FULLY_REPARAMETERIZED分布

2024-08-20

Tensorflow Probability Distributions 简介

摘要:Tensorflow Distributions提供了两类抽象:distributions和bijectors.distributions提供了一系列具备快速.数值稳定的采样.对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布.bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换. 1.Distributions 1.1 methods 一个distribution至少实现以下方法:sample.log_prob.batch_shape_tensor.event_sh

关于Repository、IUnitOfWork 在领域层和应用服务层之间的代码分布与实现

本来早就准备总结一下关于Repository.IUnitOfWork之间的联系以及在各层中的分布,直到看到田园里的蟋蟀发表的文章:<DDD 领域驱动设计-谈谈 Repository.IUnitOfWork 和 IDbContext 的实践>,才觉得有必要发表一下我个人的观点及其相关的实现代码,当然我的观点不一定就比他们的好,我只是表达个人观点而矣,大家勿喷. 关于Repository可以看看DUDU的这篇文章:关于Repository模式,我结合实际应用总结其核心概念为:Repository是

【T-SQL】分布抽取部分数据

好吧,我确实不知道该怎么起这个标题,整了一个“分布”,感觉还有点高档,其实没啥技术含量,看完你就知道了.情况是这样,刚刚接到一个临时任务,需要让几个营业点的销售数据[变]少一点,就是在ERP的相关报表中,查询出来的数据要在指定区间,说白了就是那什么~你懂的,某些同行应该对这种任务很熟悉了,而有些同行可能正在或即将面临这样的任务,希望此文能提供一点思路. 我是第一次接到这种任务,感觉蛮新鲜,思量一下,决定在测试库动手脚,完了让他的ERP接入测试库,事情过后再切回正式库,细枝末节就不说了,重点说一下

Hadoop2.6.0安装—单机/伪分布

目录环境准备创建hadoop用户更新apt 配置SSH免密登陆安装配置Java环境安装Hadoop Hadoop单机/伪分布配置单机Hadoop 伪分布Hadoop 启动Hadoop 停止Hadoop 作者: vincent_zh时间:2016-10-16 出处:http://www.cnblogs.com/vincentzh/p/5967274.html 声明:本文以学习.研究和分享为主,如需转载,标明作者和出处,非商业用途! 环境准备此处准备的环境是Virtual Box虚拟机

Fold Change和t分布

基因表达谱数据基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

特许金融分析师（CFA）持证人现在一般在做什么工作？职业分布是怎样的？

特许金融分析师 (CFA) 持证人现在一般在做什么工作?职业分布是怎样的? 陈雨桐 1. 全球范围: 根据 CFA 协会 2014 年 6 月的报告: CFA Institute has over 123,000 members in more than 140 countries and territories. 94% of members are CFA charterholders. CFA 协会在全球超过 140 个国家和地区共有 12.3 万名会员,其中 94%(合 11.6 万人

一个div,包含两个div,调整文字位置和div平均分布

网页中经常会用到,一个div下平均分布两个小的div,两个小的div,显示的内容为图片还比较好处理,显示文字则不好控制效果,今天写了一个如图效果的 html: <div class="hezuo"> <div class="hezuoLeft"> <h2>XXXXX</h2> </div> <div class="hezuoRight"> <p>XXXXXXXXX

一个div，包含三个小的div,平均分布的样式

从11月份开始,自学前端开发,写静态页面中,经常用到一个大的div下包含三个小的div,平均分布div大小样式,写过多次,也多次忘记,每次都要现找资料,不想之后,在这么麻烦,索性今天自己记录一下,方便后面用的好找. 写出的效果如图: html: <div class="bigdiv"> <div class="top"> <h1>....</h1> </div> <div class="ce

《BI那点儿事》Microsoft 决策树算法——找出三国武将特性分布，献给广大的三国爱好者们

根据游戏<三国志11>武将数据,利用决策树分析,找出三国武将特性分布.其中变量包括统率.武力.智力.政治.魅力.身分.变量说明:统率:武将带兵出征时的部队防御力.统帅越高受到普通攻击与兵法攻击越少.武力:武将带兵出征时的部队攻击力,武力越高发动兵法或者普通攻击时对地方部队的伤害就越高:并且当发动单挑时双方武将武力值相差越少则成功率越高,同时武力也代表单挑时的武将攻击力.智力:武将发动部队计略时的效果与成功率,当武将智力高时则可以降低中计的几率:同时智力代表军师能力.政治:武将发展内政时的能力,

hadoop 2.6伪分布安装

hadoop 2.6的“伪”分式安装与“全”分式安装相比,大部分操作是相同的,主要区别在于不用配置slaves文件,而且其它xxx-core.xml里的参数很多也可以省略,下面是几个关键的配置: (安装JDK.创建用户.设置SSH免密码这些准备工作,大家可参考hadoop 2.6全分布安装一文,以下所有配置文件,均在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下) 另外,如果之前用 yum install hadoop安装过低版本的hadoop,请先卸载干净(即:yum remove

Hadoop2.6.0伪分布环境搭建

用到的软件: 一.安装jdk: 1.要安装的jdk,我把它拷在了共享文件夹里面. (用优盘拷也可以) 2.我把jdk拷在了用户文件夹下面. (其他地方也可以,不过路径要相应改变) 3.执行复制安装解压命令: 解压完毕: 查看解压的文件夹: 4.配置环境变量: 写入如下5行代码: 使配置生效: 5.查看安装的jdk: java -version java javac 二.SSH免密码登陆: 1.安装SSH: 2.是否生成 .ssh 目录: 3.如果没有生成,自己手动创建一个 .ssh 目录:

分布式存储数据库的Key的随机分布（RP）和顺序分布（OPP）

在分布式存储数据库的世界中,无论是基于Key/Value的数据库还是Column Base(比如HBase)的数据库,都有一个重要的因子------Key,或者叫RowKey.我们总是根据Key来快速的获取存储的数据.毫不夸张的说,Key是读数据的基础. 对于Key的存储,有两种截然不同的分布方式,我们称之为:随机分布(RP)和顺序分布(OPP) RP和OPP之间并没有绝对的优劣,不能直接断定谁比谁好,只能说是否适合当前的业务场景.在这篇文章中我们希望能够讨论一下两种方式的优劣: OPP 我们先

二项分布和Beta分布

原文为: 二项分布和Beta分布二项分布和Beta分布 In [15]: %pylab inline import pylab as pl import numpy as np from scipy import stats Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: module://IPython.kernel.zmq.pylab.backend_inline]. For more informatio

C语言生成服从均匀分布, 瑞利分布, 莱斯分布, 高斯分布的随机数

用c语言产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布, 即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性

HTML页面关键词随机分布布局

结合underscore-min.js,和D3.js 绘制HTML关键词随机分布 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <script src="./js/jquery-1.8.3.min.js"></script> <script type="text/javascript" src="./

用padding与margin做多个元素的等间距分布

这样做的好处是不管有多少个元素等间距分布,都可以直接写在li中,而且由于是给a设定的样式,所以在字数不一致的情况下,样式仍然是统一的. html: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title></title> <link rel="stylesheet" href="css/all.css"

C++类内存分布

http://www.cnblogs.com/jerry19880126/p/3616999.html#undefined 书上类继承相关章节到这里就结束了,这里不妨说下C++内存分布结构,我们来看看编译器是怎么处理类成员内存分布的,特别是在继承.虚函数存在的情况下. 工欲善其事,必先利其器,我们先用好Visual Studio工具,像下面这样一步一步来: 先选择左侧的C/C++->命令行,然后在其他选项这里写上/d1 reportAllClassLayout,它可以看到所有相关类的内存布局,如

Memcached 笔记与总结（8）Memcached 的普通哈希分布算法和一致性哈希分布算法命中率对比

准备工作: ① 配置文件 config.php ② 封装 Memcached 类 hash.class.php,包含普通哈希算法(取模)和一致性哈希算法 ③ 初始化 Memcached 节点信息 init.php ④ 减少 Memcached 节点 down.php ⑤ 统计命中率 statistics.php ⑥ 使用 Highcharts(4.1.9) js 图表库来展示减少节点后两种算法命中率的变化 1. 配置文件 config.php <?php /* Memcached 配置文件 */

关于Beta分布、二项分布与Dirichlet分布、多项分布的关系

在机器学习领域中,概率模型是一个常用的利器.用它来对问题进行建模,有几点好处:1)当给定参数分布的假设空间后,可以通过很严格的数学推导,得到模型的似然分布,这样模型可以有很好的概率解释:2)可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习.通常为了方便推导参数的后验分布,会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布,这样后验分布和先验分布具有相同的形式,这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化,保证最后的形式是tractable. 在概率模型中,Dirichlet这个词出现的频率

《BI那点儿事》三国人物智力分布状态分析

献给广大的三国爱好者们,希望喜欢三国的朋友一起讨论,加深对传奇三国时代的了解数据分析基础概念:数据分为“不可测量”的数据和“可测量”的数据.不可测量的数据称为“分类数据”(Category Data或Categorical Data.),而可测量的数据称为“数值数据”(Numerical Data).组中值:Class Midpoint次数:Frequency相对次数:Relative Frequency相对次数=所属各组的数据个数÷数据总数次数分布表和直方图组距分组掩盖了各组内间的数据分布状

@Html.Partials 加载分布视图传参数

如何在视图中利用 viewData参数和model参数,示例如下 <body> <div style="background:#ffd800;width:200px;padding:10px;"> 这是Index视图<br /><br /> @Html.Partial("TestPartial", new Course.Models.Employee{ ID=1, Name="sam"}, new

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