The API 主要模型介绍 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝叶斯网络 贝叶斯分类器 所有模型使用做多的方法 model.log_probability(X) / model.probability(X...以下是正态分布统计示例： 支持核心学习 由于使用了足够多的统计数据，因此可以支持外核/在线学习。...model = ExponentialDistribution.from_samples(X) 两个指数混合使数据更好的模拟 model = GeneralMixtureModel.from_samples...似然函数本身忽略了类不平衡 先验概率可以模拟分类不平衡 后验模型更真实地对原始数据进行建模 后者的比例是一个很好的分类器 model = NaiveBayes.from_samples(NormalDistribution.../ P(D) Posterior = Likelihood * Prior / Normalization Naive Bayes does not need to be homogenous 不同的功能属于不同的分布
https://arxiv.org/abs/2203.04571 概率溯因推理的计算高效、可区分和透明的实现 允许应用VSA算子来实现一阶逻辑规则，例如属性值的相加或相减、分布等等 在VSA中，从原子到复合结构的所有表现都是相同的固定维度的高维全息向量...NVSA后端将推断的概率质量函数映射到VSA的另一个向量空间，使得穷举概率计算和搜索可以由该向量空间中的代数运算来代替。...C.从数据驱动的VSA表示推断概率质量函数 我们在这里描述前端的最后一步。...II.NVSA后端:推理 在这里，我们描述了NVSA后端，它提供了概率溯因推理的计算高效、可区分和透明的实现。...在NVSA后端，我们提出了一种计算高效且可微的推理，其中离散或连续属性的概率质量函数被表示为VSA表示。这允许使用VSA算子来有效地实现规则，由于VSA的分布性和叠加计算，大大节省了计算成本。
这两种不确定性度量与标签和空间信息相关（这里可以使用最近引入的度量——基于概率的检测质量(PDQ)）进行评估。...MC-Drop是改善PDQ的可靠方法; 3、引入了一种高效的缓存机制MCL-Drop，有效地减少了推理时的采样负担，可直接适用于其他OD模型。...这里需要进一步的Format Conversion block将这些集合转换为可在计算块中从概率角度进行计算的形式。...注意，这忽略了这个类是否在概率分布中 的排名最高，从而有效地评估被预测的对象的质量。...当检测器 给 中所有的Ground-truth分配1概率值而不给其他像素(如背景)分配任何概率时， 将等于1(即最大值)。
，即开发版的代码 feature 短期分支 一个新功能的开发 hotfix 短期分支 正式发布以后，出现 bug，需要创建一个分支，进行 bug 修补。...release 短期分支 发布正式版本之前（即合并到 master 分支之前），需要有的预发布的版本进行测试。...release 分支在经历测试之后，测试确认验收，将会被合并的 develop 和 master 然而，普通的 单人开发 的 小型项目，是不需要这么大费周章的分支结构的。...过多的分支设计，容易导致： 开发效率低下 分支结构混乱 master + dev 双分支式 git flow 简而言之，对于 单人开发 的 小型项目，我们往往只需要两个分支就够了。...即： 分支名 分支名简写 分支功能 master master 主分支 develop dev 开发分支 这也是我日常进行单人独立开发所采用的分支结构。
ＣＰ是成本复杂度参数．决策树算法的不足是容易产生偏差和过度适应问题，条件推理树可以克服偏差，过度适应可以借助随机森林方法或树的修剪来解决。...rpart传统决策树算法之外，条件推理树ctree是另外一类比较常用的基于树的分类算法。...同样对非独立变量来实现对数据的递归划分处理。不同在于，条件推理树选择分裂变量的依据是显著性测量的结果，而不是信息最大化方法，rpart里使用了基尼系数，这个不是表征贫富差距的。...kknn包可以提供带权重的k邻近算法、回归和聚类。 5.11 使用逻辑回归 属于基于概率统计的算法，logit函数可以执行，glm family指定为binomial也是逻辑回归算法。...5.12 使用朴素贝叶斯分类算法 也是基于概率的分类器，假设样本属性之间相互独立。 library(e1071) classifer <- naiveBayes(trainset[,!
这时又蹦出个同学B，想先根据声音判断，然后再根据头发来判断，如是大手一挥也画了个决策树： 同学B的决策树：首先判断声音，声音细，就是女生；声音粗、头发长是男生；声音粗、头发长是女生。...那么问题来了：同学A和同学B谁的决策树好些？计算机做决策树的时候，面对多个特征，该如何选哪个特征为最佳的划分特征？ 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。...以上就是决策树ID3算法的核心思想。...ID3算法存在的缺点： ID3算法在选择根节点和内部节点中的分支属性时，采用信息增益作为评价标准。信息增益的缺点是倾向于选择取值较多是属性，在有些情况下这类属性可能不会提供太多有价值的信息。...ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树 。 为了改进决策树，又提出了ID4.5算法和CART算法。之后有时间会介绍这两种算法。
先以GitLab上的一张经典的图打头，作为一个总体概览，也方便理解分支的管理和走向： 现假设公司有名为Hogwarts_Online2的开发项目，其中包含了上线分支master，开发分支develop，...测试分支release，和个人开发的特性分支 1.1）与远程仓库建立连接，在本地创建自己的分支，并拉取develop分支的文件： 1.2）在当前分支中创建新的文件gitflowDemo.txt，输入内容...，这个就是release分支了 具体的提交操作根据权限范围，和1中develop的操作一致。...bug02的分支： 3.3）最后由最终的master权限拥有者来进行合并。...3.4）修改了bug直接上线master后，很有可能让master分支的修改已经领先其他分支了；这个时候就需要将其他分支更新，对master分支进行合并；同时将bugfix分支删除，尽量保证分支的整洁度
先以GitLab上的一张经典的图打头，作为一个总体概览，也方便理解分支的管理和走向： image 场景预设 image 现假设公司有名为Hogwarts_Online2的开发项目，其中包含了上线分支master...，开发分支develop，测试分支release，和个人开发的特性分支 特性分支与develop分支 1.1）与远程仓库建立连接，在本地创建自己的分支，并拉取develop...merge进develop分支中： image 我们还可以在graph中查看分支的走向： image 这样，特性分支和develop分支的代码拉取与合并就完成了 另外，工作中develop分支可能是权限比较开放的...尽量保证分支的整洁度。...4、补充 git log git log --graph --all --decorate=short rebase 变基，合并分支后可以将分支走向的基准线变更，在分支很多的时候，可以简化分支的展示，合并分支走向使流程看起来简洁一点
在我的玩具项目中，需要有一定智能的NPC来辅助别人攻击防御塔。 通常实现智能会采用状态机，行为树，GOAP等技术。 GOAP技术我没有研究过，行为树在早些年大致了解过一些。...因为觉得行为树性能太差，不可能取代状态机实现，之后就再也没有研究过了。 随着这些年我性能强迫症的好转，再加上听到行为树的次数逐年增加，我打算趁机仔细研究一下。...这本书详细介绍了行为树，并且对比了行为树和状态机之间的优劣。...对比行为树和状态机可以发现，行为树比状态机额外多出的开销， 就是在执行执行节点之前，必须要先穿过控制节点。...整棵行为树的控制节点就是用来描述if-else的逻辑，叶子节点是相应的业务逻辑。从这个角度来看，行为树和语法树有颇多相似之处。 不难发现，整棵树的执行路径，其实依赖于特定执行节点的特定返回值。
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。
经常有朋友问我是怎么把社区的PR合到自己分支上的，我之前跟他们介绍的做法是基于PR拉分支，在IDEA中单个文件diff合并。如果是偶尔合下社区代码，这种方式也不算太费事。...废话到此，这篇文章是介绍，如何高效地合并Spark社区PR到自己维护的分支(常说的打Patch)，当然，针对其他开源项目，该方法同样适用。...的my-2.2.0分支，下面的示例是将社区PR合并到my-2.2.0分支中。...处理，对于这种PR，合并到自己的分支中是非常简单的事情，直接使用git的cherry-pick就可以搞定。...Spark 2.x的代码有很大的变动，把针对2.x的PR打到1.6的分支上，往往是个麻烦事。
先以GitLab上的一张经典的图打头，作为一个总体概览，也方便理解分支的管理和走向： 现假设公司有名为Hogwarts_Online2的开发项目，其中包含了上线分支master，开发分支develop，...测试分支release，和个人开发的特性分支 1.1）与远程仓库建立连接，在本地创建自己的分支，并拉取develop分支的文件： 1.2）在当前分支中创建新的文件gitflowDemo.txt，输入内容...bug02的分支： 3.3）最后由最终的master权限拥有者来进行合并。...3.4）修改了bug直接上线master后，很有可能让master分支的修改已经领先其他分支了；这个时候就需要将其他分支更新，对master分支进行合并；同时将bugfix分支删除，尽量保证分支的整洁度...（不常用也不建议使用） git rebase -i HEAD~2 注意： rebase的使用规则 1、不要在公用的分支上执行rebase 2、主要的分支进行保护 git diff git diff HEAD
本文整理了作者在入行计算机之后，回想大学教育时的经验分享，例如高效搞定微积分、概率论的公开课、书籍等内容。...数学基础 个人觉得，如果有好的详细推导过程严谨的教材/教程，看书或图文教程，是学习上手最快的。因为，你可以自己控制学习的速度。 首先由于连微积分最基础的知识都忘记了，就先回去补高数了。...——作者推荐 概率论 对于我来说，这个是弱项，从高中开始，抽球，就抽不明白，现在也没太明白。但是我属于对学习资料比较苛刻的那种人，各种强调器，而不去做事。...这里我推荐中国台湾大学的叶丙成老师在Coursera上的课程："頑想學概率"（一）和（二）。 话说叶老师说话很像我已经离职的leader，亲切感十足。虽然只学了前面几节课，但明显是非常棒的概率论课程。...顺便说一下：Coursera上有几个视频的中文字幕是不全的,但英语这个技能是必备的，只要你从事计算机这一行并且想往上走，没什么商量的。
简叙二叉树 二叉树的最大优点的就是查找效率高，在二叉排序树中查找一个结点的平均时间复杂度是O(log₂N)； 在《讲透学烂二叉树(二)：树与二叉/搜索/平衡等树的概念与特征》提到 二叉排序树是为了实现动态查找而设计的数据结构...平衡二叉树的基本操作 插入：插入节点，让树平衡 删除：删除节点，让树平衡 旋转：旋转操作，它可以使得某一个结点提升到他父亲的位置而不破坏平衡二叉树的性质。...为使树恢复平衡，我们把k2变成这棵树的根节点，因为k2大于k1，把k2置于k1的右子树上，而原本在k1右子树的Y大于k1，小于k2，就把Y置于k2的左子树上，这样既满足了二叉查找树的性质，又满足了平衡二叉树的性质...因为操作比如插入、删除和查找某个值的最坏情况时间都要求与树的高度成比例，这个在高度上的理论上限允许红黑树在最坏情况下都是高效的，而不同于普通的二叉查找树。...转载本站文章《讲透学烂二叉树(五)：分支平衡—AVL树与红黑树伸展树自平衡》, 请注明出处：https://www.zhoulujun.cn/html/theory/algorithm/TreeGraph
Beta分布在统计学中是定义在[0,1]区间内的一种连续概率分布，有α和β两个参数。 其概率密度函数为： ? ? wiki_PDF 累计密度函数为： ? ?...//towardsdatascience.com/beta-distribution-intuition-examples-and-derivation-cf00f4db57af) 对于二项分布而言，概率是个确定的参数...，比如抛一枚质地均匀的硬币，成功概率是0.5；而对于Beta分布而言，概率是个变量。...如果我们每次都随机投一定数量的硬币，最后看这些概率的分布情况，判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于，当我们有先验信息时，再考虑实际情况，可能会对之后成功概率的预测更加准确。...之后将会更详细的讲一下共轭先验和Beta分布的例子。
概率的定义 概率的统计学定义: 概率的公理化公式: 概率的性质 加法公式 推广 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
分支的新建与合并 让我们来看一个简单的分支新建与分支合并的例子，实际工作中你可能会用到类似的工作流。 你将经历如下步骤： 开发某个网站。 为实现某个新的需求，创建一个分支。...你所要做的仅仅是切换回 master 分支。 但是，在你这么做之前，要留意你的工作目录和暂存区里那些还没有被提交的修改，它可能会和你即将检出的分支产生冲突从而阻止 Git 切换到该分支。...基于 master 分支的紧急问题分支 hotfix branch 你可以运行你的测试，确保你的修改是正确的，然后将其合并回你的 master 分支来部署到线上。...现在你可以切换回你正在工作的分支继续你的工作，也就是针对 #53 问题的那个分支（iss53 分支）。...继续在 iss53 分支上的工作 你在 hotfix 分支上所做的工作并没有包含到 iss53 分支中。
在 VVC 中，输入视频帧被分成称为编码树单元 (CTU) 的块。CTU 由不同级别的编码单元 (CU) 组成，这些编码单元共享相同的预测风格(即帧内或帧间)。...到目前为止，在流行的视频编解码器(如 H.264/AVC 和 H.265/HEVC)上实现的高效 CU 分区方面已经做出了巨大的贡献。...对于每一个小于 Do 的深度，CU 遍历 5 种可能的分区模式，包括四叉树 (QT) 分区、垂直二叉树 (BTV) 分区、水平二叉树 (BTH) 分区、垂直三叉树 (TTV) 分区和水平三叉树 (TTH...{U∈S_P}N(bm_U = m)} \quad(6) P-PBE 方法 在得到每个划分模式的概率后，对属于 R 的划分模式根据其概率进行降序排序，并将其他不在 R 中的划分模式加在最后。...实验结果 所有方法都增加了可以忽略不计的 BDBR 值，这证明了它们在降低计算复杂性的同时保持压缩视觉质量方面的高效率。
Beta分布的数学期望和方差为： ? 2....在实验之前加入主观判断，可能会取得更好的结果。 后验分布 根据样本的先验分布，再加上实际数据的分布，利用条件概率公式等得到的结果。 似然函数 似然有的时候可能与概率差不多，但是两者的关注点不同。...比如我们投硬币，假设这个硬币是质地均匀的公平硬币，连续投两次，都出现正面的概率是0.25；而似然主要关注，都出现了正面的情况下，这枚硬币是否是个公平硬币。...棒球中的平均击球率是用一个运动员击中棒球的次数除以他总的击球数量，棒球运动员的击球概率一般在0.266左右。假设我们要预测一个运动员在某个赛季的击球率，我们可以计算他以往的击球数据计算平均击球率。...因此，假如我们知道在这个赛季，该运动员打了300次球，击中了100次，那么最终的后验概率为Beta(181, 419)。
游戏中常见的4种概率设计 常规做法，直接配置概率，程序直接判定 在1的基础上，加个保底次数，当连续不发生的次数高于保底时，强制发生 设置基础概率，事件不发生概率翻倍 设置数组，将事件发生概率变成数组元素...这是独立概率，每次的概率都是一样的，不会变化。 但是概率其实是不可靠的，同样的概率，有的人可能打1，2次就掉落了，有的人可能打30次才会掉落。这也是没办法的事情，真随机就是这样的。...另外一方面在于抽卡的概率在大量玩家的基数上是平均的，但是对于单个玩家的概率并非平均。...同时在获得该道具后，概率又恢复初始。还有一种做法，就是每次没有获得该道具，概率就增加，到第10次，概率是100%，必得。 概率是为了增加游戏的乐趣和期望，但是概率是不可控的。...为了降低概率不可控所带来的挫败感，在游戏中，都增加了一些机制，来让概率的设计符合预期。 早期的游戏，概率只是游戏乐趣的一部分。而现在，概率成了游戏设计者赚钱的一种主要方式，说不上算好还是坏。
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