1.变分推断（Variational Inference） 1.1.分解概率分布(Factorized distributions) 1.2.分解近似的性质（Properties of factorized approximations） 1.3.例子：一元高斯分布（Example: The uni
原创
2022-07-15 17:20:17
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引入 统计推断的核心任务，是观察到一些X（可见变量戒可观察变量）之后计算隐变量Z的后验分布p(Z|X)，以及在这个后验分布下计算我们所需要的函数的期望。比如，讲EM时，我们曾计算过对数似然函数在隐变量后验分布下的期望（公式9.30），作为EM中的E步。 但我们都知道，求期望要用到求和戒积分运算，
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2013-09-16 23:08:00
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这是经常使用到的一些基础推断，记录下来： 包含是：推断整数、推断邮箱、推断、推断邮政编码、推断中文 import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; import org.apache.commons.lang3.
原创
2022-01-12 09:36:09
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vlookup这个函数，据说功能还是蛮强大的，今天简单看了一下。vlookup 函数表示：=vlookup（要查找的值，查找区域，返回值所在列号，精确匹配或近似匹配） 参数说明：1、要查找的值：可以引用单元格的值，例如 =B6；也可以直接输入。2、查找区域：用于指定查找范围，例如 A2:D10。3、返回值所在列号：用于指定返回值在哪列，列号开始必须从指定范围算起；例如指定范围为 B2:E
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2024-04-20 11:32:58
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#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int n;
char ans;
&nb
原创
2014-08-25 15:00:41
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需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复
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2024-07-04 11:40:24
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什么样的商标属于近似商标？如何判断？判断近似商标有什么意义？ 一、什么样的商标属于近似商标？商标近似不外乎商标文字的形、音、义近似，商标图形的构图、着色、外观近似，或者文字和图形组合的整体排列组合方式和外观近似，立体商标的三维标志形状和外观近似，颜色商标的颜色或者颜色组合近似，其使用在相同或类似商品（服务）上易使相关公众对商品（服务）的来源产生误认。例如：
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2024-03-12 18:05:04
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类型推断使用var关键字,编译器可以根据变量的初始化值"推断"变量的类型.代码如下:using System;namespace test{ class Program { static void Main(string[] args)&nbs
原创
2009-12-30 01:33:02
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# Java中的近似度计算
在数据科学和机器学习领域，近似度计算是一个非常重要的概念。它帮助我们定义和衡量数据点之间的相似性。本文将探讨在Java中如何实现近似度计算，并提供一些代码示例以帮助你更好地理解这一概念。
## 近似度的定义
在信息检索、推荐系统以及聚类分析等领域，近似度通常用来度量两个对象之间的相似性。常用的近似度计算方法包括：
- 余弦相似度（Cosine Similarit
# Redis近似LRU算法科普
LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰策略，它会淘汰最近最少使用的数据。在Redis中，LRU算法由于涉及到全局排序，实现起来会比较复杂，因此Redis采用了一种近似LRU的算法，以减少时间复杂度。
## 近似LRU算法原理
Redis的近似LRU算法主要基于一个定时器和采样机制。它将一部分数据分成相同大小的片段，每个片段由一个
原创
2024-06-05 05:13:58
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在今天的技术世界中，近似匹配在数据处理、字符串搜索和机器学习等领域，扮演着越来越重要的角色。无论是在采购系统中查找接近的商品，还是在用户行为分析中处理模糊查询，Python提供了丰富的库可以实现这样的需求。然而，现实应用中往往难免会遇到一些问题。本文将详细探讨“Python近似匹配”过程中出现的具体问题，以及解决方案的构建与验证。
> **用户场景还原**
> 假设我们有一个电商平台，用户在
最近压力太大了，持续性修改0注释的代码，变量为阿拉伯数字的代码，压力山大，摆正心态，没有那些bug，还需要我们来做些什么呢？如果一个特别出色的项目，也体现不出来你个人的出色。几句牢骚，我们今天来继续说下NLP。 我们先来抛出一个问题，我们要坐地跌，从西直门站到苏州街站，我们在北京的小伙伴都知道，坐4号线，然后在海淀黄庄换成10号线就到了，或者我们直接打开导航，搜一下就可以了。说起来很简单，想
#include<stdio.h>intmain(){doubleeps,sum=1,i,temp=1;scanf("%le",&eps);for(i=1;temp>eps;i++){temp=temp*i/(2*i+1);sum+=temp;}printf("PI=%.5f\n",2*sum);return0;}
原创
2020-04-12 17:02:20
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# Hive近似计数实现指南
## 简介
在Hive中，实现近似计数可以通过使用HyperLogLog算法来估计数据集的基数。HyperLogLog是一种概率性数据结构，可以用于估计大规模数据集的基数，而不需要存储完整的数据集。本文将向你介绍如何在Hive中实现近似计数。
## 流程
下面是实现Hive近似计数的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2023-10-03 10:33:15
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# 实现MySQL近似查询的步骤
## 概述
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，它提供了多种查询方式。在某些情况下，我们需要进行近似查询，即根据给定的条件查找与之相似的数据。本文将介绍如何使用MySQL实现近似查询，并给出详细的代码示例。
## 步骤概览
下面是实现MySQL近似查询的步骤概览：
步骤 | 描述
---|---
1 | 创建数据库和数据表
2 | 插入示例数据
原创
2024-01-22 03:40:48
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#1 内建函数
乘方：pow()
>>> pow(2,3)
8
>>> 取绝对值：abs()
>>> abs(-1)
1
>>> 四舍五入为最接近的整数：round()
>>> round(2/3)
1
>>> round(3/2)
2
&
1、轮廓面积获取函数输入当前轮廓点集,输出该轮廓点集的面积area = contourArea(contours[t]);//计算轮廓面积2、轮廓周长获取函数输入当前轮廓点集,第二个参数：bool closed：表示轮廓是否封闭的 输出该轮廓点集的周长len = arcLength(contours[t], true);//计算轮廓周长3、轮廓圆形度计算原本计算公式：网上的公式一般是这个：e=（4
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2024-10-28 19:08:33
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SPSS1. 统计基础Matrix Scatter 散点图矩阵（Matrix Scatter）是简单散点图的扩充，可以反映三个及以上连续变量间的关系，常用来展示多元方差分析结果或者在多重线性回归中识别离群值。overlay plots 与散点图矩阵相比他是一对多图像，比如研究出生率和死亡率与城市化的关联。one sample t test 我们创建一个example data ，包含10个小鼠的重
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2024-03-25 04:48:57
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十四、回归的推断 原文：Inference for Regression 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译到目前为止，我们对变量之间关系的分析纯粹是描述性的。我们知道如何找到穿过散点图的最佳直线来绘制。在所有直线中它的估计的均方误差最小，从这个角度来看，这条线是最好的。但是，如果我们的数据是更大总体的样本呢？如果我
翻译
2023-05-05 11:54:04
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因果推断主要有两个理论框架：以Donald Rubin为代表的潜在结果(Potential Outcome, PO)框架，和以Judea Pearl为代表的图模型(Graphical Models, GM)框架。基本概念相关性(correlation)和因果关系(causality)机器学习(这里主要指有监督学习)的目标是给定x，预测y，得到的是x和y之间的相关关系，而不是因果关系。内
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2024-01-10 20:44:23
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