前言：安装系统环境配置 1.解压缩hadoop安装包 tar -zvxf /hadoop安装包所在位置 -C 解压目的地 2.修改名字（将Hadoop解压后的名字改为 hadoop（他原先的名字后面带有版本号）） mv /原hadoop解压后位置 /更改名后hadoop位置 3.配置环境
前言 前面两文介绍了贝叶斯学派的思想和先验分布、后验分布的相关知识，古典频率学派认为抛硬币的概率是常数，本文从贝叶斯学派的角度看待抛硬币的概率问题。本文详细介绍了 β分布，重述贝叶斯思想，对于抛硬币的概率问题作各种情况的分析，最后总结本文。 目录 1、为什么选择β分布作为先
首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，
在表格中可设置“分布行”或“分布列”将行高、列宽调整为协调统一的高度或宽度，是一种快速实现表格排版的方法之一。下面，通过Java后端程序代码介绍如何在PPT幻灯片中的表格来实现分布行和分布列。【程序环境】PPT测试文档：.pptx 2013版程序编译环境：IntelliJ IDEA 2018JDK版本：1.8.0PP
生成对抗网络这一 ML 新成员目前已经枝繁叶茂了，截止今年 5 月份，目前 GAN 至少有 300+的论文与变体。而本文尝试借助机器之心 SOTA 项目梳理生成对抗网络的架构与损失函数发展路径，看看 GAN 这一大家族都有什么样的重要历程。在前一篇文章中，我们展示了如何借助 SOTA 项目探索机器翻译
生成对抗网络这一 ML 新成员目前已经枝繁叶茂了，截止今年 5 月份，目前 GAN 至少有 300+的论文与变体。而本文尝试借助机器之心 SOTA 项目梳理生成对抗网络的架构与损失函数发展路径，看看 GAN 这一大家族都有什么样的重要历程。在前一篇文章中，我们展示了如何借助 SOTA 项目探索机器翻译
一、螺旋天线原理介绍： 螺旋鞭天线如图1所示，螺旋线是空心的或绕在低耗的介质棒上，圈的直径可以是相同的，也可以随高度逐渐变小，圈间的距离可以是等距的或变距的。由图可知，它相当于将加载的电感分布在鞭状天线的整个线段中。这种天线被广泛地应用于短波及超短波的小型移动通信电台
在表格中可设置“分布行”或“分布列”将行高、列宽调整为协调统一的高度或宽度，是一种快速实现表格排版的方法之一。下面，通过Java后端程序代码介绍如何在PPT幻灯片中的表格来实现分布行和分布列。 【程序环境】 PPT测试文档：.pptx 2013版 程序编译环境：IntelliJ IDEA 2018 JDK版本：1
统计学基础知识 视频参考： http://open.163.com/newview/movie/free?pid=M82IC6GQU&mid=M83JBFVGI 笔记参考： https://www.jianshu.com/p/b509477fba1c https://www.cnblogs.com/Joeyyoung/p/10212733.html 常见图形 箱线图 总体与样本 一元 样本 - 期望E(X) 随机变量的期望
自动编码器是一种利用反向传播算法使得输出值等于输入值的神经网络。它首先将输入压缩到潜在空间表征，然后利用表征来重构输出。自动编码器分为两个部分：编码器和解码器。编码器（Encoder）将输入进行压缩，提取特征，可以用 ℎ =
1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤： 一个函数：gamma函数。 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布。 一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架。 两个模型：pLSA、LDA。 一个采样：Gibbs采样 关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discrimina
KL散度（转载自微信公众号机器之心） 首先让我们确立一些基本规则。我们将会定义一些我们需要了解的概念。 分布（distribution） 分布可能指代不同的东西，比如数据分布或概率分布。我们这里所涉及的是概率分布。假设你在一张纸上画了两根轴（即 X 和 Y），我可以将一个分布想成是落在这两根
偏度与峰度偏度（Skewness）用来描述数据分布的对称性，正态分布的偏度为0。计算数据样本的偏度，当偏度<0时，称为负偏，数据出现左侧长尾；当偏度>0时，称为正偏，数据出现右侧长尾；当偏度为0时，表示数据相对均匀的分布在平均值两侧，不一定是绝对的对称分布，此时要与正态分布偏度为0的情况进
概率论与数理统计基础 贝叶斯公式 后验概率 = 先验概率×条件概率/全概率 常用分布及举例 分布举例0-1分布扔一次硬币二项分布扔n次硬币m次朝上的概率几何分布第几次才能成功超几何分布不放回的取产品，取到次品的个数泊松分布候车的旅客数均匀分布正态分布全国人民的身高指数
ref： Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04) Tips： 在配置伪分布式Hadoop前，需要创建hadoop用户、安装java环境等，详情可以参考上述厦大的教程或者单机Hadoop2.6.5的安装与使用 下载安装Hadoop3.1.4 Hadoop3.1.4伪分布配置 修改配置文件 core-sit
了解r语言几个函数：dt，pt，qt，rt分别与dnorm，rnorm，pnorm，qnorm和rnorm对应 > * dt() 的返回值是正态分布概率密度函数(density)> * pt()返回值是正态分布的分布函数(probability)> * 函数qt()的返回值是给定概率p后的下百分位数(quantitle)> * rt()的返回值是n个正态分布随机数构成的向量
# === chi-squared distribution === chif <- function(x, df) { dchisq(x, df = df) } ## === chi-squared distribution with df=1,2, 4, 6 and 10 === curve(chif(x, df = 1), 0, 20, ylab = "p(x)", lwd = 2) curve(chif(x, df = 2), 0, 20, col = 2, add
【导读】最近项目需要一个分布式调度转码系统，网上找了很多开源方案，都不是很合适，也可以说压根儿就没有。于是，自己不知天高地厚的手撸了一个。今天就来简单介绍一下这个系统的设计思路以及过程中遇到的一些问题。 目录 正文 组成架构 调度转码 任务类型 传输 转码
目录 第一章 如何处理复杂事件 第二章 如何求分布 （常见的分布） 第三章 如何求数字特征 第四章 如何使用极限定理（大样本） 第五章 如何做估计（只考估计，不考检验） 第一章 如何处理复杂事件 考试题型： 两个选择题一个填空题，一条概率论大题，一条数理统计大题。 五大问题： 如何处理复杂事
目录 1. 系统模型 1. 系统模型 未加特殊说明的情况下，我们只考虑实向量和实矩阵。一个系统，是指一些互相耦合的元素形成的全体。控制理论研究的对象就是系统，系统可以按如下特征分类： 集中参数/有限维系统/ODE，即参数在空间中的分布是分段常数；分布参数/无限维系统/PDE，即参数在
在之前的内容中，我们完成了参数估计的步骤，今天起我们将进入假设检验部分，这部分内容可参照《数理统计学教程》（陈希孺、倪国熙）。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录Part 1：什么是假设检验Part 2：拟合优度检验Section 1：离散型（分布已知）Section 2
十二生肖之首的鼠年即将过去，在牛年来临之际，首先祝大家牛年遇牛市，股票涨涨涨 一、关于问卷 从互联网时代到移动互联网时代，要说变化最大的细分岗位，那就是软件测试和软件质量保证。测试之家 TesterHome，是一家测试技术社区，从讨论移动测试开发，脚踏实地的扩展到讨论各行各业产品如
十二生肖之首的鼠年即将过去，在牛年来临之际，首先祝大家牛年遇牛市，股票涨涨涨 一、关于问卷 从互联网时代到移动互联网时代，要说变化最大的细分岗位，那就是软件测试和软件质量保证。测试之家 TesterHome，是一家测试技术社区，从讨论移动测试开发，脚踏实地的扩展到讨论各行各业产品
选自http://thushv.com，作者：Thushan Ganegedara，机器之心编译。 机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的
1. 随机数：主要由 numpy.random 模块完成 numpy.random.rand(3，2，3) #使用 [0,1) 区间随机数均匀分布填充一个(3,2,3)(自定义尺寸)数组 numpy.random.randn(3，2，3) // 使用标准正态分布而已 np.random.randint(low, high, size, dtype) // [low, high)随机整数 np.random.ra
