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小时候挺菜
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2018年12月5日
特征值和特征向量
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/fuming2021118535/article/details/51339881 在刚开始学的特征值和特征向量的时候只是知道了定义和式子,并没有理解其内在的含义和应用,这段时间整理了相关的内容,跟大家分享一下; 首先我们先把特征值和特征向量的定义复
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posted @ 2018-12-05 10:21 小时候挺菜
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2018年12月4日
牛人博客
摘要: 网站架构系列:https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/9832640.html 线性代数与高等数学(马同学高等数学):https://www.matongxue.com/ 知乎 机器学习与自然语言处理专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/qi
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posted @ 2018-12-04 16:51 小时候挺菜
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消息队列(二)
摘要: 一、消息队列的特性 1.可靠性传输 这个特点可以说是消息中间件的立足之本,对于应用来说,只要成功把数据提交给消息中间件,那么关于数据可靠传输的问题就由消息中间件来负责。 2.不重复传输 不重复传播也就是断点续传的功能,特别适合网络不稳定的环境,节约网络资源。 3.异步性传输 异步性传输是指,接受信息
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posted @ 2018-12-04 16:43 小时候挺菜
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消息队列(一)
摘要: 一、小故事 有一天,产品跑来说:“我们要做一个用户注册功能,需要在用户注册成功后给用户发一封成功邮件。” 小明(攻城狮):“好,需求很明确了。” 不就提供一个注册接口,保存用户信息,同时发起邮件调用,待邮件发送成功后,返回用户操作成功。没一会功夫,代码就写完了。验证功能没问题后,就发布上线了。 线上
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posted @ 2018-12-04 16:24 小时候挺菜
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正则表达式
摘要: 一、什么是正则表达式? 有人说,正则表达式是一种特殊的字符串模式,用于匹配一组字符串,就好比用模具做产品,而正则就是这个模具,定义一种规则去匹配符合规则的字符。 有人说,在编写处理字符串的程序或网页时,经常会有查找符合某些复杂规则的字符串的需要。正则表达式就是用于描述这些规则的工具。换句话说,正则表
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posted @ 2018-12-04 12:00 小时候挺菜
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2018年12月3日
读取bin文件,并且按结构体赋值打印
摘要: 目标:读取一个bin文件,并且将bin文件中的数据,按字节对齐赋值给结构体,并且打印出结构体的内容 目前思路是简单的先将bin文件数据一次性读到一个数组中,再将数组强制转换为结构体 另外,在博客看到一个输出结构体的demo,贴在这里 只需要传入要打印结构体的结构体指针和结构体大小,就可以进行打印,且
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posted @ 2018-12-03 16:50 小时候挺菜
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%02x与%2x之间的区别
摘要: 输出最小宽度用十进制整数来表示输出的最少位数。若实际位数多于定义的宽度,则按实际位数输出,若实际位数少于定义的宽度则补以空格或0(当最小宽度数值以0开头时)。 X 表示以十六进制形式输出02表示不足两位,前面补0输出;如果超过两位,则实际输出举例: 而如果直接写为 %2x,数据不足两位时,实际输出,
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posted @ 2018-12-03 16:44 小时候挺菜
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2018年12月1日
隐马尔科夫模型(前向后向算法、鲍姆-韦尔奇算法、维特比算法)
摘要: 概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的变表是变量间的概率相关关系。根据边的性质不同,可以将概率图模型分为两类:一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网;另一类是使用无向图表示变量间的相关关系
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posted @ 2018-12-01 16:06 小时候挺菜
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隐含马尔科夫模型的训练
摘要: 在这里我们仍然使用非常简单的天气模型来做说明。在这个马尔可夫模型中,存在三个状态,Sunny, Rainy, Cloudy,同时图片上标的是各个状态间的转移概率(如果不明白什么是转移概率,那建议先去学习什么是马尔可夫再来看HMM)。现在我们要说明什么是 HMM。既是隐形,说明这些状态是观测不到的,相
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posted @ 2018-12-01 16:03 小时候挺菜
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隐马尔科夫模型
摘要: 一:介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律),这些模式发生在很多领域,比如计算机中的指令序列,句子中的词语顺序和口语单词的因素修咧等等,事实上任何领域中的一系列事件都有可能产生有用的模式。 考虑一个简单的例子,有人试图通过一片海藻推断天气——民间传说
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posted @ 2018-12-01 15:39 小时候挺菜
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