目录[-] 本文大部分来自:http://www.zhujun.me/d-separation-separation-d.html 一.引言 二.三种情况分析 三.总结 四.应用例子 五.参考资料 其中找了一些资料发现原文中阻塞(block)中(b)部分有出路,黑体部分修改了一下,那么‘四应用例子’部分答案也跟着修改,如果理解有误希望能给予解释,谢谢!资料参考在最下部分‘六.补充参考资料例子’. 一.引言 在贝叶斯网络的学习过程中,经常会遇到(D-Separation)D-分离这个概念,D-分离

目录 概括 Sparse PCA Formulation 非常普遍的问题 Optimality Conditions Eigenvalue Bounds 算法 代码 概括 这篇论文,不像以往的那些论文,构造优化问题,然后再求解这个问题(一般都是凸化).而是,直接选择某些特征,自然,不是瞎选的,论文给了一些理论支撑.但是,说实话,对于这个算法,我不敢苟同,我觉得好麻烦的. Sparse PCA Formulation 非常普遍的问题 Optimality Conditions 这一小节,论文给出了

D-Separation(D分离)-PRML-8.22-Graphical Model 五18by 小军   一.引言 在贝叶斯网络的学习过程中,经常会遇到(D-Separation)D-分离这个概念,D-分离是寻找网络节点之间的条件独立性的一种方法或者说一种问题的简化处理的技巧.采用D-分离技术,在用贝叶斯网络进行预测,诊断推理等方面,可以提高计算速度,减少计算复杂性. D-Separation是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法.相比于非图形化方法,D-Separation更加直观,且

最少拦截系统 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 35053    Accepted Submission(s): 13880 Problem Description 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能超过前一发的

一.分布式领域CAP理论 CAP定理指在设计分布式系统时,一致性(Consistent).可用性(Availability).可靠性(分区容忍性Partition Tolerance)三个属性不可能同时满足,该定理也叫做布鲁尔定理.CAP定理明确了分布式系统所能实现系统的局限性,目前互联网中的很多分布式系统是基于首要满足可用性和分区容忍性而设计的. 在一系列的研究结果里发现,在较大型的分布式系统中,由于网络分隔,一致性与可用性不能同时满足,这意味着这三个要素只能同时实现两个,不可能三者兼顾:放宽

前言 CAP的理解我也看了很多书籍,也看了不少同行的博文,基本每个人的理解都不一样,而布鲁尔教授得定义又太过的简单,没有具体描述和场景案例分析.因此自己参考部分资料梳理了一篇与大家互相分享一下. 标题写了正确理解,或许某些点不是百分百正确或者有歧义,但是希望与各位分享讨论后达到最终正确, 简介 CAP定理,又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),是埃里克·布鲁尔教授在2000 年提出的一个猜想,它指出对于一个分布式系统来说,不可能同时满足以下三点: Consistency(一致性

1079 中国剩余定理 一个正整数K,给出K Mod 一些质数的结果,求符合条件的最小的K.例如,K % 2 = 1, K % 3 = 2, K % 5 = 3.符合条件的最小的K = 23. 收起 输入 第1行:1个数N表示后面输入的质数及模的数量.(2 <= N <= 10) 第2 - N + 1行,每行2个数P和M,中间用空格分隔,P是质数,M是K % P的结果.(2 <= P <= 100, 0 <= K < P) 输出 输出符合条件的最小的K.数据中所有K均小

1079 中国剩余定理  基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题  收藏  关注 一个正整数K,给出K Mod 一些质数的结果,求符合条件的最小的K.例如,K % 2 = 1, K % 3 = 2, K % 5 = 3.符合条件的最小的K = 23. Input 第1行:1个数N表示后面输入的质数及模的数量.(2 <= N <= 10) 第2 - N + 1行,每行2个数P和M,中间用空格分隔,P是质数,M是K % P的结果.(2 <= P <

BZOJ5297 CQOI2018 社交网络 Description 当今社会,在社交网络上看朋友的消息已经成为许多人生活的一部分.通常,一个用户在社交网络上发布一条消息(例如微博.状态.Tweet等)后,他的好友们也可以看见这条消息,并可能转发.转发的消息还可以继续被人转发,进而扩散到整个社交网络中.在一个实验性的小规模社交网络中我们发现,有时一条热门消息最终会被所有人转发.为了研究这一现象发生的过程,我们希望计算一条消息所有可能的转发途径有多少种.为了编程方便,我们将初始消息发送者编号为1,

[BZOJ5297][CQOI2018]社交网络(矩阵树定理) 题面 BZOJ 洛谷 Description 当今社会,在社交网络上看朋友的消息已经成为许多人生活的一部分.通常,一个用户在社交网络上发布一条消息 (例如微博.状态.Tweet等)后,他的好友们也可以看见这条消息,并可能转发.转发的消息还可以继续被人转 发,进而扩散到整个社交网络中.在一个实验性的小规模社交网络中我们发现,有时一条热门消息最终会被所有人 转发.为了研究这一现象发生的过程,我们希望计算一条消息所有可能的转发途径有多少种

CAP定理(原则)以及BASE理论 CAP定理(原则)概念 CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中, Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼. 1. 数据一致性(consistency) 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值.(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 在分布式系统中,如果能够做到针对一个数据项的更新操作执行成功后,所有的用户都可以读到其最

[转].NET(C#):浅谈程序集清单资源和RESX资源   目录 程序集清单资源 RESX资源文件 使用ResourceReader和ResourceSet解析二进制资源文件 使用ResourceManager解析二进制资源文件 小看RESX资源文件的Designer.cs文件 返回目录 程序集清单资源 在程序集中嵌入资源的最简单方法是什么?那就是使用Visual Studio中的“嵌入式资源(Embedded Resource)”创建选项,相当于使用csc的”/resource”参数.具体步

一个正整数K,给出K Mod 一些质数的结果,求符合条件的最小的K.例如,K % 2 = 1, K % 3 = 2, K % 5 = 3.符合条件的最小的K = 23.   Input 第1行:1个数N表示后面输入的质数及模的数量.(2 <= N <= 10) 第2 - N + 1行,每行2个数P和M,中间用空格分隔,P是质数,M是K % P的结果.(2 <= P <= 100, 0 <= K < P) Output 输出符合条件的最小的K.数据中所有K均小于10^9.

火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示. Figure 两端分别是一条入口(Entrance)轨道和一条出口(Exit)轨道,它们之间有N条平行的轨道.每趟列车从入口可以选择任意一条轨道进入,最后从出口离开.在图中有9趟列车,在入口处按照{8,4,2,5,3,9,1,6,7}的顺序排队等待进入.如果要求它们必须按序号递减的顺序从出口离开,则至少需要多少条平行铁轨用于调度? 输入格式: 输入第一行给出一个整数N (2 <= N <= 105),下一行给出从1到N的整数序号的一个重排列.数字间以空格

前言: 最近又看了点Java的知识,于是想着把CYQ.Data V5迁移到Java版本. 过程发现坑很多,理论上看大部分很相似,实践上代码写起来发现大部分都要重新思考方案. 遇到的C#转Java的一些小问题: 1:C#的ref:这个参数的主要意图是: 就算方法内部重新对参数重新(new)赋值,也能保证外部的参数指向新的值. Java木有了,不知道新的方案是什么?还是说只能避免方法内部重新(new)赋值? 2:C#的out:这个参数的主要意图是: 处理多值返回的问题. Java木有了,只能改返回数

创建函数: )) --@str:目标字符串 --@spliter:分隔符 RETURNS @tb TABLE(ch NVARCHAR(max)) AS BEGIN DECLARE @Num INT,@Pos INT, @NextPos INT WHILE(@Pos <= LEN(@str)) BEGIN SELECT @NextPos = CHARINDEX(@spliter, @str, @Pos) OR @NextPos IS NULL) INSERT INTO @tb VALUES(RTR

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3037 Lucas定理模板. 现在才写,noip滚粗前兆QAQ #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; int jc[100003]; int p; int ipow(int x, int b) { ll t = 1, w = x;

Mittag-Leffler定理    设$D\subset\mathbb C$为区域,而$\{a_{n}\}$为$D$中互不相同且无极限点的点列,那么对于任意给定的一列自然数$\{k_{n}\}$,定义函数$$\psi_{n}(z)=\sum_{j=1}^{k_{n}}\frac{c_{n,j}}{(z-a_{n})^j},n\in\mathbb N$$ 则必存在$D$上的亚纯函数$f(z)$使得$f$以$\{a_{n}\}$为其极点集,且在每个$a_{n}$附近的Laurent展开式的主要部

转自:http://endlesscount.blog.163.com/blog/static/82119787201221324524202/ Polya定理 首先记Sn为有前n个正整数组成的集合,G为Sn的置换群,C为Sn的着色集.那么我们等于是要求C中有多少种着色方案是不等价的.定义两种着色等价的概念:如果对于在C中的两种着色c1.c2,存在置换f使得f*c1=c2,那么c1和c2就是等价的.要想求不等价着色的个数,我们要先证明一个定理,即:         Burnside定理:设G(c

下面是几种简单实现分隔线的方法,个人比较喜欢第二种,我也给出了最后第五种比较2的写法,请大家拍砖,或者提供其他好的方法. 单个标签实现分隔线: 点此查看实例展示 .demo_line_01{ padding: 0 20px 0; margin: 20px 0; line-height: 1px; border-left: 200px solid #ddd; border-right: 200px solid #ddd; text-align: center; } 优点:代码简洁 巧用背景色实现分