通过 OpenTelemetry 和 Elastic Search 之间的合作，这正是标准化势在必行的时刻。
Reactive Extensions for .NET 是属于 .Net 基金会的一个项目，本文将简要介绍该项目相关的信息。
好了，回到正题！我们都知道，深度Q网络(Deep-Q-Network)最初是应用在让机器人打游戏，状态的输入常常是前几个画面的截图，但是有时候仅仅靠前面画面的图片是无法描述整个状态的，这就导致饿了部分观测的马尔可夫决策过程(Partially-Observable Markov Decision Process,POMDP)的情况出现。不过我们不慌，学者们将循环神经网络和DQN融合，提出了Deep Recurrent Q Network(DRQN)，来解决部分可观测的问题。本文，我们来一探DRQN的究竟。
原文中在http请求拿到获取到数据后，最初使用了forEach实现了手动流程管理，于是原文提出了优化设想，试图探究如何依赖响应式编程的特性将手动的数据加工转换改造为对流的转换，好让最终的消费者能够拿到直接可用的数据，而不是得到一个响应后手动进行很多后处理。在代码层面需要解决的问题就是，如何在不使用手动遍历的前提下将一个有限序列中的数据逐个发给订阅者，而不是一次性将整个数据集发过去。
设Y是一个可观测的随机变量，它受到p-1个非随机因素 X1、X2、X3···X(p-1)和随机因素ε的影响。 若Y与 X1、X2、X3···X(p-1)有如下线性关系：
2022-11-8 .NET 7.0 作为微软的开源跨平台开发平台正式发布。微软在公告中表示.NET 7为您的应用程序带来了C# 11 / F# 7，.NET MAUI，ASP.NET Core/Blazor，Web API，WinForms，WPF等的性能和新功能，。借助 .NET 7，您还可以轻松容器化 .NET 7 项目，在 GitHub 操作中设置 CI/CD 工作流，并实现云原生可观测性。
本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率，2）在给出观测序列数据时学习模型的参数，3）在参数已知的情况下通过维特比解码预测出所有产生可观测序列中概率最大的一条不可观测序列，即序列标注问题。
摘要：针对乱序堆叠物体识别效率低、速度慢的问题，提出一种快速可靠的3D对象检测可以应用于复杂场景中随机堆积的物体。所提出的方法使用“3D向量对”具有相同的起点和不同的终点，并且它具有表面正态分布作为特征描述符。通过考虑向量对的可观察性，提出的方法已取得较高的识别性能。可观察性向量对的因数是通过模拟可见光来计算的从各种角度来看向量对的状态。通过整合提出的可观察性因子和独特性因子，向量对可以有效提取和匹配，并将其用于对象姿态估计。实验已经证实，提出的方法较先进的方法，识别成功率从45.8％提高至93.1％，提出的方法的处理时间对于机器人垃圾箱拣选来说足够快。
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数据； （2）检查导致数据缺失的原因； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 （2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（
竞态问题通常指的是在多线程的编程中，输入了相同的条件，但是会输出不确定的结果的情况。虽然Js是单线程语言，但由于引入了异步编程，所以也会存在竞态的问题，而使用RxJs通常就可以解决这个问题，其使得编写异步或基于回调的代码更容易。
一、RXJS 是什么 RXJS 是 Reactive Extensions for JavaScript 的缩写，起源于 Reactive Extensions，是一个基于可观测数据流 Stream 结合观察者模式和迭代器模式的一种异步编程的应用库。RxJS 是 Reactive Extensions 在 JavaScript 上的实现。 二、前置知识 响应式编程 响应式编程（Reactive Programming）是一种基于事件的模型，它是一种面向数据流和变化传播的编程范式。这意味着可以在编程语言中很方
某个周一上午，小涛像往常一样泡上一杯热咖啡 ☕️，准备打开项目协同开始新一天的工作，突然隔壁的小文喊道：“快看，用户支持群里炸锅了 …”
随着 OpenTelemetry 中加入了分析功能，我们预计持续生产分析将成为主流。
近日，知名开源项目 Redis 宣布修改开源协议，从原来的「BSD 3-Clause 开源协议」改成「RSALv2 和 SSPLv1 双重许可证」。新的许可证主要是限制托管 Redis 产品的云服务商，比如 Redis 云数据库等，不能继续免费使用 Redis 最新的源代码。
时间序列由四个主要成分组成: 季节变化、趋势变化、周期变化和随机变化。在今天的推文中，我们将使用状态空间模型对单变量时间序列数据进行预测分析。该模型具有连续的隐状态和观测状态。
在 2020 年规划的.NET 5功能终于在.NET 7 完成了，为微软和社区一起为多年来将不同的开发产品统一起来的努力加冕，未来只有一个.NET, 回顾.NET 20年，从.NET Framework –> .NET Core –>.NET 一个产品命名可以反映出.NET的发展脉络，从封闭走向开放，犹如历史中的各种拨乱反正的演进。
这一章将描述反应式编程范式，以及为什么它能很好地适用于带有函数元素的语言。读者将熟悉反应式编程背后的概念。我们将介绍在创建反应式应用时从观察者模式和迭代器模式中使用的元素。这些示例将使用反应式框架和名为 RxJava（版本 2.0）的 Java 实现。
opentelemetry是一套由CNCF主导的云原生可观测性的标准协议，全称：OpenTelemetry Protocol，简称OTLP。
作者：Ted Young、Pritam Shah和“技术规范委员会”（Carlos Alberto、Bogdan Drutu、Sergey Kanzhelev和Yuri Shkuro）。
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？
在大学学习<概率论和数理统计>的时候,我们就已经学习过马尔科夫链,这里对于马尔科夫链就不多做赘述,而今天这一篇文章所要概括的是隐马尔科夫模型(HMM). ps:马尔科夫的彼得堡数学学派挺有意思,有兴趣的可以找一些相关资料拓展一下 一:隐马尔克夫模型应用 隐马尔科夫模型在语音识别上是一种非常成功的一种技术,在自然语言理解上已经运用的非常成熟,由于HMM的诸多优点,我们在以下几个领域应用后有了很不错的成绩: 1:分词处理 分词处理在我们生活中很常见,比如在一个句子中,每一个现在的词是HMM的一个状态,而词语的产
我们常常谈论聚类，是通过距离去定义，比如K-means，距离判别等；今天我们一起谈谈EM聚类，一种基于统计分布的聚类模型，以统计分布作为设计算法的依据。其实，在大数定律的归束下，不管样本的分布类型是什么，当样本量趋于无穷大时，分布的类型将渐进于正态分布。
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录
前言 提升开发效率，降低维护成本一直是开发团队永恒不变的宗旨。近一年来国内的技术圈子中越来越多的开始提及Rx，经过一段时间的学习和探索之后我也深深的感受到了RxJava的魅力。它能帮助我们简化代码逻辑，提升代码可读性。这对于开发效率的提升、后期维护成本的降低帮助都是巨大的。个人预测RxJava一定是2016年的一个大趋势，所以也有打算将它引入到公司现有的项目中来，写这一系列的文章主要也是为了团队内部做技术分享。 由于我本人是个Android程序猿，因此这一系列文章中的场景都是基于Android平台的。如
随着越来越多的公司拥抱云原生，从原先的单体应用演变为微服务，应用的部署方式也从虚机变为容器化，容器编排组件k8s也成为大多数公司的标配。然而
我们现在已经基本知道 Kotlin 中 DSL 的样子了。但是这些 DSL 都是怎样实现的呢？本节我们就通过实现一个极简的http DSL来学习创建 DSL 背后的基本原理。
作者：TAT.郭林烁 joeyguo 原文地址 最近在 Alloyteam Conf 2016 分享了《使用RxJS构建流式前端应用》，会后在线上线下跟大家交流时发现对于 RxJS 的态度呈现出两大类
先梳理一些概念： Rx：ReactiveX是Reactive Extensions的缩写，一般简写为Rx，最初是LINQ的一个扩展，由微软的架构师Erik Meijer领导的团队开发，在2012年11月开源，Rx是一个编程模型，目标是提供一致的编程接口，帮助开发者更方便的处理异步数据流，Rx库支持.NET、JavaScript和C++，Rx近几年越来越流行了，现在已经支持几乎全部的流行编程语言了，Rx的大部分语言库由ReactiveX这个组织负责维护，比较流行的有RxJava/RxJS/Rx.NET，社区网站是 reactivex.io。
EM最大期望算法是一个数值求解似然函数极大值的迭代算法，就好像梯度下降算法是一种数值求解损失函数极小值的迭代算法一样。
K-Means聚类 前面几章我们介绍了监督学习，包括从带标签的数据中学习的回归和分类算法。本章，我们讨论无监督学习算法，聚类（clustering）。聚类是用于找出不带标签数据的相似性的算法。我们将介绍K-Means聚类思想，解决一个图像压缩问题，然后对算法的效果进行评估。最后，我们把聚类和分类算法组合起来，解决一个半监督学习问题。 在第一章，机器学习基础中，我们介绍过非监督学习的目的是从不带标签的训练数据中挖掘隐含的关系。聚类，或称为聚类分析（cluster analysis）是一种分组观察的方法，将更具
| 导语 反应式编程是在命令式编程、面向对象编程之后出现的一种新的编程模型，是一种以优雅的方式，通过异步和数据流来构建事务关系的编程模型。本文包括反应式编程的概述和 RxPy 实战，以及怎样去理解反应式编程才能更好的把它融入到我们的编程工作中，把反应式编程变成我们手中的利器。
在我们的经典统计学教科书中，数据是正态的，分布是已知的，测量也是精确的，在这样的前提下我们才做着漂亮简明的各种估计、检验和性质分析。但是一旦拿到实际问题中就发现，这些条件一个都不成立。逻辑起点错了，就全错了。其中一个典型的就是：
上一篇ZZ介绍了本篇综述的摘要和引言，了解到了本篇文章主要是关于基于“潜在结果框架”的因果推断方法综述。下面我们继续解析论文，探索作者给我们描绘的因果世界，首先附一下上篇内容：
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 编译|姚佳灵 校对|康欣 前言 在分析领域中，因果性和相关性的使用是不精确的。人们倾向于互换使用这两个词，但并不知道
在当今这个技术日新月异的时代，.NET作为一个多功能、跨平台的开发平台，已经成为软件开发领域的一大亮点。本文将带你走进.NET的宇宙，探索这门技术能为我们带来哪些激动人心的可能性。
在处理数据时，过滤数据是最基本的操作之一。 如果想删除一部分无效或者根本不感兴趣的数据。 dplyr有filter（）函数来做这样的过滤。 使用dplyr，可以帮助使用者像使用SQL或者传统BI工具以简单且更直观的方式进行过滤。
前言 提升开发效率，降低维护成本一直是开发团队永恒不变的宗旨。近一年来国内的技术圈子中越来越多的开始提及Rx，经过一段时间的学习和探索之后我也深深的感受到了RxJava的魅力。它能帮助我们简化代码逻辑，提升代码可读性。这对于开发效率的提升、后期维护成本的降低帮助都是巨大的。个人预测RxJava一定是2016年的一个大趋势，所以也有打算将它引入到公司现有的项目中来，写这一系列的文章主要也是为了团队内部做技术分享。 由于我本人是个Android程序猿，因此这一系列文章中的场景都是基于Android平台的。
前面学习了朴素贝叶斯的原理，并且利用朴素贝叶斯原理对西瓜数据集3.0数据集进行了分类：朴素贝叶斯“朴素”在哪里？，今天我们更进一步，来探讨一下贝叶斯网络的原理以及应用。
在DotNetGuide技术社区微信交流群经常看到有小伙伴问：.NET除了能写桌面应用和Web应用还能做什么？今天大姚将通过本篇文章来简单讲讲.NET能做哪些开发，对.NET感兴趣的小伙伴也可以自行领取文末附带的.NET相关学习资料。
隐马尔可夫模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。
我们的日常生活中充斥着各种需要推断原因和结果的问题，比如，吸烟是否会导致肺癌，大学教育是否能够提高收入水平？有时，当我们试图回答这些问题的时候，会陷入相关的陷阱，即认为相关等于因果。
(1) 完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）
这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布，今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。
关于Reactive（本文统一译作响应式），有一个The Reactive Manifesto【响应式宣言】：响应式系统（Reactive System）具备以下特质：即时响应性（Responsive）、回弹性（Resilient）、弹性（Elastic）以及消息驱动（Message Driven）。
相信大家都看过上一节我讲得贝叶斯网络，都明白了概率图模型是怎样构造的，如果现在还没明白，请看我上一节的总结：贝叶斯网络
AI 科技评论按：近日张钹院士和朱军教授团队在 arXiv 上贴出一篇论文《Graphical Generative Adversarial Networks》，论文提出了一种 Graphical-GAN 模型框架，该模型综合了深度隐式模型（Deep Implicit Model）和概率图模型（Probabilistic Graphical Models）的优点，能够利用数据的基本结构来进一步提升生成网络的表现。
时间过得很快啊，一转眼已经到了 2024 年，还记得 15 年刚工作那会掌握个 SSM/H(Spring/Struts2/Mybatis/Hibernate) 框架就能应付大部分面试了。
参考论文：Using Singular Value Decomposition Approximation For Collaborative Filtering
这一节我们重点来讲一下马尔可夫，正如题目所示，看了会一脸蒙蔽，好在我们会一点一点的来解释上面的概念，请大家按照顺序往下看就会完全弄明白了，这里我给一个通俗易懂的定义，后面我们再来一个个详解。
引言：上一章我们学习了一系列用于二分类的机器学习方法，包括逻辑回归分类方法、传统决策树、条件推断树、集成性的随机森林以及支持向量机。这一期我们就来学习如何处理缺失数据吧。
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