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贝叶斯网络的D-separation详解和Python代码实现
D分离（D-Separation）又被称作有向分离，是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法。相比于非图形化方法，D-Separation更加直观且计算简单。对于一个DAG（有向无环图），D-Separation方法可以快速…
：聚类算法的无监督（unsupervised）评估方式 Cohesion（内聚度），Separation（离散度），Compactness（致密度）)
机器学习理论之（15)：聚类算法的无监督（unsupervised）评估方式 Cohesion（内聚度），Separation（离散度），Compactness（致密度）
文章目录 内聚度 Cohesion离散度 Separation簇致密度 Cluster compactnessProximity 距离衡量方式Hamming 距离度量致密度 聚类算法本身是一种无监督算法，但是对于聚类算法的评估方式却存在（supervised）有监督 和 （unsupervised&a…
《大话脑成像》之：独立成分分析
少年，我看你骨骼精奇，是万中无一的武学奇才，维护世界和平就靠你了，我这有本武林秘籍《九阴真经之万军丛中听声辩位分筋错骨取敌将首级之盲源分离大法》，简称，《独立成分分析》，见与你有缘&#…
电压和离子电荷助力MXene膜分离一价阳离子
大家好！今天来了解一篇“MXene膜：离子分离的神奇‘筛子’”研究——《Comediation of voltage gating and ion charge in MXene membrane for controllable and selective monovalent cation separation》发表于《SCIENCE ADVANCES》。在离子分离领域&am…
【基础论文六】Domain separation networks
前言
受私有共享组件分析工作的启发，我们显式地学习了提取图像表示，这些图像表示被划分为两个子空间:一个组件是每个域的私有组件，另一个组件是跨域共享的。我们的模型不仅被训练在源域中执行我们关心的任务，而且使用分区表示来重构来自这两个域的图像。我们的新体系结构产…
D-separation
斯坦福的概率图模型PGM课程中，提到D-separation。 后面在Eric Xing老师的课件中有相关内容。
结论： X → Y → Z, 激活 ⇐⇒ Y未被观测到时. X ← Y → Z, 激活 ⇐⇒ Y未被观测到时. X → Y ← Z, 激活 ⇐⇒ Y或Y的后代被观测到时. 左右都是 X ← Y → …
：CQRS)
领域驱动设计系列 (六)：CQRS
CQRS是Command Query Responsibility Seperation（命令查询职责分离）的缩写。 世上很多事情都比较复杂，但是我们只要进行一些简单的分类后，那么事情就简单了很多，比如我们把人分为男人和女人，也可以把人分为…
Fast Soft Color Segmentation：快速实现图像软色分割的开源利器
Fast Soft Color Segmentation：快速实现图像软色分割的开源利器 FSCS Fast Soft Color Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fs/FSCS
项目介绍
Fast Soft Color Segmentation 是一个基于深度学习的图像分割工具，能够在短时间…
岛屿提取插件Island Seperation 1.3更新 (Python)(download))
(XSI addon)岛屿提取插件Island Seperation 1.3更新 (Python)(download)
使用方法： 1，若要提取若干个多边形物体上的所有岛屿，选中这些岛屿执行插件 2，若要提取若干多边形物体上的某些岛屿，选中这些物体上所有需要提取的岛屿上的点、线、面任意元素（可以混合选择ÿ…
Phase seperation 的无序结构域（IDRs）怎么预测?
转自 ：https://blog.csdn.net/qazplm12_3/article/details/82559082 蛋白研究过程中，一般认为氨基酸的序列决定了蛋白的结构，结构决定功能（一般指蛋白的三维结构）。然而，近50年的研究中，有一种没…
有关概率图模型中的D-Seperation的理解，附cousera例题解读
首先：献上概率图模型中D-Sepetrtion的定义： 对于DAG图E,如果A、B、C是三个集合（可以是单独的节点或者是节点的集合），为了判断A和B是否是C条件独立的，我们考虑E中所有A和B之间的无向路径，A和B之间…
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概率图模型之表示(representation)
基础
概率图模型（PGM/probabilistic graphical model）是一种用于学习带有依赖（dependency）的模型的强大框架。
概率图模型（或简称图模型）在形式上是由图结构组成的。图的每个节点（node&#x…
基于FPGA加速的bird-oid object算法实现
导语
今天继续康奈尔大学FPGA 课程ECE 5760的典型案例分享——基于FPGA加速的bird-oid object算法实现。 （更多其他案例请参考网站：
Final Projects ECE 5760） 1. 项目概述
项目网址
ECE 5760 Final Project
模型说明
Bird-oid object …
【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解
【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解 文章目录 【聚类指标】如何评估聚类算法：外部指标和内部指标、指标详解1. 前言2. 外部指标2.1 P（Purity）2.1.1 例子 2.2 NMI（Normalized Mutual Informati…
Monitor的工作原理
JAVA对象头
以32位虚拟机为例
普通对象 每个对象都有一个类型，由Klass Word指向它的类型
数组对象 其中Mark Word的结构为 Monitor（锁）
Monitor被翻译为监视器或管程
每个Java对象都可以关联一个Monitor对象，如果使用synchro…
线程学习（10）-monitor
synchronized加锁操作时，是monitor在底层操作系统中完成了重量级锁的加锁操作，主要是通过了monitorEnter以及monitorExit完成这个操作的。那么synchronized与monitor是怎么关联的呢？先带个疑问。
Java对象头简介
以32位机器为例：…
Qt linux获取cpu使用率、内存、网络收发速度、磁盘读写速度、磁盘剩余空间等
Qt linux获取cpu使用率、内存、网络收发速度、磁盘读写速度、磁盘剩余空间等，实际上大部分都和qt无关的，用其他语言也可以获取。 code: .h
#ifndef RESOURCE_MINITOR_H
#define RESOURCE_MINITOR_H
#include <QObject>
#include <QTimer>…
Dubbo+Zookeeper服务注册与发现
Dubbo理论简介
Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
官网：
http://dubbo…