基本要素 状态 \(N\)个 状态序列 \(S = s_1,s_2,...\) 观测序列 \(O=O_1,O_2,...\) \(\lambda(A,B,\pi)\) 状态转移概率 \(A = \{a_{ij}\}\) 发射概率 \(B = \{b_{ik}\}\) 初始概率分布 \(\pi = \{\pi_i\}\) 观测序列生成过程 初始状态 选择观测 状态转移 返回step2 HMM三大问题 概率计算问题(评估问题) 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lamb

隐马尔科夫模型HMM(一)HMM模型 隐马尔科夫模型HMM(二)前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM(三)鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数(TODO) 隐马尔科夫模型HMM(四)维特比算法解码隐藏状态序列(TODO) 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题,这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的.在研究这个问题之前,建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法,以及EM算法原理总结,这些在本篇里会用到.在李航的<统计学习方法>中,这个算法的讲解只考虑了单个观测

1. HMM模型参数求解概述 HMM模型参数求解根据已知的条件可以分为两种情况. 第一种情况较为简单,就是我们已知DD个长度为TT的观测序列和对应的隐藏状态序列,即{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}{(O1,I1),(O2,I2),...(OD,ID)}是已知的,此时我们可以很容易的用最大似然来求解模型参数. 假设样本从隐藏状态qiqi转移到qjqj的频率计数是AijAij,那么状态转移矩阵求得为: A=[aij],其中aij=Aij∑s=1NAisA=[aij],其中ai

<<杰克.韦尔奇自传>> 这本书号称是管理学十大经典名著,也是HR老师推荐的一本书.花了几个月时间断断续续拜读了这本书. GE是伟大的公司,杰克韦尔奇是伟大的CEO,这都毋庸置疑. 杰克韦尔奇或许是天生杰出的领导人和CEO,他在GE发展比较顺利,算比较年轻就当上CEO了. 在书的前部分,我发现杰克和很多美国著名人物一样,热爱体育运动,高尔夫等,或许是强悍的体魄才能支撑伟大的理想,反观国内教育大学生跑个千米都累得不行,更别说中小学生. 杰克是伟大的CEO,风云管理人物,他当然是很聪明

一.什么是pagerank PageRank的Page可是认为是网页,表示网页排名,也可以认为是Larry Page(google 产品经理),因为他是这个算法的发明者之一,还是google CEO(^_^).PageRank算法计算每一个网页的PageRank值,然后根据这个值的大小对网页的重要性进行排序.它的思想是模拟一个悠闲的上网者,上网者首先随机选择一个网页打开,然后在这个网页上呆了几分钟后,跳转到该网页所指向的链接,这样无所事事.漫无目的地在网页上跳来跳去,PageRank就是估计这个

给霍尼韦尔官方打电话咨询了下,发现两者区别不大,唯一的区别是400B可以和主机联动,也就是主机关的时候,400B也可以自动关闭,不需要手动去关闭电源,这样非常方便. 本来官方是只有400A的时候,但是在工业用途的时候,很多时候需要能够无线控制开关,400A显然不能满足这个条件,于是霍尼韦尔就出了这么个变种,而且不在零售市场出售,淘宝店为什么能卖是因为他们都是拿的工业批量货来零售. 明天就要装新风了,但是我家是已经装修好了,好担心会破坏已有装修,但是重新局部吊顶式必需要的了.

常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法     python    32行 right = length-  :  ]   ):  test_list = [,,,,,,]  test_val1 =   test_val2 =   ):  length = len(array)  :  :  ):  ]:  array[i],array[i+] = array[i+],array[i]  length -=   :  :  ):  ]:  array[i],arra

kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配,也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置比如abababc那么bab在其位置1处,bc在其位置5处我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配,但那样的时间复杂度会是O(m*n)kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子:发现x与c不同后,进行移动a与x不同,再次移动此时比较到了c与y, 于是下一步移动成了下面这样这一次的移动与前两次的移动不同,之前每次比较到上面长字符串的字符位置后

昨天想试试霍尼韦尔的扫码枪,扫码枪有两种模式,键盘模式和串口模式, 1.键盘模式直接插上就行了,就像一个键盘一样不需要任何驱动,扫出来的数据直接落到PC的输入焦点上.就像一个键盘一样,只能输入字符. 2.而串口模式,则是安装驱动以后,能够虚拟成一个COM口, 如果我们用扫码枪给应用程序输入数据的时候肯定是不行的,因为程序需要能够在后台运行的时候也能用扫码枪作为数据输入的.这就需要用串口模式了. 今天我写程序的时候,问题是怎么也不能触发,DataReceived事件,最后发现问题所在,几个要点 1

USB接口模拟COM串口驱动程序 HSM USB Serial Driver 链接: https://pan.baidu.com/s/1aOV-Fz0OYdQGc5dMmkHzgg 提取码: fwgt 霍尼韦尔EZConfig 用来设置扫码枪的程序,需要把扫码枪设置到串口模式.也可以不用这个软件,直接扫码设置. 链接: https://pan.baidu.com/s/1aW4hB-gH6uHUsKaQvJSwkA 提取码: he46 public partial class Form1 : Fo

                           KMP算法-Python版 传统法: 从左到右一个个匹配,如果这个过程中有某个字符不匹配,就跳回去,将模式串向右移动一位.这有什么难的? 我们可以这样初始化: 之后我们只需要比较i指针指向的字符和j指针指向的字符是否一致.如果一致就都向后移动,如果不一致,如下图: A和E不相等,那就把i指针移回第1位(假设下标从0开始),j移动到模式串的第0位,然后又重新开始这个步骤: 因为主串匹配失败的位置前面除了第一个A之外再也没有A了,我们为什么能知道

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压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 SP(subspace pursuit)算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它有较快的计算速度和较好的重构概率,在实际中应用较多.本文给出了SP算法的python和matlab代码,以及完整的仿真过程. 参考文献:

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

第一篇 基本概念 01 什么是数据结构 02 什么是算法 03 应用实例-最大子列和问题 第二篇 线性结构 01 线性表及其实现 02 堆栈 03 队列 04 应用实例-多项式加法运算 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-c语言实现 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-python语言实现 第三篇 树(上) 01 树与树的表示 02 二叉树及存储结构 03 二叉树的遍历 04 小白专场-树的同构-c语言实现 04 小白专场-树的同构-python语言实现 第三篇 树(中) 01 二叉搜索树

一. 概述 本篇主要介绍罗克韦尔虚拟PLC的搭建,使用的操作系统为Windows7 x86 Ultimate(DEEP_GHOST_WIN7_SP1_X86_V2015_06.iso),虚拟化软件为 VVMware Workstation 12 Pro,(AB)SoftLogix5800 21.00.00. 为了研究罗克韦尔(AB)的软PLC,前后花了一周半的时间,遇到过AB的软件版本太高,破解不掉,改用低版本,虚拟化不支持:遇到过软件都支持虚拟化,但是版本直接兼容性不好:遇到过虚拟机下软件可以

数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因

之前我分享过一个数据结构与算法的课程,很多小伙伴私信我问有没有Python版. 看了一些公开课后,今天特向大家推荐北京大学的这门课程:<数据结构与算法Python版>. 课程概述 很多同学想要转行机器学习,也确实掌握了一些机器学习模型原理并具备基础的编程功底,但是在笔试.面试的时候还会掉链子,大概率是数据结构和算法知识薄弱.数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功.无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少! 北京大学公开课<数据结构与算法Pyth