”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

第三章 深入理解盒子模型 盒子模型是CSS控制页面的基础.需要清楚“盒子”的含义是什么,以及盒子的组成.此外,应该理解DOM的基本概念,以及DOM树是如何与一个HTML文档对应的,在此基础上充分理解“标准流”的概念. 3.1 盒子的内部结构 padding-border-margin模型是一个极其通用的描述矩形对象布局形式的方法.这些矩形对象被统称为”盒子“,英文为”Box“. 模型 就是对某种事物的本质特性的抽象. 在CSS中,一个独立的盒子模型由content(内容).border(边框).

原文:CSS设计指南之理解盒子模型 一.理解盒模型 每一个元素都会在页面上生成一个盒子.因此,HTML页面实际上是由一堆盒子组成的.默认情况下,每个盒子的边框不可见,背景也是透明的,所以我们不能直接看到页面中盒子的结构.使用WebDeveloper工具条中的"OutLine"->"OutLine Level Element"菜单项,可以方便地显示盒子的边框和背景,从而让我们能从另外一个角度来审视页面的构成. 1.1 元素盒子的属性 1.边框(border):可

理解GloVe模型 概述 模型目标:进行词的向量化表示,使得向量之间尽可能多地蕴含语义和语法的信息.输入:语料库输出:词向量方法概述:首先基于语料库构建词的共现矩阵,然后基于共现矩阵和GloVe模型学习词向量.开始统计共现矩阵训练词向量结束统计共现矩阵 设共现矩阵为XX,其元素为Xi,jXi,j. Xi,jXi,j的意义为:在整个语料库中,单词ii和单词jj共同出现在一个窗口中的次数. 举个栗子: 设有语料库: i love you but you love him i am sad这个小小的语

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 Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者. 按照wiki上的介绍,L

JVM—深入理解内存模型与垃圾收集机制 https://juejin.im/post/5d68dc9ee51d4561ad6548f7 前言 Java是一种跨平台的语言,当初其设计初衷也是为了解决各个平台编译环境具有差异,对程序移植性问题造成困难这一痛点,于是推出了Java语言.这么多年Java受业界追捧的原因除了其面向对象的特性以外就是其可移植性强,而可移植性这一特性正式建立在JVM虚拟机这一基础上的,JVM在其内存模型和垃圾回收机制的设计上堪称神作,了解JVM虚拟机是每一个Java开发工程师

前几天学习了OpenGL的绘图原理(其实就是坐标的不停变换变换),看到网上有个比较好的例程,于是学习了下,并在自己感兴趣的部分做了注释. 首先通过glMatrixMode(GL_MODELVIEW)设置当前操作的矩阵为模型视图矩阵,然后通过glPushMatrix()和glPopMatrix()函数对矩阵进行压栈出栈操作. 对矩阵进行压栈操作实际上是将当前的模型视图矩阵保存起来,相当于:我对一份代码或者数据进行修改,我对代码或者数据改来改去之后不想再啰啰嗦嗦麻麻烦烦的"逆操作"恢复代码

JMM(java memory model)java内存模型主要目标是定义程序中的变量,(此处所指的变量是实例字段.静态字段等,不包含局部变量和函数参数,因为这两种是线程私有无法共享)在虚拟机中存储到内存与从内存读取出来的规则细节,Java 内存模型规定所有变量都存储在主内存中,每条线程还有自己的工作内存,工作内存保存了该线程使用到的变量到主内存副本拷贝,线程对变量的所有操作(读取.赋值)都必须在自己的工作内存中进行而不能直接读写主内存的变量,不同线程之间无法相互直接访问对方工作内存中的变量,线

IO 概念 一个基本的 IO,它会涉及到两个系统对象,一个是调用这个 IO 的进程对象,另一个就是系统内核 (kernel).当一个 read 操作发生时,它会经历两个阶段: 通过 read 系统调用想内核发起读请求. 内核向硬件发送读指令,并等待读就绪. 内核把将要读取的数据复制到描述符所指向的内核缓存区中. 将数据从内核缓存区拷贝到用户进程空间中. IO 模型对比 从等待数据和数据复制这两个时间段,指出了不同 I/O 模型的区别 类比餐厅吃饭 看了几篇文章,为了加深理解,我做了文字排版上的优

1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','

标准模式: 总宽度/高度=width/height+padding+border+margin 怪异模式(quirks 模式): 总宽度/高度=width/height + margin = 内容区宽度/高度 + padding + border + margin 设置盒子模型可通过 css3属性: box-sizing: content-box(默认值) | border-box | inhert | initial | unset 参考: https://developer.mozilla.

概括 JVM运行时数据区可以划分为5部分,分别是:程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈.堆.方法区 程序计数器(Program Counter Register) 相当于当前线程所执行字节码的行号指示器. 程序计数器是线程隔离的. 程序计数器区域是以上五个区域中唯一一个不会报OutOfMemoryError的区域. 虚拟机栈(VM Stack) 每个方法在执行时都会创建一个栈桢(存放局部变量表,操作数栈等),每个方法的嗲欧勇和执行完成,就代表着栈桢在虚拟机栈中入栈和出栈的过程.简单地说,虚拟机栈就是

同步 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin, isdigit等).但是一般而言,我们在说同步.异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务.最常见的例子就是 SendMessage.该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回.当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的 LRESULT值返回给调用者. 异步 异步的概念和同步相对.当一个异步过程调用发出后,调用

一个元素盒模型的层次从内到外分别为:内边距.边框和外边距IE8以下浏览器的盒模型中定义的元素的宽高不包括内边距和边框

https://www.optbbs.com/thread-253244-1-1.html

CSS3 box-sizing 属性 http://www.w3school.com.cn/tiy/t.asp?f=css3_box-sizing <style> div.container { width:30em; border:1em solid; } div.box { box-sizing:border-box; -moz-box-sizing:border-box; /* Firefox */ -webkit-box-sizing:border-box; /* Safari */

类似物理上的计算机系统,Java虚拟机规范中也定义了一种Java内存模型,即Java Memory Model(JMM),来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果.现在最新的Java内存模型规范是JSR-133,即Java内存模型与线程规范,这套规范包含:线程之间如何通过内存通信:线程之间通过什么方式通信才合法,才能得到期望的结果. 理解内存模型对Java的并发编程有很大的帮助. >>Java内存模型 JMM决定一个线程对共享变量的写入何

我们编写程序就是为了方便用户使用, 我觉得UI设计的核心就是简洁, 操作过于繁琐的程序让很大一部分用户敬而远之. 即使功能强大, 但是人们更愿意使用易于操作的软件. 近年流行起来的操作手势和逐渐趋于成熟的语言控制以及其他更加易于操作的方式很可能会颠覆鼠标键盘的操作方式, 我相信这一天必将到来. 电影<<普罗米修斯>>中画面 我记得我去年编写了我的第一个用户界面, 现在想起来当时非常令我困惑的有两项: 不知道该如何将自己原来的功能代码与新建的图形界面联系在一起, 对众多的监听器不知从

前言 gamma函数 0 整体把握LDA 1 gamma函数 beta分布 1 beta分布 2 Beta-Binomial 共轭 3 共轭先验分布 4 从beta分布推广到Dirichlet 分布 Dirichlet 分布 1 Dirichlet 分布 2 Dirichlet-Multinomial 共轭 主题模型LDA 1 各个基础模型 11 Unigram model 12 Mixture of unigrams model 2 PLSA模型 21 pLSA模型下生成文档 21 根据文档反