电子邮件 电子邮件的速度是按秒算 电子邮件软件被称为MUA：Mail User Agent——邮件用户代理，emil从MUA发出去，不是直接到达对方电脑，而是发到MTA：mail transfer agent——邮件传输代理，就是那些email服务提供商 email首先到达发送者的mta ，再由发送者的mta发到接收者的mta，这个过程可能还会经过别的mtaemail到达发送者的mta后，会把em
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2024-02-26 18:43:56
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01|概念及原理:EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。)(三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面
一、简述： 经验模态分解法(EMD)，基于瞬时频率、本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的概念，能够将信号分解为若干个IMF分量，每个IMF表征信号的局部特征。依据的是数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无需预先设定任何基函数，因此具有自适应性。二、基础概念： 
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2024-03-27 19:45:02
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因子分析 （还没有完全弄透）一、总结：因子分析其实就是降维。 （详细笔记见--斯坦福机器学习讲义： 因子分析笔记） 强烈建议回看 因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本 点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的，因此高维数据可以使用低维来表示。因子分析是对应无监督学习问题，因为用到EM算法，还是有EM算法的，E步都是求出隐性变量Z，而z表示可能的类别，所以凡是有EM算
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2024-06-09 00:27:31
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文章目录1、提出原因2、模型介绍1、预估公式2、网络结构1、Embedding Layer2、Factor Estimating Network3、Reweighting Layer4、FM Prediction Layer3、实验表现 IFM：样本感知的FM模型—— An Input-aware Factorization Machine for Sparse Prediction 1、提出
原文地址：http://dev.10086.cn/cmdn/wiki/index.php?edition-view-4528-1.htmlAndroid平台自1.5版本之后开放了输入法框架（Input Method Framework，IMF），IMF是Android平台的特色设计。它的出现，为诞生不带实体键盘的设备提供了可能。同时，IMF开放了 Android平台输入法的开发接口，为Androi
因子分析 （还没有完全弄透） 一、总结：
因子分析其实就是降维。 （
详细笔记见--斯坦福机器学习讲义： 因子分析笔记） 强烈建议回看
因子分析其实就是认为高维样本点实际上是由低维样本 点经过高斯分布、线性变换、误差扰动生成的，因此高维数据可以使用低维来表示。
因子分析是对应
上学期学了一些matlab的知识，这学期再用时竟然发现已经忘得差不多了(┬＿┬)于是决定重新开始并将它们记录下来，也方便自己以后查漏补缺！ M文件编程脚本文件matlab有自己的命令行窗口，对于简单的命令，可以直接在命令行窗口输入，但随着命令行的增加或者命令本身复杂度的增加，再使用命令行就显得有些不便了，这时就需要脚本文件了。可以说，脚本文件是matlab指令集合的封装。函数
基于经验模式分解的特征提取近期看的算法就是EMD的，发现很多Paper用的地方还挺多的，在特征提取方面，来做个以轴承振动信号的故障诊断EMD特征提取的学习总结。建议可以先看文章后半部分基础归类在看前半部分特征提取。EMD方法是从一个简单的假设发展而来，即任何信号都是由不同的简单固有振型组成的。每个线性或非线性模式都有相同数目的极值和过零。在连续的零交点之间只有一个极值。每个模式都应该独立于其他模式
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2024-08-23 20:34:27
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[2303.10816] IMF: Interactive Multimodal Fusion Model for Link Prediction (arxiv.org)目录1 背景2 贡献3 模型3.1 Overall Architecture3.2 Modality-Specific Encoders3.3 Multimodal Fusion3.4 Contextual Relational
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2024-07-22 19:44:59
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今天出一期基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下：首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。其次对每种状态的数据进行特征向量的求取，并为每组数据打上标签。然后将数据送入CNN进行特征提取， 并进行PCA降维后特征可视化，并与未进行CNN特征提取的数据可视化结果进行比较。最后将CNN提取的特征送入SVM进行分类。其他数据
之前我们有了十几篇文章讲述了EMD算法的基础理论、IMF的含义、EMD的MATLAB实现方法，EEMD、CEEMD、CEEMDAN、VMD、ICEEMDAN、LMD、EWT的理论及代码实现，还讲到了HHT算法理论及其代码实现。下面我们将正式进入下一个环节：分解完成之后要怎样处理？今天介绍几个指标，可以作为辅助筛选分量或开展分析的依据 。一、方差贡献率（方差比）方差贡献率即IMF方差与原序列方差的比
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2024-05-08 12:02:01
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EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。理解EM算
内蕴模式函致(IMF)和经验模态分解(EMD)假设满足下面两个条件的信号可看作内蕴模式函数,则:1)在整个数据序列中,极点个数与零点个数相等或最多只相差一个;2)在任意点由局部极大值点构成的包络线和由局部极小值点构成的包络线的平均值为零。与一般的信号相比较,内蕴模式函数具有更好Hilbert变换特性,即由内蕴模式函数得到的瞬时频率一般不会出现负值。为了从一般的信号中提取内蕴模式函数,Huang提出
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2024-06-18 15:18:35
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代码链接：github代码1.任务要求（1）将数据集Case1-classification.zip中的email文件转换成列表数据，利用tf-idf方法提取其中的特征（2）使用SVM分类文本类型，通过5折交叉验证检测分类结果，输出precision, recall, F1-score（可以使用LIBSVM实现SVM）2.数据预处理与特征提取数据预处理：Emails_classify/Emails
该问题遇到N次，被郁闷N次，特此记录以备不时之需 由于n久不用em，而本机在公司使用dhcp自动获取ip，导致ip变化，而使em启动报出ora-12514 DBD ERROR: OCIServerAttach的错误ITPUB个人空间/v:U d5\]|1v9MtK不得不禁用dhcp，分配固定ip并重建em，过程如下：1.删除EMC:\Documents and Settings\User>
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2024-08-19 20:08:32
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## Python EEMD控制分解IMF分量个数
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python实现EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）算法来控制IMF（Intrinsic Mode Function）分量的个数。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库和模块 |
| 2
原创
2024-01-27 09:31:58
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关于EMD的俩个假设：IMF 有两个假设条件：在整个数据段内，极值点的个数和过零点的个数必须相等或相差最多不能超过一 个；在任意时刻，由局部极大值点形成的上包络线和由局部极小值点形成的下包络线 的平均值为零，即上、下包络线相对于时间轴局部对称。先安装pyEMD库 from pyEMD import EMD （报错）
执行pip uninstall pyEMD
pip install E
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2024-10-24 07:01:28
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IMF与EMD简介
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2023-02-02 08:43:43
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目录一、EMD1.算法步骤：2.算法优点： 3.算法缺点及其解决方法4.EMD算法的变体:主要针对EMD的模态混叠问题提出的二、SSA1.算法步骤：2.算法优点：3.算法缺点及其解决方法 4.SSA算法的变体：一、EMD经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）原文： N.E. Huang, Zheng Shen, S
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2024-08-09 10:59:00
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