在下面的部分中，我们将学习它的功能以及如何使用它。 可观察对象、可流动对象、观察者和订阅者 在 ReactiveX 中，观察者订阅一个可观察的对象。...联合运算符 通过调用以下方法之一，组合来自两个或多个可观测对象的最新发射值： combineLatest：发出聚合每个源的最新值的项 withLatestFrom：将给定的可观察对象合并到当前实例中 下面的示例...，将两个可观察对象发出的项目加入到组中 下面的示例使用join组合两个可观察对象，一个每 100 毫秒触发一次，另一个每 160 毫秒触发一次，并每 55 毫秒从第一个值中获取一个值，每 85 毫秒从第二个值中获取一个值...：指示可观察对象发出函数提供的默认值，以防出现错误 onErrorReturnItem：指示可观察对象发出提供的缺省值，以防出现错误 onExceptionResumeNext：指示一个可观察对象将控制传递给另一个可观察对象...RxJava2.0 提供了五个主题： AsyncSubject：仅发射源可观测到的最后一个值，后跟一个完成 BehaviorSubject：发射最近发射的值，然后是可观测源发射的任何值 PublishSubject
隐马尔可夫模型：它的马尔可夫假设作用于状态序列， 假设 ① 当前状态 Yt 仅仅依赖于前一个状态 Yt-1， 连续多个状态构成隐马尔可夫链 y。有了隐马尔可夫链，如何与观测序列 x 建立联系呢？...发射概率矩阵 有了状态 Yt 之后，如何确定观测 Xt 的概率分布呢？根据隐马尔可夫假设②，当前观测 Xt 仅仅取决于当前状态 Yt。...隐马尔可夫模型的三个基本用法 样本生成问题：给定模型，如何有效计算产生观测序列的概率？换言之，如何评估模型与观测序列之间的匹配程度？...序列预测问题：给定模型和观测序列，如何找到与此观测序列最匹配的状态序列？换言之，如何根据观测序列推断出隐藏的模型状态？ 模型训练问题：给定观测序列，如何调整模型参数使得该序列出现的概率最大？...递推，t >= 2 时每条备选路径像贪吃蛇一样吃入一个新状态，长度增加一个单位，根据转移概率和发射概率计算花费。找出新的局部最优路径，更新 δ、ψ 两个数组。
作者 | 文杰 编辑 | yuquanle 隐马尔可夫模型 A、隐马尔科夫模型定义 隐马尔科夫模型是一种时序的概率模型，描述由一个隐的马尔科夫链随机生成的不可观察的隐状态序列，在每一个隐状态下随机产生观察值构成一个可观测的随机序列...下面介绍隐马尔可夫概率计算问题中的前向-后向算法 前向概率：在给定模型的参数和观察序列下，表示时刻的前向概率（从时刻到时刻观察序列）: 由前向递推关系等于在所有可能的前一状态转移到当前状态（同时t时刻发射出观测值...（硬划分隐状态序列对应到值，软化分隐状态序列对应到概率），然后根据隐状态序列来更新参数，不断迭代至收敛。...发射概率表示在状态下发射出观测值的概率： 其中分子表示在状态下发射出观测值的次数，分母表示在状态下发射出任意状态的次数。...同时在递推的过程中，我们用一个变量来计住到达最优路径的上一个结点的状态。这样我们就首先确定了时刻的状态值。然后，根据到达该状态的上一个结点状态来递推到。
在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态，也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移，与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。...对于连续的情况，我们会在下面继续说） 也许我们需要再次重申一下这个原理，马尔可夫链状是态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。...隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。...观测状态转移概率矩阵 B 发射概率 （隐状态表现为显状态的概率）。 其实要我们猜，那就很可能第一天晴天，第二天晴天，第三天下雨，当然这只是一个猜测，而我们猜测的基础是什么？...这么说吧，我们了解上图中所有的y值信息和b值信息及其对应的位置，我们知道所以的x值和a值但是不知道是如何与y对应的，即不知道他们的位置，x1可能表示的是晴天，也可能是雨天，也可能是雪天，其他的两个隐状态也是如此
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM） 首先，我们将简要地介绍HMM。HMM包含如下的五元组： 状态值集合Q={q1,q2,......,qN}，其中N为可能的状态数； 观测值集合V={v1,v2,......,vM}，其中M为可能的观测数； 转移概率矩阵A=[aij]，其中aij表示从状态i转移到状态j的概率； 发射概率矩阵（也称之为观测概率矩阵）B=[bj(k)]，其中bj(k)表示在状态j的条件下生成观测...另一个是我自己收集的一些txt小说，用ictclas把他们切分（可能有一定误差）。 然后用python脚本统计词频。...HMM github jieba 结巴模型的数据是如何生成的 一个隐马尔科夫模型的应用实例：中文分词
它将分词问题视为一个序列标注问题，句子为观测序列，分词结果为状态序列。...该模型由一个五元组组成，并有两个基本假设。 五元组： 1）状态值集合； 2）观察值集合； 3）状态初始概率； 4）状态转移概率； 5）状态发射概率。...状态发射概率表明当前状态，满足观察值独立性假设，结构同上，也可以用一个嵌套的对象表示： P = { B: {'突': -2.70366861046, '肃': -10.2782270947, '...最后，通过 Viterbi 算法，输入观察值集合，将状态初始概率、状态转移概率、状态发射概率作为参数，输出状态值集合（即最大概率的分词结果）。...idClient，再根据 idClient 去 indexDB 中找出对应的消息对象返回给用户。
在实际应用中，人们常常关注隐马尔可夫模型的三个基本问题： * 如何评价模型与观察序列之间的匹配程度 例如许多任务需根据以往的观察序列{x1，x2，......，xn-1}来推测当前时刻最可能的观测值xn； * 如何根据观测序列推断出隐藏的模型状态 例如在语音识别等任务中，观测值为语音信号，隐藏状态为文字，目标就是根据观测信号来推断最有可能的状态序列（即对应的文字...）； * 如何训练模型使其能最好的描述观测数据 例如在大多数现实应用中，人工指定模型参数已变得越来越不可行，如何根据训练样本学得最优的模型参数； 02 马尔可夫随机场 马尔可夫随机场（markov...* 文档 “文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这次词在文档中是不计顺序的，例如一篇论文、一个网页都可看做一个文档；这种表示方式称为“词袋”（bag-of-words）。...数据对象只要能用词袋描述，就可使用话题模型。 * 话题 “话题”表示一个概念，具体表示为一系列相关的词，以及它们在该概念下出现的概率。
为了用统计学的术语来描述随机过程，我们可以给出以下定义: 观测值: 一次试验的结果。 总体: 所有可能的观测值，可以记为一个试验。 样本: 从独立试验中收集的一组结果。...为了计算联合概率，我们需要以下三种信息: 初始状态：任意一个隐藏状态下开始序列的初始概率。 转移概率：从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。...发射概率：从隐藏状态移动到观测状态的概率 举个简单的例子，假设我们正试图根据一群人的穿着来预测明天的天气是什么(图5)。 在这种例子中，不同类型的天气将成为我们的隐藏状态。...最后，发射概率是根据前一天的天气，某人穿某件衣服的概率。 图5:隐马尔可夫模型示例[6] 使用隐马尔可夫模型的一个主要问题是，随着状态数的增加，概率和可能状态的数量呈指数增长。...缩略词ARMA可以分为两个主要部分: 自回归=模型利用了预先定义的滞后观测值与当前滞后观测值之间的联系。 移动平均=模型利用了残差与观测值之间的关系。
为了用统计学的术语来描述随机过程，我们可以给出以下定义: 观测值:一次试验的结果。 总体:所有可能的观测值，可以记为一个试验。 样本: 从独立试验中收集的一组结果。...为了计算联合概率，我们需要以下三种信息: 初始状态：任意一个隐藏状态下开始序列的初始概率。 转移概率：从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。...发射概率：从隐藏状态移动到观测状态的概率 举个简单的例子，假设我们正试图根据一群人的穿着来预测明天的天气是什么(图5)。 在这种例子中，不同类型的天气将成为我们的隐藏状态。...最后，发射概率是根据前一天的天气，某人穿某件衣服的概率。 图5:隐马尔可夫模型示例[6] 使用隐马尔可夫模型的一个主要问题是，随着状态数的增加，概率和可能状态的数量呈指数增长。...缩略词ARMA可以分为两个主要部分: 自回归=模型利用了预先定义的滞后观测值与当前滞后观测值之间的联系。 移动平均=模型利用了残差与观测值之间的关系。
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性...2、最小观测值为min = Q1 - 1.5IQR，如果存在离群点小于最小观测值，则胡须下限为最小观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数，则胡须下限为最小值。...3、最大观测值为max = Q3 + 1.5IQR，如果存在离群点大于最大观测值，则胡须上限为最大观测值，离群点单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数，则胡须上限为最大值。 ?...每个观测值xi与一个百分数fi配对，指出大约fi×100%的数据小于值xi。我们说“大约”，因为可能没有一个精确的小数值fi，使得数据的fi×100%小于值xi。...图片.png 另一个著名的度量方法是曼哈顿（或城市块）距离，之所以如此命名，是因为它是城市两点之间的街区距离（如，向南2个街区，横过3个街区，共计5个街区）。其定义如下： ?
为了用统计学的术语来描述随机过程，我们可以给出以下定义: 观测值:一次试验的结果。 总体:所有可能的观测值，可以记为一个试验。 样本: 从独立试验中收集的一组结果。...为了计算联合概率，我们需要以下三种信息: 初始状态：任意一个隐藏状态下开始序列的初始概率。 转移概率：从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。...发射概率：从隐藏状态移动到观测状态的概率 举个简单的例子，假设我们正试图根据一群人的穿着来预测明天的天气是什么(图5)。 在这种例子中，不同类型的天气将成为我们的隐藏状态。...最后，发射概率是根据前一天的天气，某人穿某件衣服的概率。 ? 图5:隐马尔可夫模型示例[6] 使用隐马尔可夫模型的一个主要问题是，随着状态数的增加，概率和可能状态的数量呈指数增长。...缩略词ARMA可以分为两个主要部分: 自回归=模型利用了预先定义的滞后观测值与当前滞后观测值之间的联系。 移动平均=模型利用了残差与观测值之间的关系。
下面的视频演示了UniSim如何模拟长视距的交互式体验。...此外，UniSim融合了条件视频生成，与部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP），可以跨视频生成边界，一致地模拟长视距交互。...有了从这些数据集中提取的观测和行动数据，就可以训练一个扩散模型来预测当前条件下的下一个观察帧。...根据扩散模型的原理，首先将包含时间信息的高斯噪声添加到先前观测值中，然后以输入动作为条件， UniSim学习将先前的噪声观测值降噪到下一个观测值。...POMDP可以定义一个由状态、动作和观测空间以及奖励、转换和观测发射函数组成的元组。 POMDP可以表征与现实世界的交互，而UniSim作为过渡函数。
复制算法（Copying）： 将内存空间划分为两个相等的区域，每次只使用其中一个。当当前使用的区域满了之后，将存活的对象复制到另一个区域中，同时清除当前区域中的所有对象。...这个ThreadLocalMap是Thread类中的一个成员变量，它以ThreadLocal对象为键，以线程的私有变量副本为值。...15.什么是HMM，说一下隐马尔可夫模型原理 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种基于概率的统计模型，用于建模观测序列和隐藏的状态序列之间的关系。...隐马尔可夫模型原理： 状态和观测： HMM包含两种序列，一种是隐藏的状态序列（不可直接观测），另一种是对应的观测序列（可观测）。 状态转移概率： 模型假设隐藏状态以概率转移形式转移到下一个状态。...观测概率： 模型还假设每个隐藏状态都关联着一个特定的观测值的概率分布。这些观测概率可以用发射矩阵表示，描述隐藏状态产生特定观测值的概率。
参数： 返回值： fit(X, lengths=None)：根据观测序列 X，来训练模型参数。 在训练之前会执行初始化的步骤。...返回值：self对象。 predict(X, lengths=None)：已知观测序列X，寻找最可能的状态序列。 参数：X，lengths 参考 decode() 方法。...属性： n_features：一个整数，特征维度。 monitor_：一个ConvergenceMonitor对象，可用它检查EM算法的收敛性。...emissionprob_：一个数组，形状为(n_components, n_features)，每个状态的发射概率。 方法：参考hmmlearn.hmm.GaussianHMM 。...特征准备 日期和交易量去除第一天的数据,因为第一天会被用来计算第二天的涨跌值特征，所以马尔可夫链实际是从第二天开始训练的。
可扩展性更高。...基于上述理念，可抽象可观测的数据模型如下：面向应用系统部署情况构建从上到下（应用、微服务、实例、系统与虚拟化、硬件）的纵向分层对象模型关系；基于APM调用关系构建横向的服务间调用和实例调用关系；每一个实例的状态信息...业务观测领域中，最重要的是对各类业务交易场景以及各个应用系统的业务黄金指标进行监控，例如银行，有各种支付、转账、查额、还款等场景，这些交易的交易链路如何自动构建，如何监测每一笔交易的效率和质量，如何在交易异常的情况下迅速找到问题点并进行解决...企业需要根据自己的实际情况选择合适的技术。最后，业务可观测的技术还需要能够联动应用可观测，从而实现从业务指标到具体问题资源对象联动起来的根因定位。...直达原文：【可观测系列】传统企业可观测建设之路 系列文章【观点洞察】大模型在可观测的增强传统企业可观测建设之路（本期）企业的分层运维对象监控指标体系建设企业如何实现运维故障加速闭环的告警体系建设企业运维排障最后一公里
② 指标体系设计逻辑 了解为什么要设计指标体系后，接下来我们再来看看可观测指标体系应该如何设计。 可观测指标体系的设计对整个可观测性的落地起着至关重要的作用。...以上的六层式的指标设计仅仅只是一个参考示例，不同的企业由于所提供的业务不同，对应用的观测有不同的侧重点，企业需要根据自身的实际情况，进行合理的调整或更加细致的划分。...我们需要选取更加有意义、受到认可、可衡量的指标作为关键性的指标，例如时间戳Timestamp指标，通常情况下并不具备一定的实际意义，并不能作为一个很好的指标。...比如某个服务是否启动，这个布尔值指标，就没有太大的意义；换一个角度，将服务的运行状态作为一个指标，那么这个指标就可以周期性采集探测，具备时序特征，可以反应不同时间的服务状态。...当企业具备了成熟的标准化插件以后，能够自主根据业务的发展进行相应的插件生态打造，从而实现可持续优化的插件体系。 指引手册包含各类说明、使用指引等，让小白运维也能够快速上手。
它将分词问题视为一个序列标注问题，句子为观测序列，分词结果为状态序列。...该模型由一个五元组组成，并有两个基本假设。五元组：1）状态值集合；2）观察值集合；3）状态初始概率；4）状态转移概率；5）状态发射概率。...状态发射概率表明当前状态，满足观察值独立性假设，结构同上，也可以用一个嵌套的对象表示：P = { B: {'突': -2.70366861046, '肃': -10.2782270947, '适'...最后，通过Viterbi算法，输入观察值集合，将状态初始概率、状态转移概率、状态发射概率作为参数，输出状态值集合（即最大概率的分词结果）。...idClient，再根据 idClient 去 indexDB 中找出对应的消息对象返回给用户。
HMM 模型 HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立，二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。下面我们就讲讲这两个假设是如何应用在推导过程中的。...\[假设1 \ 用于求解 \ 当前状态 \ P(y_1^n) \\ 假设2 \ 用于求解 \ 当前观测值 \ P(x_1^n∣y_1^n) \] 原始情况下，根据有向图模型计算方式： \[P(y_1^n...∗P(y_n∣y_{n−1}) \] 根据 假设2 ，当前观测值仅仅与当前状态有关，与其他时刻状态和观测值无关，所以 \[P(x_1^n∣y_1^n)=P(x_1∣y_1)∗P(x_2∣y_2)∗......例子2 RF是随机场，MRF是马尔可夫随机场，又称概率图模型，CRF是条件随机场，Linear Chain CRF是线性链CRF 拿“一个群体中人的性格，群体中一个人的性格可能会影响另一个的性格”举例...建模是对状态转移概率和发射概率进行参数估计，从大量的文档数据中根据统计学来统计。decode过程是使用vertibe算法，利用状态转移概率和发射概率计算最优解答，这是一个生成模型。
前言可观测性是指对于一个软件系统的运行状态和行为是否可以被监测和分析。它涉及日志记录、性能指标收集、错误追踪等技术手段，用于帮助开发人员诊断和解决软件系统中的问题。...但是在可观测性建设过程中也面临不少挑战：1、全栈观测对象的数据接入能力随着云原生、分布式技术的普及以及国产化的要求，越来越多的组件和对象开始涌现，对各种观测对象数据接入能力提出了更高的要求，要求具备灵活的扩展能力...因此，基于观测工具感知到的异常事件如何进行有效分析，如何打通后端运维处置工具触发有效故障分派及运维操作行为，加速故障闭环，是运维体系生态建设的关键壁垒。...，并根据上下文语境进行进一步的计算分析。...未来展望通过上述可观测+大模型的联合场景，已经充分体现了大模型魅力，可能在不久的将来，大模型不仅仅是一个观测辅助工具，而是能够自主分析定位问题，自主解决问题；甚至能够通过观测数据预测未来可能发生的问题，
(i, "js" + i)); } filter filter(Func1)用来过滤观测序列中我们不想要的值，只返回满足条件的值。...filter传入Func1对象，第一个泛型是传入的发射类型，第二个参数是boolean类型，表示是否过滤。...n作为参数，只不过它发射的是观测序列中后n个元素。...elementAt", "call: " + person); } }); first first()顾名思义，它是的Observable只发送观测序列中的第一个数据项...Log.e("first", "call: " + person); } }); last last()只发射观测序列中的最后一个数据项
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