就Linux应用程序而言，使用的都是虚拟地址，当应用程序读写一个指定的虚拟地址时，内存管理单元会自动进行虚拟地址到物理地址的转换。一个虚拟
地址可以映射到多个物理地址，但当前映射到哪一个物理地址取决于当前的页表（Page
Table，一个虚拟地址到物理地址的映射转换表）内容，页表存储在主存储器中，查询速度相对比较慢。为了提高地址转换性能，大多数体系架构都提供一个快
速查找缓冲TLB（Transl
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2015-07-17 22:20:09
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贝叶斯学习（二）一：贝叶斯网络简介 贝叶斯网络（Bayesian network），又称信念网络（belief network）或是有向无环图模型（directed acyclic graphical model），是一种概率图型模型。 贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
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2023-10-06 13:41:48
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基本概念样本空间：{试验所有可能结果}-->一个试验所有可能结果的集合，用 Ω 表示。所以P(Ω) = 1事件：样本空间的一个子集。用A、B、C表示。 条件概率其实P(A|B)与P(AB)很相似，即“A和B都会发生”。我们换一句话来解释这个P(AB)：“在所有可能的结果下，a和b都发生的概率”。而这个“所有可能的结果的概率”就是样本空间的概率，也就是1。用条件概率来表示就是P(AB
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2023-12-13 12:25:35
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贝叶斯与频率派思想频率派思想 长久以来，人们对一件事情发生或不发生，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且事情发生或不发生的概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会立马告诉你，取出白球
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2024-07-08 09:57:48
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# 贝叶斯网Python使用简介
在概率论和统计学领域，贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于表示变量间的条件依赖关系的图模型。通过它，我们可以实现对不确定性问题的推理和决策，使其在机器学习、数据挖掘等领域得到了广泛的应用。本文将通过详细的代码示例，展示如何在Python中使用贝叶斯网络。
## 什么是贝叶斯网络？
贝叶斯网络由有向无环图构成，节点代表随机变量，边代表变量之
原创
2024-10-25 04:32:39
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# 如何使用朴素贝叶斯分类器进行文本分类
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种简单而有效的分类算法，常用于文本分类问题，比如垃圾邮件识别或情感分析。作为一名刚入行的小白，可能会对如何在Python中实现朴素贝叶斯感到迷茫。本文将为你提供清晰的流程和示例代码，帮助你快速上手。
## 整体流程
在实现朴素贝叶斯分类器时，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-10-01 10:10:01
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离散傅里叶变换（DFT）定义离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，缩写为DFT），是傅里叶变换在时域和频域上都呈离散的形式，将信号的时域采样变换为其DFT的频域采样。 对于N点序列{X[n]}(0 <= n <= N),它的离散傅里叶变换为: dft() 函数dft()函数的作用是对一维或二维的浮点数数组进行正向或反向的离散傅里叶变换。函数原型voi
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2024-10-21 16:32:40
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问题一：有两个不透明的袋子各有十个球，A袋子中有红球4颗，黑球6颗，B袋子中有红球2颗，黑球8个。那么分别从两个袋子中各自取出一个球，分别得到红球的概率？这是一个很简单的概率问题，我们很容易的算出来，A袋子中红球的概率是：0.4，B袋子中的红球的概率为：0.2为题二：有两个不透明的袋子各有十个球，A袋子中有红球4颗，黑球6颗，B袋子中有红球2颗，黑球8个。现在我取出了一个球，是红球，问这个球从A袋
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2024-07-08 10:17:18
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# JavaScript和Vue实现大数据大屏展示：风叶旋转
在现代信息时代，数据可视化是展示庞大数据集的重要方式。特别是在大屏展示中，使用动画效果可以增强信息的传递，而风叶旋转的效果则是一种吸引美观的视觉体验。本文将探讨如何利用JavaScript和Vue框架实现风叶旋转的动态效果，同时进行大数据的可视化展示。
## 一、技术栈选择
在构建这样一个大屏展示应用时，我们选择以下技术栈：
-
原创
2024-10-11 10:16:35
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在本文中，我们介绍贝叶斯统计的主要原理，并解释了它与频率统计相比如何采用不同的方法进行线性回归。然后，我们学习了示例。作者：Egor Howell。
原创
2024-05-15 11:53:50
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一、朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据，朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种，朴素的意思是条件概率独立性。条件概率的三个重要公式： （1）概率乘法公式： P(AB)= P(B) P(A|B) = P(A) P(B|A) =P(BA) （2）全概率公式：
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2023-08-09 12:39:38
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中新网昆明6月3日电 (郁云江 吴乃造 郭兴龙)近日，云南省保山市龙陵小黑山省级自然保护区工作人员在开展野生植物调查时，发现濒危物种大叶苹婆。这是龙陵县首次记录到该物种。
大叶苹婆树上的果荚。郁云江 摄
大叶苹婆是梧桐科苹婆属乔木，树皮褐色，树最高可达10米，其果实扁平如豆荚，皮红子黑，已被列入《中国生物多样性红色名录-高等植物卷》濒危物种和《世界自然保护联盟濒危物种红色名录
可参考oracle MOS 相关文档或Oracle官方Grid安装指导手册。
Best Practices and Recommendations for RAC databases with SGA size over 100GB (文档 ID 1619155.1)安装Oracle数据库都建议关闭透明大页https://www.cndba.cn/dave/article/26731 THP 背景
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2024-04-26 12:48:00
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制作：叶鹏飞
相比单独工作的机器人，群体性的机械结构体协同工作所能够取得的效率更高 最近，《自然》杂志上发表了一种新型机器人设计，设计者是来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究团队。 设计优秀的机器人来协助人类进行各种重复性工作一直是相关工程师们努力的目标。相比于单独工作的机器人，似乎群体性的机械结构体协同工作所能够取得的效率更高。麻省理工学院设计的这种机
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2024-04-23 10:44:34
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# Java中贝叶斯公式的使用
在机器学习领域中，贝叶斯公式是一种用于计算条件概率的重要方法。在Java中，我们可以通过实现贝叶斯分类器来应用贝叶斯公式来解决分类问题。本文将介绍如何在Java中使用贝叶斯公式来实现一个简单的文本分类器。
## 贝叶斯公式简介
贝叶斯公式是用来计算在已知先验概率的情况下，得到后验概率的方法。它可以用来计算某个事件发生的概率，基于已知的相关信息。贝叶斯公式的数学
原创
2024-03-04 04:46:39
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ＪＡＶＡ工程文件可在下载 下面贴的代码仅是主类程序1.关于贝叶斯分类bayes 是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，它假定一个属性值对给定类的影响独立于其它属性点的值。该假定称作类条件独立。做次假定是为了简化所需计算，并在此意义下称为“朴素的”。bayes分类的算法大致如下：（1）对于属性值是离散的，并且目标label值也是离散的情况下。分别计算label不同取值的概率，以及样本在label情
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2024-01-28 00:11:14
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大疆公司是一家致力于无人机和相关技术研发的科技公司，而Linux则是一种开源操作系统。在近年来，大疆公司与Linux操作系统结合，推出了众多使用Linux系统的产品，如大疆的无人机产品。下面将对大疆公司与Linux操作系统的结合进行探讨。
首先，大疆公司选择Linux操作系统的原因主要有以下几点。一方面，Linux操作系统具有高度的稳定性和安全性。对于无人机这种高风险的设备来说，稳定性和安全性是
原创
2024-02-05 16:40:02
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背景介绍 一套在RHEL的集群上运行的Oracle实例,是用systemd服务启动Oracle实例的(方便集群的切换操作).在测试过程中发现标准大页没有被用上. 具体情况如下所示: $ grep HugePages /proc/meminfo AnonHugePages: 0 kB ShmemHug
自2010年以来，世界见证了可再生能源的加速部署，其增长速度已超过全球每年新增的常规电力容量。按国家能源局的解读，至“十四五”末，可再生能源在全社会用电量增量中的比重将达到2/3左右。作为可再生能源的主力，风电将迎来新的“机遇”之战。随着风机单机容量逐渐增大，叶片尺寸呈大型化趋势，叶片设计面临的考验包括：◎ 如何优化叶片设计质量，包括“减重”，“结构优化”，“可靠性分析”及“提升设计质量”？◎ 如
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2024-04-20 15:11:15
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©作者 | 机器之心编辑部在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的
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2024-07-08 09:59:32
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