BOGEER博格尔YT-813码表使用说明书.doc 源:http://w.gdu.me/wiki/Bike/BOGEER-YT-813.html 参数设置 首先要测量出车轮的周长,测出车轮周长后按住码表●键2秒即可进入参数设置模式,在设置模式中: ●键为确定键 ▲键为选择或调整键 MODE键为退出键 按●键2秒进入设置模式后: 首先要设置时间:按▲键选择12/24小时制,确定后按●键,然后进入时钟依次按小时.分钟.秒的顺序进行调整, 确定后进入(DA)日期设置,按年.月.日进行调整确认, 随后

Python 1行代码实现文本分类(实战笔记),含代码详细说明及运行结果 一.详细说明及代码 tc.py ================================================================= #coding=utf-8 __author__ = 'huangzhi' #pip install textblob #需要安装 #python -m textblob.download_corpora #需要安装 from textblob.classifi

通过adb 查看最上层成activity名字: linux: adb shell dumpsys activity | grep "mFocusedActivity" windows: adb shell dumpsys activity | findstr "mFocusedActivity" adb logcat | findstr ActivityManager 通过apktool获取apk package name(包名)以及startActivity na

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转自:http://blog.csdn.net/huangxy10/article/details/10012119 Unicode汉字编码表 1 Unicode编码表  Unicode只有一个字符集,中.日.韩的三种文字占用了Unicode中0x3000到0x9FFF的部分    Unicode目前普遍采用的是UCS-2,它用两个字节来编码一个字符, 比如汉字"经"的编码是0x7ECF,注意字符编码一般用十六进制来 表示,为了与十进制区分,十六进制以0x开头,0x7ECF转换成十进制

UTF-8有点类似于Haffman编码,它将Unicode编码为:0x00-0x7F的字符,用单个字节来表示:0x80-0x7FF的字符用两个字节表示:0x800-0xFFFF的字符用3字节表示:   ①数字的unicode范围是:0x0030~0x0039 ②英文字母的unicode范围是: 大写A到Z(属于拉丁字母):0x0041~0x005A  小写a到z(属于拉丁字母):0x0061~0x007A ③汉字的unicode范围是:0x4E00~0x9FA5 其实这个范围还包括了中,日,韩的

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项(算法过程,调参等注意事项) 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)是关于时序的概率模型,描述由一个隐含的马尔科夫链生成不可观测的状态序列,再由状态序列生成观测序列的过程.这种通过观测序列预测隐含的标记序列的问题叫做标注. 下图来自维基百科: 并且本文有如下符号表示: 其中就是我们需要求得的一个三元组:拿中文分词的例子来说,分词中的状态序列是{ Begi

1. HMM背景 0x1:概率模型 - 用概率分布的方式抽象事物的规律 机器学习最重要的任务,是根据一些已观察到的证据(例如训练样本)来对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测. 概率模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将学习任务归结于计算未知变量的概率分布,而不是直接得到一个确定性的结果. 在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布. 具体来说,假定所关心的变量集合为

在中文标注时,除了条件随机场(crf),被提到次数挺多的还有隐马尔可夫(HMM),通过对<统计学习方法>一书的学习,我对HMM的理解进一步加深了. 第一部分 介绍隐马尔可夫 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种,它的状态不能直接观察到,但能通过观测向量序列观察到,每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态,每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生. 这样一说可能会有点复杂,给个例子可能会好一点.就拿我们读初高中时的概率问题来作为例子吧. 已知有一个密度均匀的六面色子,能掷出

Unicode编码则是采用双字节16位来进行编号,可编65536字符,基本上包含了世界上所有的语言字符,它也就成为了全世界一种通用的编码,而且用十六进制4位表示一个编码,非常简结直观,为大多数开发者所接受,特别是十六进制编码后,可以解决汉字在js再编码过程中出现乱码问题,提高解释速度,我们建议在js脚本中使用十六进制unicode编码. UniCode汉字转换,网上很多,但相对比较好使的比较少,大都写法一样,转换的效果差别不大,或多或少有些遗憾,我这找到个相对较好的,能直接转换标点符号的转换器.

Unicode字符编码表     版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/zhenyu5211314/article/details/51537778 十进制 十六进制  字符数 编码分类(中文) 编码分类(英文) 起始 终止 起始 终止 (个)     0 127 0000 007F 128 C0控制符及基本拉丁文 C0 Control and Basic Latin 128 255 0080 00FF 128 C1控制符及拉丁文补充-

HMM的模型  图1 如上图所示,白色那一行描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,蓝紫色那一行是各个状态生成可观测的随机序列 话说,上面也是个贝叶斯网络,而贝叶斯网络中有这么一种,如下图: 代表:c确定时a和b独立.(c为实心圆代表:c已经被确定) 这时,如果把z1看成a,x1看成b,z2看成c的话,则因为第一个图的z1是不可观测的(所以z1是空心圆),也就是没确定,则x1和z2就一定有联系. 进一步,如果把z2.x2合在一起看成c的话,则x1和z2.x2就一定有联系,则x1和x

GB2312码表 code +0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 +A +B +C +D +E +F A1A0 . . · ˉ ˇ ¨ " 々 — - | … ‘ ’ A1B0 “ ” [ ] 〈 〉 < > 「 」 『 』 [ ] [ ] A1C0 ± × ÷ ∶ ∧ ∨ ∑ ∏ ∪ ∩ ∈ ∷ √ ⊥ ∥ ∠ A1D0 ⌒ ⊙ ∫ ∮ ≡ ≌ ≍ ∽ ∝ ≠ ≮ ≯ ≤ ≥ ∞ ∵ A1E0 ∴ ♂ ♀ ° ′ ″ ℃ ＄ ¤ ￠ ￡ ‰ § № ☆ ★ A

编码表源地址:http://ff.163.com/newflyff/gbk-list/ 编码在线查询:http://www.qqxiuzi.cn/bianma/zifuji.php GBK 汉字内码扩展规范编码表(1.0 版): ● GBK/1: GB2312非汉字符号 A1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C D E FA  . . · ˉ ˇ ¨ " 々 — - | … ‘ ’B “ ” [ ] 〈 〉 < > 「 」 『 』 [ ] [ ]C ± × ÷ ∶

编码表源地址:http://www.knowsky.com/resource/gb2312tbl.htm编码在线查询:http://www.qqxiuzi.cn/bianma/zifuji.phpGB2312简体中文编码表: code +0 +1 +2 +3 +4 +5 +6 +7 +8 +9 +A +B +C +D +E +F A1A0 . . · ˉ ˇ ¨ " 々 — - | … ‘ ’ A1B0 “ ” [ ] 〈 〉 < > 「 」 『 』 [ ] [ ] A1C0 ± ×

UNICODE,GBK,UTF-8区别 UNICODE,GBK,UTF-8区别    简单来说,unicode,gbk和大五码就是编码的值,而utf-8,uft-16之类就是这个值的表现形式．而前面那三种编码是一兼容的,同一个汉字,那三个码值是完全不一样的．如＂汉＂的uncode值与gbk就是不一样的,假设uncode为a040,gbk为b030,而uft-8码,就是把那个值表现的形式．utf-8码完全只针对uncode来组织的,如果GBK要转UTF-8必须先转uncode码,再转utf-8就O

UniCode编码表[转载:https://www.cnblogs.com/csguo/p/7401874.html] Unicode编码则是采用双字节16位来进行编号,可编65536字符,基本上包含了世界上所有的语言字符,它也就成为了全世界一种通用的编码,而且用十六进制4位表示一个编码,非常简结直观,为大多数开发者所接受,特别是十六进制编码后,可以解决汉字在js再编码过程中出现乱码问题,提高解释速度,我们建议在js脚本中使用十六进制unicode编码. UniCode汉字转换,网上很多,但相对

Unicode编码表/0000-0FFF 图例: Unicode 3.1 Unicode 1.0 Unicode 3.2 Unicode 1.1 Unicode 4.0 Unicode 2.0 Unicode 4.1 Unicode 2.1 未使用 Unicode 3.0 不作编码 Unicode 编码表 0000-0FFF 8000-8FFF 10000-10FFF 20000-20FFF 28000-28FFF 1000-1FFF 9000-9FFF   21000-21FFF 29000-

HMM定义 1)隐马尔科夫模型 (HMM, Hidden Markov Model) 可用标注问题,在语音识别. NLP .生物信息.模式识别等领域被实践证明是有效的算法. 2)HMM 是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成观测随机序列的过程. 3)隐马尔科夫模型随机生成的状态随机序列,称为状态序列:每个状态生成一个观测,由此产生的观测随机序列,称为观测序列.序列的每个位置可看做是一个时刻. 隐马尔科夫模型的贝叶斯网络 由于Z1,Z2,...