在很久很久以前，小编在1990年代用PC电脑的时候，就知道使用Alt+数字键可以输入特殊字符，数字键与字符的对应关系就是这个字符的ASC码，如下图中的对应表： 更多的特殊字符在扩展ASCII码表中： 因为一些特殊字符没法直接在键盘中输入，所以就有了这种按住Alt键、同时从锁定的数字小键盘中输入对应的ASC码数字来输入特殊字符的办法，例如alt+128就是欧元符号“€”，还有一些中文特殊符合，例
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2024-05-06 16:23:17
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Python文本、字节序列、ASCII、Unicode、UTF-8、UTF-16、UTF-32
ASCII码早期人们用8位二进制来编码英文字母（最前面的一位是0）也就是说，将英文字母和一些常用的字符和这128种二进制0、1串一一对应起来，比如：大写字母“A”所对应的二进制位“01000001”，转换为十六进制为41。 在美国，这12
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2024-03-11 16:11:37
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定的（），那么f...
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2014-09-18 17:01:00
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EM是我最近想深入学习的算法，在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。
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2013-12-04 10:11:07
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EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。
下面主要介绍EM的整个推导过程。
1. Jensen不等式
回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果
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2016-04-28 16:26:00
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但是可以花时间整理下，以使初学者能够更方便的学习EM算法。下面是我整合在网上找到的其他人的文章，算是一个简单的总结吧！描述：EM是一种基于模型的聚类算法，假设样本符合高斯混合模型,算法的目的是确定各个高斯部件之间的参数，充分拟合给定数据，并得到一个模糊聚类，即每个样本以不同概率属于每个高斯分布，概率数值将由以上个参数获得。 &n
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2024-02-27 14:07:44
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先估计概率分布 根据概率分布，确定当前数据的类别 根据现有数据去更新分布 重复第2步，直到收敛
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2021-01-03 00:09:00
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EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化
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2024-05-07 21:49:32
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1. 同步和异步的区别： 2. px和em的区别[1]px和em都是长度单位，区别是，px的值是固定的，指定是多少就是多少，计算比较容易。em得值不是固定的，并且em会继承父级元素的字体大小。 浏览器的默认字体高都是16px。所以未经调整的浏览器都符合: 1em=16px。那么12px=0.75em, 10px=0.625em3. 对MVC、MVP、MVVM的理解 MVC(Model View
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2024-05-09 09:41:26
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EMI——攻击力 EMI(Electro Magnetic Interference)直译是“电磁干扰”，是指电子设备(干扰源)通过电磁波对其他电子设备产生干扰的现象。例如当我们看电视的时候，旁边有人使用电吹风或电剃须刀之类的家用电器，电视屏幕上会出现的雪花噪点；电饭锅煮不熟米饭；关闭了的空调会自行启动……这些都是常见的电磁干扰现象。更为严重的是，如果电磁干扰信号妨碍了正在监视病情的医疗电子设备
看了很多文章，对这个概念总是理解的模模糊糊，今天把它摘抄并写出来，加深一下理解。EM算法，全称是Expectation maximization，期望最大化。摘抄了两位知乎大牛的解释—— 先来看看为什么需要EM算法以下是某知乎大牛的解释： 1 为什么需要EM算法？ 我们遇到的大多数问题是这样的： A、已知一堆观测数据X B、和数据服从的统计模型然后利用数据来估计统计模型中的参数解决这个问题的思
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2024-04-24 15:41:05
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EMC（Electro Magnetic Compatibility，电磁兼容）是指电子、电气设备或系统在预期的电磁环境中，按设计要求正常工作的能力。它是电子、电气设备或系统的一种重要的技术性能，其包括三方面的含义：目录（1）EMI（Electro Magnetic Interference，电磁干扰）：（2）EMS（Electro Magnetic Susceptibility，电磁抗扰度）：（
前言：想学习一些统计学的知识，所以想把自己学习的过程记录下来，希望自己能够坚持下来。也非常希望能够在CSDN找到小伙伴一起学习，监督，共同成长。EM算法和高斯混合模型学习一、EM算法的引入EM（expectation maximization）算法在李航的书《统计学习方法》中的定义如下：EM是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率的估计。（对于这个概率模型的极大
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2024-08-01 16:00:14
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EM算法——期望极大值算法1. EM算法的简介及案例介绍2. EM算法的推导3. EM算法3.1 算法步骤：3.2 EM算法的收敛性4. EM算法应用——求解高斯混合模型(GMM)的参数4.1 高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)4.2 EM算法估计高斯混合模型的参数5.EM算法的推广——广义期望极大算法(GEM) 本文内容主体是基于李航老师的《统计学习方法
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2024-08-12 20:28:10
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EM算法简述 EM算法是一种迭代算法，主要用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步完成：E步，求期望M步，求极大。EM算法的引入如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法或贝叶斯估计法估计模型参数，但是当模型中含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法。因此提出了EM算法。EM算法流程假定集合 由观测数据 和未观测数据 组
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2024-05-20 15:34:00
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症状：
进入EM控制台（http://172.19.111.38:1158/em）后，没有输入用户名和密码就直接登陆并显示数据库状态信息；
另外刚开始数据库监听没有起来，所以EM控制台显示信息也是说监听没有起来，后来监听起来了，EM控制台还是显示旧信息，刷新页面也那样。
问题原因和解决办法：
重启控制台服务后也没有效果：$ emctl status dbconsole$ e
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2013-05-02 11:52:43
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学习一时爽，一直学习一直爽 Hello，大家好，我是 もうり，一个从无到有的技术+语言小白。https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162EM 算法EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，期望最大化算法），是一种迭代算法，在统计学中被用于寻找，依赖于不可观察
原创
2021-03-03 19:15:12
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最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。简要来说，最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用当前估计的参数值来计算对数似然的期望值；第二步是最大化（M步），寻找能使E步产生的似然期望最大化的参数值。然后新得到的参数值重新被用于E步，
原创
2021-03-24 16:29:58
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EM算法 EM算法是一种迭代法，其目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。因为隐变量的存在，我们无法直接通过最大化似然函数来确定参数的值。可以采用一种策略，构造出对数似然函数的一个下界函数，这个函数不含有隐变量，然后优化这个下界。不断的提高这个下界，使原问题达到最优解，这
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2018-08-22 11:11:00
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2013-11-14 20:04:00
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