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维特比算法(Viterbi)
维特比算法(Viterbi) 维特比算法 维特比算法shiyizhong 动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中。术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释的相关dongtai 规划算法。例如在统计句 ...
分类:编程语言   时间:2018-07-30 16:38:57    阅读次数:172
数据挖掘工作经验
有趣的生日现象:一个银行系统,5%的用户是同一天出生的(系统录入有问题,有默认值) 对空缺值得处理: 对遗漏数据的处理方法主要有:忽略该条记录;手工填补遗漏值;利用默认值填补遗漏值;利用均值填补遗漏值;利用同类别均值填补遗漏值;利用最可能的值填充遗漏值。 数据规范化:指将数据按比例缩放(如更换大单位 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-26 19:50:48    阅读次数:213
《穷查理宝典》文摘
更新时间:2018 05 07 1 如果我们试图理解一样看似独立存在的东西,我们将会发现它和宇宙间的其他一切都有联系。 2 查理喜欢把人们的观念和方法比喻为“工具”。“如果有了更好的工具(观念或方法),那还有什么比用它来取代你较为没用的旧工具更好的呢?沃伦和我常常这么做,但大多数人会像加尔布雷思说的 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-16 19:29:20    阅读次数:224
磁盘管理—raid1卷(镜像卷)
简述:RAID1通过磁盘数据镜像实现数据冗余,在成对的独立磁盘上产生互为备份的数据。当原始数据繁忙时,可直接从镜像拷贝中读取数据,因此RAID1可以提高读取性能。RAID1是磁盘阵列中单位成本最高的,但提供了很高的数据安全性和可用性。当一个磁盘失效时,系统可以自动切换到镜像磁盘上读写,而不需要重组失效的数据。工作原理:RAID1是将一个两块硬盘所构成RAID磁盘阵列,其容量仅等于一块硬盘的容量,因
分类:其他好文   时间:2018-07-11 10:34:35    阅读次数:195
java web项目部署在linux系统出现第一次登录高延迟的问题
今天记录一下之前遇到的问题:项目部署在window登录能很快完成,部署到linux后,第一次登录过程变得很慢。通过查看系统日志,发现时间主要消耗在了创建session,并且定位到是SecureRandom的初始化问题,继续查看,发现session的id创建方式为uuid,到这里,熟悉linux的人就会明白问题在哪了。Java的UUID依赖于SecureRandom.nextBytes方法,而Sec
分类:编程语言   时间:2018-07-09 17:54:45    阅读次数:172
mysql案例系列 ~ 奇怪的慢日志问题
一 简介:今天咱们来聊聊慢查询日志里出现的一些问题二 现象: 慢日志出现一些慢sql,慢日志里出现慢sql并不奇怪,奇怪的是慢日志拿出本身就是秒级执行,并不慢三 分析: 1 观察健康指标三要素 cpu IO 内存 均无明显波动,其中最可能影响的就是磁盘IO的问题,硬盘为RAID10,读写量都很低,I ...
分类:数据库   时间:2018-07-09 15:18:10    阅读次数:217
Azure云部署Postfix邮件系统(一)
毫无疑问,云计算是今年和今后几年IT界最重要的概念之一,而随着云的提出,各种应用也不断出现,在云计算领域,各大著名IT厂商都推出自己的特有“云”。在一个新技术的探索阶段,在云计算的模式最终成熟之前,任何一方任何一家厂商甚至是个人开发者都有权利来解释它将来的云计算的模样。在这些概念与实践中,微软Azure是不能被业界漠视的,毕竟,在PC操作系统领域、在办公软件领域、在开发工具领域,在许多软件界相关的领域,微软都是最重要的力量,它切切实实地出现在我们工作生活的应用中。这可能也是微软走向云端最可炫耀的资本:虽然云计算是一种新兴的计算模式,但它走向成熟是一个演变的过程,它的技术应用也并不是在瞬间横空出世,云不能建造在空中楼阁之一,云计算必定是从历史中走来。 什么是Azure
分类:其他好文   时间:2018-07-05 12:12:44    阅读次数:278
关于基于python27使用 from pylab import * 报错问题
### 这里是我遇到的问题记录,以防以后用 ### 由于设备原因只能使用 pyhton2 , 在运行程序的时候报错: 1.问题描述: 最可气的是:同一个文件,如果另开新的文件,复制粘贴就不让我运行,就报错!!! (气的我都河豚了) 看图: 你看同一个程序就是不通过!!!!! 2 解决办法: 第一种: ...
分类:编程语言   时间:2018-06-27 16:49:18    阅读次数:1310
SVD
PCA降维的大致思想就是: 挑选特征明显的、显得比较重要的信息保留下来。 那么关键就是【特征明显的,重要的信息】如何选择? 选择标准有两个:1: 同一个维度内的数据,方差大的比较明显,因为方差大表示自己和平均水平差异大,有个性,降维后也最可能分的开~2: 两个不同维度间关联度越小越好,因为关联度小表 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-21 22:35:53    阅读次数:183
Mule standalone解决中文乱码问题
1.开发环境的字符集 2.项目环境的字符集 3.代码里强转最可靠。 ...
分类:其他好文   时间:2018-06-21 17:28:14    阅读次数:147
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