1. 第四单元：StarUml文件解析 本单元采用了图模型解析UML。 UML文件可以抽象为图、子图、边的逻辑结构。 在实现中，图的节点包括类、接口、属性，子图包括状态图、顺序图等。 采用了三次遍历UML元素的方法建图，第一遍遍历建点，第二、三次遍历设置属性、连边，实现图对象的初始化。这里借鉴了一些 ...
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2020-06-19 23:08:20
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odoo里视图模型MVC模式： 例子：在原来的视图上修改他： var CustomRenderer = KanbanRenderer.extend({ ....});var CustomRendererModel = KanbanModel.extend({ ....});var CustomRen ...
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2020-06-16 23:39:13
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一、UML解析器设计 ? 先看下题目：第四单元实现一个基于JDK 8带有效性检查的UML(Unified Modeling Language)类图，顺序图，状态图分析器 MyUmlInteraction，实际上我们要建立一个有向图模型，UML中的对象（元素）可能与同级元素连接，也可与低级元素相连形成 ...
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2020-06-15 14:08:33
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1.线程模型种类 1.1. 传统阻塞 I/O 服务模型 1.2. Reactor 模式 2.传统阻塞 I/O 服务模型 2.1. 工作原理图 2.2 模型特点 2.2.1. 采用阻塞IO模式获取输入的数据 2.2.2. 每个连接都需要独立的线程完成数据的输入，业务处理,数据返回 2.3. 问题分析 ...
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2020-06-08 10:48:48
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再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型 ...
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2020-06-04 01:39:11
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概率图的一个重要作用是进行推理，针对某个随机变量，告诉我们它到底有没有可能，有多大可能发生。之前在representation相关的内容中，我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 对于给定的联 ...
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2020-06-04 01:14:31
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CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中，条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言，我们可以用一个条件概率表来表达。如图1 ...
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2020-06-04 01:05:05
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概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发 这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一，世界是未知的，是有多种可能性的。 第二，世界上一切都是相互联系的。 第 ...
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2020-06-04 00:54:47
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概率图模型G(V,E)由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中，我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后，其意见（两个随机变量）同意0与不同意1的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦，最后想要得到的不就是每个意见正确与否（随机变量取不同值的概率）吗？与其 ...
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2020-06-04 00:50:28
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1 我们在虚幻中建立一个项目 2 我们打开他所在的位置 ? ① Config包含了项目设置,键盘输入之类的配置文件 ? ② Content 存放了引擎或游戏的内容,包括地图,贴图,模型,材质,蓝图等 ? ③ Intermediate 包含了在编译引擎或游戏时,生成的临时文件 ? ④ Saved 包含 ...
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2020-05-15 11:53:12
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