一：问题描述 Learning问题就是参数估计问题，也就是求模型参数λ，具体形式为 ：λ_hat=argmax P(O|λ) 【通过最大化似然求得最优模型参数 λ；优化算法用EM，可类比GMM模型中求θ用的EM】 二、EM算法应用于HMM-learning模型的公式推导（具体可参考之前博客GMM：E ...
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2020-07-11 11:16:14
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给定一个包含非负整数的 m x n 网格，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。 说明：每次只能向下或者向右移动一步。 举例： 输入: arr = [ [1,3,1], [1,5,1], [4,2,1] ] 输出: 7 解释: 因为路径 1→3→1→1→1 的总和最小。 pu ...
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2020-07-10 23:54:32
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前言 在排序那一节里，讲到排序时，利用递推公式推导时间复杂度来求解归并排序、快速排序的时间复杂度，但有些情况，例如快速排序的平均时间复杂度，利用递推公式，会涉及很复杂的数据推导。今天学习一种特殊的树来分析递归算法的时间复杂度，那就是递归树。 递归树与时间复杂度 递归算法的思路是把大问题分成小问题来解 ...
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2020-07-10 10:10:47
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题意:如下是一个三角形ABC.$点D,E和F是三角形ABC的三等分点,$求$三角形PQR$的面积。 分析:三等分点的坐标可以推导出来，比如求D的坐标，D的坐标为$(\frac{2 * B.x + C.x}{3}, \frac{2 * B.y + C.y}{3})$，然后求出$三个交点P, R, Q$ ...
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2020-07-09 19:45:35
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判断元素是否在字符串，列表，元祖内 if y in nums 在python中 空列表[]，空字典{},空元祖() ，0，空字符串"",None,False 都相当于Fase if一行表达式: l1.val if l2 else 0 : 为真时取if前面的值， 否则取else后面的值 set集合 集 ...
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2020-07-09 12:40:06
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交叉熵损失函数 交叉熵的几种表达形式 Binary CrossEntropy Categorical CrossEntropy 对数似然函数与交叉熵的关系 均方误差与交叉熵误差(sigmoid为激活函数) 均方误差(MSE)与梯度更新 交叉熵误差与梯度更新 对比与结论 多分类交叉熵函数的梯度更新(s ...
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2020-07-08 19:48:06
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可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术，那么数据可视化有什么作用和优势？ 数据可视化作用与优势： 向信息学领域进军并注重数据价值的界定 数据可视化的作用与优势 新的一年，使用信息学助推复杂数据收集、分析与可视化技术的整合可以从数据资源中推导出企业所需的收益来源。从未被充分利用的数据当中提取资源可以提高企业运营绩效
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2020-07-08 14:58:44
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1 概念的说明 1）在scala中，方法和函数几乎可以等同(比如他们的定义、使用、运行机制都一样的)，只是函数的使用方式更加的灵活多样。 2）函数式编程是从编程方式(范式)的角度来谈的，可以这样理解：函数式编程把函数当做一等公民，充分利用函数、 支持的函数的多种使用方式。 3）面向对象编程是以对象为 ...
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2020-07-07 13:35:12
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1.推导：MobileNets中的深度游可分离卷积与标准卷积的算力消耗之比？ *（input feature: FxFxC, kernel size: KxKxCxM, padding=same）* 标准卷积的算力消耗：KxKxFxFxCxM； 深度可分离卷积算力消耗：(KxKxFxFxCx1) + ...
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2020-07-06 16:14:01
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1、列表推导式 1.1、普通列表推导式 用于快速创建一个有规律的列表，如下代码： my_list = [i * i for i in range(1, 10)] print(my_list) 运行结果： [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] 相当于以下代码 my_lis ...
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2020-07-05 21:24:11
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