一．理论部分 由于网上很多都讲过马尔科夫的直接求解，但其时间复杂度太高了，在实际基本上不用，在这里，我就直入主题，了解我们最常用的前向算法。 (1)部分概率下面这张图表示了一个观察序列（dry，damp，soggy）的一阶转移 我们可以通过计算到达某个状态的所有路径的概率和来计算到达某个中间状态的概率。比如说，t=2时刻，cloudy的概率用三条路径的概率之和来表示： 我
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2023-11-01 16:41:26
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文章目录1.LOOKUP函数2.VLOOKUP函数3.HLOOKUP函数4.INDEX函数5.MATCH函数6.OFFSET函数7.FIND函数8.SEARCH函数通配符 1.LOOKUP函数9个LOOKUP函数经典用法，学会秒变EXCEL达人？功能： 1、反向查询能手 2、多条件查询 3、配合FIND高级用法语法： =LOOKUP（查找的值，查找的范围，返回值的范围）例子1、查找相应的工龄注意
七、前向-后向算法(Forward-backward algorithm)1、后向算法（Backward algorithm） 其实如果理解了前向算法，后向算法也是比较好理解的，这里首先重新定义一下前向算法中的局部概率at(i)，称其为前向变量，这也是为前向-后向算法做点准备： 相似地，我们也可以定义一个后向变量Bt(i)（同样可以理解为一个局部概率）： 后向变量(局
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2024-01-06 20:13:20
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首先，最大公约数的概念，相信大家都了解，我这里就不多说了。直接看代码。实在不知道，看百度百科解释：https://baike.baidu.com/item/最大公约数1.简单穷举法/**
* @描述 简单穷举法, 从2开始到较小的数, 速度最慢
* @param num1
* @param num2
* @return 最大公约数
*/
字符串最大正向匹配算法说明可以其他文章，这里只做实现。三个参数
原创
2022-04-12 15:46:55
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二分图之匈牙利算法
今天也开始学习了下二分图匹配二分图匹配是网络流最大流的一种特殊情况。二分图形式类似于下图点分为了左右两部分，两部分之间的点有若干条线段相连，但在左部分或右部分之间的点没有线段相连。好比左边三位男员工，右边三位女员工，连线代表着他们之间互有好感233但现在我们需要一男一女一起搭配干活（不累嘛~）于是乎问题来了，最大能搭配几对互有好感的男
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2023-12-20 10:25:56
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向前分布算法的具体流程：输入：训练数据集T={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),......(Xn,Yn)} 损失函数：L（y,f(x)) 基函数集： 输出：加法模型f(x) 算法步骤： 初始化f0(x)=0 对于m=1,2,3，......n 极小化损失函数 得到上面的左边的两个参数 更新 最终得到加法模型...
原创
2022-02-03 11:14:08
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向前分布算法的具体流程：
输入：训练数据集T={(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3),......(Xn,Yn)}
损失函数：L（y,f(x))
基函数集：
输出：加法模型f(x)
算法步骤：
初始化f0(x)=0
对于m=1,2,3，......n
极小化损失函数
得到上面的左边的两个参数
更新
最终得到加法模型
就这样求解了m从1到n的所有两个参数
原创
2021-07-09 15:34:55
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前向算法Python
在我学习概率图模型和隐马尔可夫模型（HMM）的过程中，前向算法成为我解决这类问题的重要工具。前向算法用于计算在给定模型参数和观测序列的情况下，某个状态序列发生的概率。它的应用不仅限于HMM，在许多其他领域，如语音识别、自然语言处理等，前向算法也起着重要作用。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{是否获取观测序列}
B -
# Java实现前向纠错
## 简介
前向纠错（Forward Error Correction，FEC）是一种数据传输错误纠错的技术。在网络通信中，数据包在传输过程中可能会出现错误，而前向纠错可以在接收方将错误数据包进行恢复，提高数据传输的可靠性和稳定性。本文将教你如何使用Java实现前向纠错。
## 流程
下面是实现前向纠错的基本流程：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-01-02 08:57:18
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最大匹配法 起源 最大匹配法是最简单的分词方法，他完全使用词典进行分词，如果词典好，则分词的效果好 正向最大匹配法 正向，即从左往右进行匹配 逆向最大匹配法 逆向即从右往左进行匹配 双向最大匹配法 同时根据正向和逆向的结果，进行匹配
原创
2021-08-25 14:20:17
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代码与教程此博文是关于pytorch中文教程中手动在网络中实现前向传播和反向传播部分的代码解析。先贴上教程来源与代码：教程为：https://pytorch.apachecn.org/docs/0.3/pytorch_with_examples_pytorch-tensors.html
代码如下：import torch
dtype = torch.FloatTensor
# dtype = t
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2023-11-07 05:30:18
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逆向最大匹配算法、双向匹配算法等。 其主要原理都是切
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2018-06-23 10:10:00
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1、1.1分次的概念（分词的正向最大、逆向最大、双向最大的匹配法） 1、正向最大匹配算法正向最大匹配算法（MM）的思想是假设自动分词中最长词条所含汉字的个数为n， 则截取需要分词文本中当前字符串序列中的前n个字符作为匹配字段，查找分词词典，若词典中有这样一个n字词那么就匹配成功，匹配字段作为一个词被切分出来；若词典中找不到这样的一个n字词那么匹配失败， 匹配字段去掉最后一个汉字， 剩下的字符作为新
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2023-10-14 22:11:19
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本人初学nlp，使用的是机械工业出版社的《python自然语言处理实战核心技术与算法》，学习到了双向最大匹配法，于是写下这篇文章记录一下整个代码的工作原理以及相应的理解。 目录一、匹配切分二、算法代码及详谈1. 正向最大匹配法2. 逆向最大匹配法3.双向最大匹配法三、总体代码与结果四、改进方式五、参考 一、匹配切分在中文分词技术中的匹配切分输入规则分词方式，这是一种机械分词的方式，我们通过机器词典
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2024-08-05 11:11:52
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虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。1.前向传播如图所示，这里讲得已经很清楚了，前向传播的思想比较简单。 举个例子，假设上一层结点i,j,k,…等一些结点与本层的结点w有连接
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2023-07-20 12:43:43
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1. 前向传播算法所谓的前向传播算法就是：将上一层的输出作为下一层的输入，并计算下一层的输出，一直到运算到输出层为止。 对于Layer 2的输出 ， ， ， 对于Layer 3的输出 ， 从上面可以看出，使用代数法一个个的表示输出比较复杂，而如果
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2024-03-15 23:36:15
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前言定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类：class Darknet(nn.Module):
def __init__(self, cfgfile):
super(Darknet, self).__init__()
self
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2023-07-05 12:43:09
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中文分词一直都是中文自然语言处理领域的基础研究。目前，网络上流行的很多中文分词软件都可以在付出较少的代价的同时，具备较高的正确率。而且不少中文分词软件支持Lucene扩展。但不管实现如何，目前而言的分词系统绝大多数都是基于中文词典的匹配算法。 在这里我想介绍一下中文分词的一个最基础算法：最大匹配算法 (Maximum Matching，以下简称MM算法) ● 算法思想 &nbs
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2024-01-11 15:42:11
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目前找到了两种方案：1、使用openfec http://openfec.org/accueil.html 但是该开源库代码量比较大，用起来也有点费事；编译通过cmake进行编译成一动态库（or静态库），window下cygwin内置cmake，可以顺利的编译（查看其r
原创
2015-12-31 11:33:02
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