摘要：
本篇博客是Daphne Koller课程Probabilistic Graphical Models(PGM)的学习笔记。概率图模型是一类用图形模式表达基于概率相关关系的模型的总称。概率图模型共分为三个部分，分别为表示理论，推理理论和学习理论。基本的概率图模型包括贝叶斯网络、马尔科夫网络和隐马尔科夫网络。Student Example一个学生，拥有成绩、课程难度、智力、SAT的分、推荐信等变量。通过一张图可以把这些变量的关系表示出来，可以想象成绩由课程难度和智力决定，SAT成绩由智力决定，而推荐信由成绩决定。在这个例子中，将变量简单化，建立一个CPD（Conditional probabili 阅读全文
摘要：
是一段源码，关于Lazy evaluation的，看了很久才懂，记录一下一，lazy方法返回的比较复杂，一层一层将其剥开。wraps(func)跳转到curry(update_wrapper, func, WRAPPER_ASSIGNMENTS, WRAPPER_UPDATES)，最后return一个闭包，通过type(wraps(func))可以看到这是一个。wraps(func)(__wrapped)则会调用_curried(__wrapped__)，进而调用update(func, __wrapped__ ,WRAPPER_ASSIGNMENTS, WRAPPER_UPDATE)，这里注 阅读全文
摘要：
一，Python的对象： Python存在大量的对象，我们一般提到的对象都是C中的结构体在堆中申请的一块内存（以CPython为例），每一个对象都有ID，可以通过ID(Object)获得。对象的范围包括内建类型的对象（如int类型的对象123，str的对象"test"，list的对象[]，生成器对象等等）、用户自建类型的对象、函数（lambda函数，生成器函数）、类型、Ture、False（bool类型的对象）、None（NoneType的对象）。 1 print id(123) 2 print id("test") 3 print id([]) 4 p 阅读全文