1. 证据理论的发展历程 Dempster在1967年的文献<多值映射导致的上下文概率>中提出上.下概率的概念,并在一系列关于上下概率的文献中进行了拓展和应用,其后又在文献<贝叶斯推理的一般化>中进一步探讨了不满足可加性的概率问题以及统计推理的一般化问题. Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版<证据的数学理论>,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的…

证据理论是Dempster于1967年首先提出,由他的学生Shafer于1976年进一步发展起来的一种不精确推理理论,也称为Dempster/Shafer 证据理论(D-S证据理论),属于人工智能范畴,最早应用于专家系统中,具有处理不确定信息的能力.作为一种不确定推理方法,证据理论的主要特点是:满足比贝叶斯概率论更弱的条件:具有直接表达"不确定"和"不知道"的能力·. DS理论 在此之后,很多技术将 DS 理论进行完善和发展,其中之一就是证据合成 (Evidenti…

[GCN]图卷积网络初探——基于图(Graph)的傅里叶变换和卷积 2018年11月29日 11:50:38 夏至夏至520 阅读数 5980更多 分类专栏: # MachineLearning   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_41727666/article/details/84622965 本文为从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精(fang)通(…

概述 上一篇我们算是粗略的介绍了一下DDD,我们提到了实体.值类型和领域服务,也稍微讲到了DDD中的分层结构.但这只能算是一个很简单的介绍,并且我们在上篇的末尾还留下了一些问题,其中大家讨论比较多的,也是我本人之前有一些疑问的地方就是Repository.我之前觉得IRepository和三层里面的IDAL很像,为什么要整出这么个东西来:有人说用EF的话就不需要Repository了:IRepository是鸡肋等等. 我觉得这些问题都很好,我自己也觉得有问题,带着这些问题我们就来看一看Repo…

CSharpGL(8)使用3D纹理渲染体数据 (Volume Rendering) 初探 2016-08-13 由于CSharpGL一直在更新,现在这个教程已经不适用最新的代码了.CSharpGL源码中包含10多个独立的Demo,更适合入门参考. 为了尽可能提升渲染效率,CSharpGL是面向Shader的,因此稍有难度. +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 一图抵千言 您可以在(http://files.cnblogs.com/files/bitzhuwei/VolumeRender…

前言 这几天在看273M站点时被他们的页面交互方式所吸引,他们的首页是采用三次加载+分页的方式.也就说分为大分页和小分页两种交互.大分页就是通过分页按钮来操作,小分页是通过下拉(向下滑动)时异步加载数据. 273这个M站点是产品推荐我看的.第一眼看这个产品时我就再想他们这个三次加载和翻页按钮的方式,那么小分页的pageIndex是怎么计算的.所以就顺便看了下源码. 提到看源码时用到了Chrome浏览器的格式化工具(还是朋友推荐我的,不过这个格式化按钮的确不明显,不会的话自行百度). 三次加载和分…

1.开发环境搭建 本系列教程的开发工具,我们采用HBuilder. 可以去网上下载最新的版本,然后解压一下就能直接用了.学习JavaScript,环境搭建是非常简单的,或者说,只要你有一个浏览器,一个记事本就行了,不存在环境搭建的问题.而且,通过运行浏览器,立刻就能看到效果,这一点比较Java要方便很多.省去了很多繁杂的操作,如果你正打算转行从事程序猿这个职业,不妨以JavaScript为切入点,从而发现编程的乐趣.当你深刻理解了JavaScript的思想,其他任何面向对象的语言都是大同小异的.…

本文版权归博客园和作者吴双本人共同所有.欢迎转载,转载和爬虫请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5860668.html 想必MQ这两个字母对于各位前辈们和老司机们并不陌生.本文初探RabbitMQ的简单分享可能值得学习之处不怎么多,本人对于RabbitMQ的研究目前也很初级,这个月打算按照好的学习线路提高一下,欢迎新老司机留下你们的见解. 首先提到第一个简单的场景,文件并发.我先手动实现一下文件并发,引发异常,请看如下代码. static void Ma…

前言 很久之前就想研究React Native了,但是一直没有落地的机会,我一直认为一个技术要有落地的场景才有研究的意义,刚好最近迎来了新的APP,在可控的范围内,我们可以在上面做任何想做的事情. PS:任何新技术的尝鲜都一定要控制在自己能控制的范围内,失败了会有可替换方案,不要引起不可逆的问题,这样会给团队造成灾难性的后果. 事实上,RN经过一段时间发展,已经有充分数量的人尝试过了,就我身边就有几批,褒贬也不一: ① 做UI快 ② 还是有很多限制,不如原生Native ③ 入门简单,能让前端快…

Source: Connected Brain Figure above: Bullmore E, Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems.[J]. Nature Reviews Neuroscience, 2009, 10(3):186-198. Graph measures A graph G consisting of a set of…