08 2019 档案
摘要：又叫做灰度共现矩阵 又叫做灰度共现矩阵 又叫做灰度共现矩阵 又叫做灰度共现矩阵 Prerequisites 概念 计算方式 对于精度要求高且纹理细密的纹理分布，我们取像素间距为d=1d=1，以下是方向的说明： 我们来看，matlab内置工具箱中的灰度共生矩阵的生成函数graycomatrix（gra
阅读全文
摘要：【图像算法】图像特征： 一 原理 几何矩是由Hu(Visual pattern recognition by moment invariants)在1962年提出的，具有平移、旋转和尺度不变性。 定义如下： ① (p+q)阶不变矩定义： ② 对于数字图像，离散化，定义为： ③ 归一化中心矩定义： ④
阅读全文
摘要：上式分为两个步骤： 第一步：调整discriminative model D的权重，使得V中两项取得最大值 第二步：调整generative model G的权重，使得V中第二项取得最小值 首先，分析log D(x)的含义： D(x)表示discriminative model D对一个原始样本的评
阅读全文
摘要：雅格布森通信模型： 通信六要素 发送者（信息源） 信道 接收者 信息 上下文 编码 HMM：隐马尔可夫模型 s是可见的 - 信源 o是不可见的（输出） - 信宿 通信就是要根据观测到的o恢复出s 对于翻译问题，汉译英：英语是s，汉语是o，根据s推断o TF-IDF TF：词频 IDF：逆文本频率指数
阅读全文
摘要：# 下面给出python的实现，使用murmurhash算法 import mmh3 from bitarray import bitarray # zhihu_crawler.bloom_filter # Implement a simple bloom filter with murmurhas
阅读全文
摘要：1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值就越大；若随机变量退化成定值，熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x)，则其熵为： 联合熵和条件熵 两个随机变量的X，Y的联合分布，可以形成联合熵，用H(X,Y)表示 条件熵H(X|Y) = H(X
阅读全文
摘要：Kafka分布式的单位是partition，同一个partition用一个write ahead log组织，所以可以保证FIFO的顺序。不同partition之间不能保证顺序。 但是绝大多数用户都可以通过message key来定义，因为同一个key的message可以保证只发送到同一个parti
阅读全文