转自:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7768833 引入 我们会遇到很多问题无法用分析的方法来求得精确解,例如由于式子特别,真的解不出来.这时就需要找一种方法求其近似解,并且有手段能测量出这种解的近似程度 (比如渐进性,上下限什么的) 随机模拟的基本思想 现在假设我们有一个矩形的区域R(大小已知),在这个区域中有一个不规则的区域M(即不能通过公式直接计算出来),现在要求取M的面积? 怎么求?近似的方法很多,例如:把这个不规则的区

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

一.MCMC 简介 1. Monte Carlo 蒙特卡洛 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)是一种通过特定分布下的随机数(或伪随机数)进行模拟的方法.典型的例子有蒲丰投针.定积分计算等等,其基础是大数定律. 蒙特卡洛方法有哪些优缺点如下: 优点:计算准确性由采样的均匀程度决定:大大简化问题复杂性 缺点: 由于要进行大量的抽样计算,对计算机速度依赖性强 目前绝大多数随机数发生器均为伪随机数,一定程度上有偏 定积分求解问题中,对于\(\color{blue}{复杂或者高维的分布}\),利用蒙特

最近一直在努力的恶补javascript中的各种知识,比如说闭包,作用域,继承,构造函数,变量,内置对象等概念.同时,也在学习着ES6的新知识.最近想给大家分享的就是数组实例方法的练习以及如何去扩展一个数组方法. 以下的分享会分为如下内容 1.数组实例方法的练习 1.1:reduce() 1.2:map() 1.3:sort() 1.4:slice() 1.5:push() 1.6:实例方法习题 2.数组方法的扩展 1.数组实例方法的练习 首先,我们应该知道数组实例方法有哪些. console.

notify(通知)方法,会将等待队列中的一个线程取出.比如obj.notify();那么obj的等待队列中就会有一个线程选中并且唤醒,然后被唤醒的队列就会退出等待队列.活跃线程调用等待队列中的线程时,因为现在的活跃线程还用有锁,会先将synchronized代码块执行完毕,释放对象监视器,被唤醒的线程才会获得这个监视器,然后被唤醒的线程才能继续执行.也就是说原来在等待队列中的线程被唤醒后,在被执行notify的一瞬间并不会立刻执行,因为在被执行notify的一瞬间,原来执行notify的线程还

本文对应<R语言实战>第12章:重抽样与自助法 之前学习的基本统计分析.回归分析.方差分析,是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布,进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法.但在许多实际情况中统计假设并不一定满足,比如抽样于未知或混合分布.样本量过小.存在离群点.基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场. 本章探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法. ================

CMM模型 一.CMM简介 CMM,英文全称为Capability Maturity Model for Software,即:软件成熟度模型. CMM的核心是把软件开发视为一个过程.它是对于软件在定义.实施.度量.控制和改善其软件过程的实践中各个发展阶段的描述. 根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究,以使其更加科学化.标准化,使企业能够更好地实现商业目标. 分级:一级为初始级,二级为可重复级,三级为已定义级,四级为已管理级,五级为优化级. 优点: 1.提高软件开发的管理能力,因为CM

依据图的深度优先遍历和广度优先遍历,能够用最少的边连接全部的顶点,并且不会形成回路. 这样的连接全部顶点并且路径唯一的树型结构称为生成树或扩展树.实际中.希望产生的生成树的全部边的权值和最小,称之为最小生成树. 常见的最小生成树算法有Kruskal算法和Prim算法. Kruskal算法每次选取权值最小的边.然后检查是否增加后形成回路,假设形成回路则须要放弃.终于构成最小生成树.n个顶点的图最小生成树过程例如以下: 边的权值升序排序. 选取全部未遍历的边中权值最小的边,推断增加后是否形成回路,若

12.4 置换检验点评 除coin和lmPerm包外,R还提供了其他可做置换检验的包.perm包能实现coin包中的部分功能,因此可作为coin包所得结果的验证.corrperm包提供了有重复测量的相关性的置换检验. logregperm包提供了Logistic回归的置换检验.另外一个非常重要的包是glmperm,它涵盖了广义线性模型的置换检验依靠基础的抽样分布理论知识,置换检验提供了另外一个十分强大的可选检验思路.对于上面描述的每一种置换检验,我们完全可以在做统计假设检验时不理会正态分布.t分

单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器.这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning). 集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能. 集成学习属于元算法,即结合数个“好而不同”的机器学习技术,形成一个预测模型,以此来降方差(bagging),减偏差(boosting),提升预测准确性(stacking). 1. 集成

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001

1. 分桶表以及分桶抽样查询 1.1 分桶表 对Hive(Inceptor)表分桶可以将表中记录按分桶键(某个字段对应的的值)的哈希值分散进多个文件中,这些小文件称为桶. 如要按照name属性分为3个桶,就是对name属性值的hash值对3取摸,按照取模结果对数据分桶.如取模结果为0的数据记录存放到一个文件,取模为1的数据存放到一个文件,取模为2的数据存放到一个文件. 分区提供一个隔离数据和优化查询的便利方式.不过,并非所有的数据集都可形成合理的分区,特别是之前所提到过的要确定合适的划分大小这个

背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1.  时序折扣项为什么在实际代码中不加入  REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt

ublic class MemorySpaceCheck { /** * 计算剩余空间 * @param path * @return */ public static String getAvailableSize(String path) { StatFs fileStats = new StatFs(path); fileStats.restat(path); return String.valueOf(fileStats.getAvailableBlocks() * fileStats.

今天研究了一下这块内容...首先是板子 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #include <string> #include <bitset> #include <vector> #include <

原文 Examining the Details and Delete methods 作者 Rick Anderson 翻译 谢炀(Kiler) 校对 许登洋(Seay).姚阿勇(Mr.Yao) 打开 Movie 控制器并查看 Details 方法: // GET: Movies/Details/5 public async Task<IActionResult> Details(int? id) { if (id == null) { return NotFound(); } var mo

在Spark的Rdd中,Rdd是分区的. 有时候需要重新设置Rdd的分区数量,比如Rdd的分区中,Rdd分区比较多,但是每个Rdd的数据量比较小,需要设置一个比较合理的分区.或者需要把Rdd的分区数量调大.还有就是通过设置一个Rdd的分区来达到设置生成的文件的数量. 有两种方法是可以重设Rdd的分区:分别是 coalesce()方法和repartition(). 这两个方法有什么区别,看看源码就知道了: def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Bool

mysql中的set和enum类型的用法和区别 mysql中的enum和set其实都是string类型的而且只能在指定的集合里取值, 不同的是set可以取多个值,enum只能取一个值.   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 [php] CREATE TABLE `20121101_t` (      `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,      `name` varchar(20) NOT NULL,      `cl` set(

记分牌和tomasulo算法 动态调度: 通过硬件在程序执行时重新安排代码的执行序列来减少竞争引起的流水线停顿时间 动态调度流水线具备以下功能: (1)允许按序取多条指令和发射多条指令----取指(IF)流水级允许按顺序取多条指令进入单口暂存器(single-entry latch)或队列(queue), 指令然后从latch或queue取出,进入ID节拍. (2)能检查并消除hazards----将ID流水级分为独立的两级:Issue级和Read operand级: Issue级功能 ----