本文是用于QoS Meter功能的算法的RFC的阅读笔记.DPDK的QoS_meter示例程序用的就是这个算法. srTCM srTCM的英文全称是Single Rate Three Color Marker,单速率三颜色标记 Configuration 该算法要预先在系统中设定三个参数,三个参数如下: Committed Information Rate(CIR),提交信息率. Committed Burst Size(CBS),提交Burst大小. Excess Burst Size(EBS

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

今天讲一讲分布式系统中必不可少的选举算法. leader 就是一堆服务器中的协调者,某一个时刻只能有一个leader且所有服务器都承认这个leader. leader election就是在一组进程中,选举一个leader且让该组的进程都同意这个leader. 假设有N个process, 每个process都有个可以比较的ID,可以提出选举. leader election算法要满足两点: safety: 每一个进程要么不知道结果,要么知道正确的结果(不会选错leader). liveness:

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

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

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 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

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 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

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 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

HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\) 近似算法 在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态,得到对应的状态序列 根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率: \[i^∗_t=argmax[\gamma_t(

作者:吴香伟 发表于 2014/09/05 版权声明:可以任意转载,转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息以及版权声明 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移到其它

本文转载自:https://github.com/livoras/blog/issues/13 目录: 1 前言 2 对前端应用状态管理思考 3 Virtual DOM 算法 4 算法实现 4.1 步骤一:用JS对象模拟DOM树 4.2 步骤二:比较两棵虚拟DOM树的差异 4.3 步骤三:把差异应用到真正的DOM树上 5 结语 6 References 1 前言 本文会在教你怎么用 300~400 行代码实现一个基本的 Virtual DOM 算法,并且尝试尽量把 Virtual DOM 的算法

前端 virtual-dom react.js javascript 目录: 1 前言 2 对前端应用状态管理思考 3 Virtual DOM 算法 4 算法实现 4.1 步骤一:用JS对象模拟DOM树 4.2 步骤二:比较两棵虚拟DOM树的差异 4.3 步骤三:把差异应用到真正的DOM树上 5 结语 6 References 1 前言 本文会在教你怎么用 300~400 行代码实现一个基本的 Virtual DOM 算法,并且尝试尽量把 Virtual DOM 的算法思路阐述清楚.希望在阅读本

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候

转自于:http://www.cnblogs.com/shanno/p/3958298.html?utm_source=tuicool 数据分布是分布式存储系统的一个重要部分,数据分布算法至少要考虑以下三个因素: 1) 故障域隔离.同份数据的不同副本分布在不同的故障域,降低数据损坏的风险: 2) 负载均衡.数据能够均匀地分布在磁盘容量不等的存储节点,避免部分节点空闲部分节点超载,从而影响系统性能: 3) 控制节点加入离开时引起的数据迁移量.当节点离开时,最优的数据迁移是只有离线节点上的数据被迁移

1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM算法4 EM推广4.1 F函数的极大-极大算法 期望极大值算法(expectation maximizition algorithm,EM).是一种迭代算法,1977年由Dempster总结提出,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计或极大后验估计.EM算法分为

典型时间复杂度 我们知道算法的执行效率,可以从它的时间复杂度来推算出一二.而典型的时间复杂度有哪些类型呢? 由上图,可以看出,除了常数时间复杂度外,logN型的算法效率是最高的.今天就介绍三种非常easy的logN型算法. 对分查找 给定一个整数X和整数A0,A1,-,An-1,后者已经预先排序并在内存中,求是的Ai= X的下表i,如果X不在数据中,则返回i = -1. - (int)BinarySearch:(NSArray *)originArray element:(int)element

1. 从细菌的趋化性谈起 0x1:物质化学浓度梯度 类似于概率分布中概率密度的概念.在溶液中存在不同的浓度区域. 如放一颗糖在水盆里,糖慢慢溶于水,糖附近的水含糖量比远离糖的水含糖量要高,也就是糖附近的水糖的浓度高,离糖越远的水糖的浓度越低. 这种浓度的渐减(反方向就是渐增)叫做浓度梯度.可以用单位距离内浓度的变化值来表示.同样,温度.电场强度.磁场强度.重力场.都有梯度的. 化学溶液的浓度梯度的概念和概率分布的梯度类似,都代表了值下降的方向. 0x2:趋化性细菌的运动方式 细菌趋化性是指有运动

CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布.比如有3个变量,y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}.联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2=0), ...} 下图就是一个场的简单示意图. 也就是变量间取值的概率分布. 马尔科夫随机场 如果场中的变量只受相邻变量的影响,而与其他变量无关.则这样的场叫做马尔科夫随机场. 如下图,绿色点变量的取值只受周围相邻

1. 通过一个简单的例子直观上理解EM的核心思想 0x1: 问题背景 假设现在有两枚硬币Coin_a和Coin_b,随机抛掷后正面朝上/反面朝上的概率分别是 Coin_a:P1:-P1 Coin_b:P2:-P2 为了估计这个概率(我们事先是不知道这两枚硬币正面朝上的概率的),我们需要通过实验法来进行最大似然估计,每次取一枚硬币,连掷5下,记录下结果 硬币 结果 统计 Coin_a 正 正 反 正 反 3正-2反 Coin_b 反 反 正 正 反 2正-3反 Coin_a 正 反 反 反 反 1

一.环境需求 二.怎样使用 三.本地化 3.1扩展卡尔曼滤波本地化 3.2无损卡尔曼滤波本地化 3.3粒子滤波本地化 3.4直方图滤波本地化 四.映射 4.1高斯网格映射 4.2光线投射网格映射 4.3k均值物体聚类 4.4圆形拟合物体形状识别 五.SLAM 5.1迭代最近点匹配 5.2EKF SLAM 5.3FastSLAM 1.0 5.4FastSLAM 2.0 5.5基于图的SLAM 六.路径规划 6.1动态窗口方式 6.2基于网格的搜索 迪杰斯特拉算法 A*算法 势场算法 6.3模型预测

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处