最近在看基础光照模型,比较感兴趣的是高光反射模型,有下列两种: 1.Phong模型 R = 2*N(dot(N, L)) - L specular = lightColor * SpecularColor*(max(V· R, 0)) ^shininess: 2.Blinn-Phong模型 引入了H,Blinn模型不仅在速度上更快,而且更符合实际. H = normalize(L+V) specular = lightColor * SpecularColor*(max(N· H, 0)) ^s

1.置入式模型 链接错误: 大多数非模板程序代码的组织如下:A,类声明在头文件中: B:全局变量和非inline函数在cpp文件中定义 但是,如果模板程序也这样组织,则会出错.原因在于:函数模板的定义没有被实体化.为了实例化一个模板,编译器必须知道以哪一份定义以及哪些参数对其进行实例化.如果把声明放在h文件,定义放在cpp文件,这编译器无法知道这些信息.因此当编译器发现调用该函数模板时,无法找到其定义,无法以具体的数据类型来实体化该模板函数.于是编译器假设该函数模板的定义位于其他某处,因而只生成

转自http://dongzipnf.blog.sohu.com/189983746.html 产生式模型与判别式模型 产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行. Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的

一些概念: 同步和异步 同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的,同步指的是用户进程触发I/O操作并等待或者轮询的去查看I/O操作是否就绪,而异步是指用户进程触发I/O操作以后便开始做自己的事情,而当I/O操作已经完成的时候会得到I/O完成的通知. 阻塞和非阻塞 阻塞和非阻塞是针对于进程在访问数据的时候,根据I/O操作的就绪状态来采取的不同方式,说白了是一种读取或者写入操作函数的实现方式,阻塞方式下读取或者写入函数将一直等待,而非阻塞方式下,读取或者写入函数会立即返回一个状态值. 服务器端几种

       为 MVC Music Store 建模        在 Models 目录中为专辑.艺术家.流派建模: public class Album { public virtual int AlbumId { get; set; } public virtual int GenreId { get; set; } public virtual int ArtistId { get; set; } public virtual string Title { get; set; } pu

1.关键字export 在头文件中定义模板,并且在模板的定义以及声明前添加关键字export. exported 模板可以直接使用,不需要看到该模板定义.模板的使用和定义可以分割于两个不同的编译单元.在一个编译单元内,只需要将模板的第一个声明加上export即可.以后再次声明或者定义,都会自动加入export关键字.但是,为了程序的可读性,我们提倡在其他地方加上export关键字. 关键字export适用于函数模板,类模板的成员函数.成员函数模板,类模板的静态类成员函数.export也可以用于类

数据模型 数据模型及O/R转化,采用EntityFramework实现. 可以采用firstCode模型,首先定义模型,通过模型生成数据库,也可以通过安装EFPowerTools,通过数据库自动生成对应的数据模型(习惯使用此种方式). 构造基架 构造基架就是提供了数据维护的模板,可以自动完成数据的增改删除等相关的基础代码,通过修改基础代码,就可以快速的完成基本的数据维护. 使用基架模板,首先需要选择一个模型类,在选择访问数据库所用的上下文类. 模型绑定 在进行数据维护时,表单和数据模型之间是双向

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man

本篇和大家谈谈一种通用的设计与处理模型--Pipeline(管道). Pipeline简单介绍 Pipeline模型最早被使用在Unix操作系统中.据称,假设说Unix是计算机文明中最伟大的发明,那么,Unix下的Pipe管道就是尾随Unix所带来的还有一个伟大的发明[1].我觉得管道的出现,所要解决的问题,还是软件设计中老生常谈的设计目标--高内聚,低耦合.它以一种"链式模型"来串接不同的程序或者不同的组件,让它们组成一条直线的工作流.这样给定一个完整的输入,经过各个组件的先后协同处

在WebForm,获取提交表单的值一般都是Request.Form["Title"]这样的方式.在MVC中,提供了模型绑定机制.让后台获取表单或Url中的参数变得更加简单. 一.基本模型绑定 你可以直接在参数中用字符串,整型变量,实体或者是List<实体>的方式获取表单提交的参数. 参数中的这些东西都是与表单中的Html控件的name属性一一对应的. public ActionResult PersonAdd(int Id) { return View(); } 例如以上代

其实关于这方面的知识,我阅读的是<UNIX网络编程:卷一>,书里是以UNIX为中心展开描述的,根据这部分知识,在网上参考了部分资料.以Linux为中心整理了这篇博客. Linux的I/O模型 和Unix的I/O模型基本一致,Linux下一共有5种I/O模型[1] 阻塞式I/O模型: 非阻塞式I/O模型: I/O复用式模型: 信号驱动动式I/O模型 异步I/O模型 上面这个列表,算是绝大部分关于Linux I/O模型博客中都会贴出来的. 在上述5种I/O模型中,前4种,其实都可以划分为同步I/O

Mianbot是采用样板与检索式模型搭建的聊天机器人,目前有两种产生回覆的方式,专案仍在开发中:) 其一(左图)是以词向量进行短语分类,针对分类的目标模组实现特征抽取与记忆回覆功能,以进行多轮对话,匹配方式可参考语义图(目前仍在施工中ΣΣΣ ○ω○)/). 其二(右图)除了天气应答外,主要是以PTT Gossiping作为知识库,透过文本相似度的比较取出与使用者输入最相似的文章标题,再从推文集内挑选出最可可靠的回覆,程式内容及实验过程请参见PTT-Chat_Generator. 项目地址:htt

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM).最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM).以及条件随机场(Cond

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent

模型验证是在模型绑定时检查从HTTP请求接收的数据是否合规以保证数据的有效性,在收到无效数据时给出提示帮助用户纠正错误的数据. 显式模型验证 验证数据最直接的方式就是在action方法中对接收的数据验证,以下面的Model为例: public class Appointment { public string ClientName { get; set; } public DateTime Date { get; set; } public bool TermsAccepted { get; s

Chain模型的训练流程 链式模型的训练过程是MMI的无网格的版本,从音素级解码图生成HMM,对其使用前向后向算法,获得分母状态后验,通过类似的方式计算分子状态后验,但限于对应于转录的序列. 对于神经网络的每个输出索引(即对于每个pdf-id),我们计算(分子占有概率 - 分母占用概率)的导数,并将它们在网络中反向传播. 分母FST 对于计算中的分母部分,我们对HMM进行前向-后向计算.实际上,由于我们把它表示为一个有限状态接受器,标签(pdf-id)与弧而不是状态相关联,所以在正常的公式中分母

 先从sklearn说起吧,如果学习了sklearn的话,那么学习Keras相对来说比较容易.为什么这样说呢? 我们首先比较一下sklearn的机器学习大致使用流程和Keras的大致使用流程: sklearn的机器学习使用流程: from sklearn.模型簇 import 模型名 from sklearn.metrics import 评价指标 ''' 数据预处理及训练测试集分离提取''' myModel = 模型名称() # 对象初始化 myModel.fit(训练集x , 训练集y) #

判别式模型(discriminative model) 生成式模型(generative model) 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行.

1 定义 1.1 生成式模型 生成式模型(Generative Model)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x),然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi,即: 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型.将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题. 1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;) 直接建模. 简单说就是判别数据输出量的模型,解决问题的思路为: 条件分布>模型参数后延概率最大>似然函数*参数先验最大>最大似然 生成式模

引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 决策函数和条件概率分布 决策函数Y=f(X) 决策函数Y=f(X

摘要:本文将与你深入探究 ASP.NET MVC 模型绑定子系统的核心部分,展示模型绑定框架的每一层并提供扩展模型绑定逻辑以满足应用程序需求的各种方法. 同时,你还会看到一些经常被忽视的模型绑定技术,并了解如何避免一些最常见的模型绑定错误. ASP.NET MVC 模型绑定通过引入自动填充控制器操作参数的抽象层.处理通常与使用 ASP.NET 请求数据有关的普通属性映射和类型转换代码来简化控制器操作. 虽然模型绑定看起来很简单,但实际上是一个相对较复杂的框架,由许多共同创建和填充控制器操作所需对