讲,这些树和树之间的路径构成一张N个点.M条边的无向连通图,而度数大于2的点至多有1个.近年以来,栖息地频繁收到人类的侵扰.兔子们联合起来召开了一场会议,决定在其中K棵树上建造树洞.当危险来临时,每只兔子均会同时前往距离它最近的树洞躲避,路程中花费的时间在数值上等于距离.为了在

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

Binder模型

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

听说山的那边海的那边,出现了一头名为Alpha的恶龙,此龙无恶不作,还掠走了国王那漂酿的公主.少年很是气愤,大吼:"放开那女孩!!!",于是找到了志同道合的六位勇士,一起组成了屠龙团,向恶龙Alpha的栖息地进发 Fighting!初次体验!站立时会议! 旅途前夕的准备 屠龙需要分模块 我们团队所开发的项目为毕设导师学生双向选择系统 大体的客户端需求分为五个模块: 首页模块,院负责人模块,系负责人模块,导师模块和学生模块.具体需求如下: 屠龙的小细节 将项目具体分块为如下几个部分进行开

PHP的一些小技巧,比较基础,总结一下,老鸟换个姿势飘过去就是. 1. str_replace str_replace是非常常常常常用的php函数,用于字符串替换,经常看到某些php新人为了替换一批字符串,写了好多行str_replace,实在是惨不忍睹. 比如这个例子: $str = '某人的栖息地 --- blog.snsgou.com'; $str = str_replace('某人', '坏人', $str); $str = str_replace('的', 'di', $str); $

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机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

从淘宝上购买了iBeacons的开发模块,便开始要熟悉这个技术了. 先来说一下什么是iBeacons iBeacons是苹果在2013年WWDC上推出一项基于蓝牙4.0(Bluetooth LE | BLE | Bluetooth Smart)的精准微定位技术,当你的手持设备靠近一个Beacon基站时,设备就能够感应到Beacon信号,范围可以从几毫米到50米.iBeacons相比较于原来的蓝牙技术有几个特点: 1.不需要配对.你不用担心其他的蓝牙设备请求和你配对.苹果在之前对蓝牙设备的控制比较

原文 http://www.dotblogs.com.tw/justforgood/archive/2012/05/10/72089.aspx 也许有些人不知道什么事inforwindow,简单来说就是资讯窗,小马这cut了一张google map   图给大家参考,我们就是要用silverlight 结合ArcGis做出如下功能,请看这边就出现了我们   要的资讯和图片那我们我该如何做到这个呢,ArcGis 提供了一个Toolcontrol,请你跟我这样做       画面上的标点,之前文章有

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

最近的水声通信非常热,特别是,非常嵌入式设备备受瞩目使用,前段时间公布了声通信部分源代码(iOS和Android版本号.下载源的最新版本:点击打开链接 http://download.csdn.net/detail/frog_lightdesk/8395167),也受到了广大声波爱好者的关注. 声波技术从理论上决定了它比較适合做短距离.少量信息的传输(声波通信原理请见:http://blog.csdn.net/jcgu/article/details/12834483)一般常以"握手"

Chapter1 使用神经网络辨识手写数字 人类的视觉系统是自然界的一大奇迹.试看如下的手写数列: 绝大多数人都能毫不费劲地认出这些数字是504192,而这会让人产生识别数字非常简单的错觉.人类大脑的每个半球都有初级视觉皮层,其中一个可以被记作V1,包含有1亿4千万的神经元以及它们之间数以百亿计的相互连接.何况人类的视觉系统不仅只有V1,而还包括其他所有的初级视觉皮层:V2,V3,V4和V5,逐步负责着不同复杂程度的图像处理.我们的大脑里有一台超级计算机,经过数亿年的进化,能够极好地适应理解视觉

什么是 zsh,要想解释好这个问题,那么得先说明什么是 shell.不负责任的解释说法就是 shell 就是一个壳.这个壳可不是蜗牛的壳,而是计算机的一个壳,当然也不是计算机的外壳啦,这个壳是相对于计算机内核的一个壳.是指"提供使用者使用界面"的软件,也可以说是一种命令解析器,它将人类输入的字符变成计算机可以识别的字符,或者是展现出计算机所计算出来的结果.同时 shell 也是一种脚本语言,可以有很多有意思的用法.传统意义上的 shell 指的是命令行形式的 shell,在 Unix/

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关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说