上一页 1 ··· 485 486 487 488 489 490 491 492 493 ··· 549 下一页
摘要: 4.2.1 创建/使用广播接收器 示例代码 原书:Android Application Secure Design/Secure Coding Guidebook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 接收广播需要创建广播接收器。 使用广播接收器的风险和对策,根据收到的广播的类型而有所 阅读全文
posted @ 2018-03-16 22:36 绝不原创的飞龙 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 4.1.1 创建/使用活动 示例代码 原书:Android Application Secure Design/Secure Coding Guidebook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 使用活动的风险和对策取决于活动的使用方式。 在本节中,我们根据活动的使用情况,对 4 种活 阅读全文
posted @ 2018-03-16 22:35 绝不原创的飞龙 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 主页: https://www.startupschool.org/?course=1 带有中文字幕的视频(前八个): https://search.bilibili.com/all?keyword=2017+YC+%E5%88%9B%E4%B8%9A%E8%AF%BE 笔记: 1:为何创业5:如何 阅读全文
posted @ 2018-03-13 22:17 绝不原创的飞龙 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 六、变量消除 原文:Variable elimination 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 接下来,我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型(如贝叶斯网络或 MRF),我们有兴趣使用它来回答有用的问题,例如确定给定电子邮件是垃圾邮件的概率。 更正式地 阅读全文
posted @ 2018-03-07 22:00 绝不原创的飞龙 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键 快捷 阅读全文
posted @ 2018-03-07 21:59 绝不原创的飞龙 阅读(13) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 - Allen Blue, Reid Hoffman, John Lily and Chris Yeh2 - Sam Altman, YC3 - Michael Dearing4 - Ann Miura-Ko5 - Allen Blue, Reid Hoffman, John Lily and 阅读全文
posted @ 2018-03-04 23:20 绝不原创的飞龙 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 四、贝叶斯网络 原文:Bayesian networks 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们从表示的话题开始:我们如何选择概率分布来为世界的一些有趣方面建模? 建立一个好的模型并不容易:我们在介绍中看到,垃圾邮件分类的朴素模型需要我们指定一些参数,这些参数对于 阅读全文
posted @ 2018-03-03 16:27 绝不原创的飞龙 阅读(17) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 三、实际应用 原文:Real-world applications 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 概率图模型有许多不同的实际应用。 我们总结了概率图形模型的下列应用,这些只是他们许多实际应用的一些例子。 图像的概率模型 考虑图像(像素矩阵)上的分布P(x),将 阅读全文
posted @ 2018-03-03 10:34 绝不原创的飞龙 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二、概率复习 原文:Probability review 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们在这里复习概率的概念,所有复习材料都来自 CS229 概率讲义。 1. 概率的基本元素 为了定义集合上的概率,我们需要一些基本元素, 样本空间Ω:随机实验所有结果的集合 阅读全文
posted @ 2018-03-01 20:18 绝不原创的飞龙 阅读(18) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、引言 原文:Introduction 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 概率图模型是机器学习的一个分支,它研究如何使用概率分布来描述世界,并对其进行有用的预测。 了解概率模型有多个理由。 首先,它是一个迷人的科学领域,有着美丽的理论,以惊人的方式将两种截然不同 阅读全文
posted @ 2018-02-28 22:50 绝不原创的飞龙 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
上一页 1 ··· 485 486 487 488 489 490 491 492 493 ··· 549 下一页