将ECMAScript可观测值/ Zen可观测值转换为RXJS可观测值_获取R (Package seqHMM)中混合隐马尔可夫模型的每个簇内的观测值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【响应式编程的思维艺术】（5）Angular中Rxjs的应用示例

冷热Observable 冷Observable从被订阅时就发出整个值序列热Observable无论是否被订阅都会发出值，机制类似于javascript事件。...使用Rxjs构建Http请求结果的处理管道 3.1 基本示例尽管看起来Http请求的返回结果是一个可观测对象，但是它却没有map方法，当需要对http请求返回的可观测对象进行操作时，可以使用pipe操作符来实现...经过处理管道后，一次响应中的结果数据被转换为逐个发出的数据，并过滤掉了不符合条件的项： ?...中通过shareReplay( )操作符将一个可观测对象转换为热Observable（注意：shareReplay( )不是唯一一种可以加热Observable的方法），这样在第一次被订阅时，网络请求被发出并进行了缓存...data)=>{return from(data)}), filter((data)=>data['index'] > 1), shareReplay() // 转换管道的最后将这个流转换为一个热

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augular 英雄之旅

像一组html的集合，可与用户交互，可复用，创建好的项目的src目录下有个app目录，这是整个程序的根组件 app.component.ts— 组件的类代码，这是用 TypeScript 写的。...修改数据打开组件的类文件 (app.component.ts)，并把 title 属性的值修改为 'Tour of Heroes' （英雄之旅）。...Observable类型和of方法，Observable泛型接口接口一个类型，of方法会可将这个类型包装成Observable import { Observable,of } from 'rxjs...'; import { Injectable } from '@angular/core'; import { Observable,of } from 'rxjs'; import { Hero }...订阅可观测对象，可观测对象成功后及执行订阅事件

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理解隐马尔可夫模型

在隐马尔可夫模型中，有两种类型的节点，分别为观测值序列与状态值序列，后者是不可见的，它们的值需要通过从观测值序列进行推断而得到。...隐马尔可夫模型在实际应用中，有些时候我们不能直接观察到状态的值，即状态的值是隐含的，只能得到观测的值。为此对马尔可夫模型进行扩充，得到隐马尔可夫模型。...隐马尔可夫模型描述了观测变量和状态变量之间的概率关系。与马尔可夫模型相比，隐马尔可夫模型不仅对状态建模，而且对观测值建模。不同时刻的状态值之间，同一时刻的状态值和观测值之间，都存在概率关系。...任意一个状态序列可以看做是这样产生的：系统在1时刻处于状态z1，在该状态下得到观测值x1 。接下来从z1转移到z2 ，并在此状态下得到观测值x2 。以此类推，得到整个观测序列。...对于这个问题，天气是状态值，活动是观测值。该隐马尔可夫模型如下图所示 ? 这一问题的观测矩阵为 ?

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NLP经典算法复现！CRF原理及实现代码

2、假设假设隐状态的状态满足马尔可夫过程，时刻的状态的条件分布，仅与其前一个状态相关，即：假设观测序列中各个状态仅取决于它所对应的隐状态，即： 3、存在问题在序列标注问题中，隐状态（标注）不仅和单个观测状态相关...2）简化形式因为条件随机场中同一特征在各个位置都有定义，所以可以对同一个特征在各个位置求和，将局部特征函数转化为一个全局特征函数，这样就可以将条件随机场写成权值向量和特征向量的内积形式，即条件随机场的简化形式...step 1 将转移特征和状态特征及其权值用统一的符号表示，设有个转移特征，个状态特征，,记 step 2 对转移与状态特征在各个位置求和，记作 step 3 将和用统一的权重表示，记作 step...选定初始点，取为正定对称矩阵，; 计算，若，则停止计算，否则转 (3) ；利用计算；一维搜索：求使得设计算, 若，则停止计算；否则，利用下面公式计算 : 令，转步骤...1转换成示例中的状态值 #也可以不用转换，只要你能理解，self.BP中存储的0是状态1就可以~~~~ self.BP += 1 print('

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条件高斯分布和卡尔曼滤波

的划分方法，可以将均值和协方差矩阵分块如下所示。（其中协方差矩阵是对称的） ? ? 为简单起见，记 ? ，同时分块为 ? 多维高斯分布可表示为 ? 计算 ?...卡尔曼滤波卡尔曼滤波公式可表现为 ? 从这个式子中可以看出 ? 之间的关系，可以通过贝叶斯网络描述。 ?...不考虑初始时刻（这个时刻可以认为只有观测值，没有先验知识，采用ML等准则比较容易估计），中间时刻可以认为通过两个步骤估计状态，其一是先验知识，其二是观测数据。如下图所示 ?...卡尔曼滤波中假设噪声服从高斯分布，此处我们计算均值和协方差有注意：我实在是转不过来了，下面的X是状态，而Y是观测值，和上面的是反的。 ? ? ? ? ?...上式实际上就构成了通过之前时刻的观测值预测当前时刻状态和观测值的过程，概率满足多维高斯分布。其中 ? 代表的是k时刻的预测协方差矩阵。接下来要处理的实际上是观测到此刻的观测值后，计算后验概率。

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CS229 课程笔记之十四：隐马尔可夫模型基础

如果不进行某些限定，则时间的状态将会是任意数量变量的函数，将难以建模。因此，我们会提出两个「马尔可夫假设」来便于我们建模。...这种模式出现在很多马尔可夫模型中，可以总结为转换矩阵的「强对角性」。此外，在矩阵中，由初始状态转换为其他三个状态的概率是相同的。...2.1 关于隐马尔可夫模型的三个问题对于隐马尔可夫模型，我们可以提出三个基本问题：观测序列的概率是多少？最可能生成该观测序列的状态序列是什么？...首先我们定义一个量：，其代表时间长度为的所有观测值（状态不限）以及在时刻状态为的联合概率。...EM 算法将基于初始值收敛至最大值，因此可以考虑多次运行算法。此外，对由和表示的概率分布进行「平滑处理」也十分重要，即没有转移或生成为 0 概率（除去初始情况）。 3 思维导图 ?

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Nat. Methods | 用于整合多模态数据的深度生成模型

给定单个细胞的多模态数据X和样本（或批次）S，作者将观测数据分为基因表达（XR）和染色质可访问性（XA）。...两个深度神经网络，称为编码器，学习模态特定的、批次校正的多变量正态分布，这些分布代表基于观测数据的细胞潜在状态，即表达观测值的q(zR∣XR, S)和可访问性观测值的q(zA∣XA, S)。...作者使用这些解除配对的数据集将MultiVI与Cobolt模型进行了比较，并同时比较Seurat V4代码库的三种不同方法：（1）基因活性，将仅可访问性细胞的ATAC-seq数据转换为基因活性分数（使用...通过利用MultiVI推断缺失模态的细胞值，作者发现对于两种模态，插补的值与观测值有很高的一致性（图4a-c）。...考虑所有基因表达条目，MultiVI在插补值和原始观测值（按库大小缩放）之间实现了0.57的斯皮尔曼相关性。

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隐马尔可夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场

而在隐马尔可夫模型中，隐状态 x_i 对于观测者而言是不可见的。...观测者能够观测到的只有每个隐状态 x_i 对应的输出 y_i ，而观测状态 y_i 的概率分布仅仅取决于对应的隐状态 x_i （即马尔可夫性）。...如下图所示，最大马尔可夫模型在建模时，去除了隐马尔可夫模型中观测状态相互独立的假设，考虑了整个观测序列，因此获得了更强的表达能力（笔者认为此处有误，应该是获得了更强的针对上下文相关的信息的捕捉能力）。...,n})) 最大熵马尔可夫模型存在偏置问题，如下如所示：如上图，从状态1转移到状态2的概率最大（0.6），但实际计算得到的最大概率路径为1->1->1->1，状态1没有走向状态2，而是走向了状态...（笔者注：将偏置的全部原因归结为局部归一化有实偏颇，因为建模采用的是概率连乘的形式，参与连乘的项数越少，值最大，所以隐状态偏向于后续状态更少的状态，这也是其中一个原因。）

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NLP学习:隐马尔科夫模型(一)

是在时刻t处于状态qi的条件下在时刻t+1转移到状态qj的概率。这实际在表述一个一阶的HMM，所作的假设是每个状态只跟前一个状态有关。 ⑤:B是观测概率矩阵: ? 其中: ?...最后: 隐马尔可夫模型由初始状态概率向量π、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定,π和A决定状态序列，B决定观测序列。因此，隐马尔可夫模型λ可以用三元符号表示，即 ?...状态转移概率矩阵A与初始状态概率向量π确定了隐藏的马尔可夫链，生成不可观测的状态序列。观测概率矩阵B确定了如何从状态成观测，与状态序列综合确定了如何产生观测序列....通常情况下,如果两个状态之前的转移概率是0,就不画出他的路径 HMM依照其产生的观测值,一般可以分为离散HMM和连续HMM,我们在自然语言处理中一般使用的都是离散HMM,因为连续HMM产生输出的是实数或者实数组成的向量...X,而我们自然语言处理中的绝大多数都是对离散型进行处理,连续性仅仅在语音识别检索中使用,并且计算基本相同,我们将着重在离散型的HMM上处理.

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构建流式应用：RxJS 详解

RxJS · 流 Stream 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在异步编程应用中的库...学习 RxJS，我们需要从可观测数据流(Streams)说起，它是 Rx 中一个重要的数据类型。流是在时间流逝的过程中产生的一系列事件。它具有时间与事件响应的概念。...JavaScript 中像 Array、Set 等都属于内置的可迭代类型，可以通过 iterator 方法来获取一个迭代对象，调用迭代对象的 next 方法将获取一个元素对象，如下示例。...调用 next 可以将元素一个个地返回，这样就支持了返回多次值。...Rx.Observable.prototype.debounceTime(TIMES) 表示经过 TIMES 毫秒后，没有流入新值，那么才将值转入下一个环节。

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关于线性回归分析的理解

，设有观测数据(x,y1),(x2,y2),......如何找出常数a,b使得由ŷi=b*xi+a算出的输出值与真实观测值的距离最小？...一般采用距离平方和方式求误差 ∑(ŷi-yi)^2 而距离平方和是由观测数据和a,b共同决定的值，故等式等于 Q(a,b)=∑n(ŷi-yi)^2=∑n(b*xi+a-yi)2 为了使∑n(ŷi-yi)...^2最小，即求转换为 ∂Q/∂a=0 ∂Q/∂b=0 ∂Q/∂a=-2∑n(b*xi+a-yi)=0 ∂Q/∂b=-2∑n(b*xi+a-yi)*xi=0 第一个方程可解为 na=∑n(yi)-b∑n(...xi) a=y̅-b*x̅ y̅,x̅为各自均值，但b仍未知，再由第二个方程∑n(b*xi+a-yi)*xi=0 将a=y̅-b*x̅代入表达式进行消元，可推导出b的值 ∑n(b*xi+y̅-b*x̅-yi

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ICML 2024 | BayOTIDE：针对多变量不规则时间序列的高效插补算法

尽管目前已经提出了许多插值方法，但大多数倾向于在局部范围内运行，这涉及到将长序列分割成固定长度的片段进行模型训练，这种局部范围往往导致忽略全局趋势和周期性模式。...一个N步长的多变量时间序列，其中表示第 n 步的 D 维值，而表示在第 d 个通道上的值。存在一个掩码矩阵，指示序列中的值是被观测到的还是缺失的。...SSM 是一种将GP转换为线性时不变随机微分方程（LTI-SDE）的方法，这使得在任意时间戳集合上，GP 可以被离散化为具有高斯转移的马尔可夫模型。...BayOTIDE方法通过功能分解和贝叶斯推断，BayOTIDE 能够有效地处理多变量时间序列数据中的缺失值，并提供了一种可扩展的在线学习策略。...02、GP先验和模型的联合概率观察值模型：假设 () 在时间戳集合 {1,...}上部分被观测到，并带有缺失值和噪声。使用高斯分布作为观测值的似然函数。

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常用的工程测量仪器有哪些？

通道振弦频率、32通道热敏电阻或DS18B20温度传感器、32通道模拟量传感器（电流或电压）进行实时在线采集或全自动定时采集存储工作；预留一路可调电源输出为模拟传感器定时供电；程控多路DAC输出，可以用于将振弦频率信号实时转换为模拟信号输出...主要是由测深仪和控制器组成的观测系统。前者用微型电机作为动力，以测针自动跟踪水位进行观测，后者由电子设备部件经过测深仪与沉降点有线连接后，指挥任一沉降点进行工作，并由数码管显示逐点的观测值。...按构造分：定镜水准仪、转镜水准仪、微倾水准仪、自动安平水准仪。水准仪广泛用于控制、地形和施工放样等测量工作。...并能为建立数字地面模型提供解析数据，使地面测量趋于自动化，还可对活动目标做跟踪测量，例如对于港口工程中的船舶进出港口的航迹观测。陀螺经纬仪将陀螺仪和经纬仪组合在一起，用以测定真方位角的仪器。...通过观测，可定出真北方向。陀螺经纬仪主要用于矿山和隧道地下导线测量的定向工作。有的陀螺经纬仪用微处理机进行控制，自动显示测量成果，具有较高的测量精度。激光陀螺经纬仪则具有精度较高、稳定和成本低的特点。

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【实践】HMM模型在贝壳对话系统中的应用

对话系统是一个庞大的系统，涉及的问题很多，本文主要讲解隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）在对话管理（Dialog Management,DM）中的应用。...因此，分析经纪人的什么动作类型能够促使转委托就十分重要。在多轮对话中解决动作决策的方法比较多，下面将详细讲解HMM模型在对话管理中的应用。...接着不停的进行EM迭代，直到模型参数的值收敛为止。EM算法的思想：给参数一个初始值根据给定的参数初始值和观测序列，求隐变量的后验概率分布。...然而，在数据中，我们只能观测到客户和经纪对话的内容而无法很好观测或者量化客户对经纪人的“信任程度”，因此，我们可以将每一个会话中客户的语言序列当做观测序列，将客户对经纪人的“信任程度”当做隐藏状态序列。...观测序列将NLU的解析结果（emotion（情感类型）、sentence（句式类型）、skills（技能类型））结合其可信度（confidence）的值，按照0.1的间隔进行离散化，举个例子：对emotion

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隐马尔可夫模型

，所有M个可能的观测集合 ? 隐马尔可夫模型三要素：状态转移概率矩阵A， ? 下一时刻t+1状态为 ? 的概率观测概率矩阵B， ? ，生成观测值 ? 的概率初始状态概率向量π， ?...推测当前时刻最有可能出现的观测值 ?...，这就转换成基本问题（1）；在语音识别中，观测值为语音信号，隐藏状态为文字，根据观测信号推断最有可能的状态序列，即基本问题(2)；在大多数应用中，人工指定参数模型已变得越来越不可行，如何根据训练样本学得最优参数模型...，表示模型λ，时刻 t，观测序列为 ? 且状态为 ? 的概率。（1）初始化前向概率状态为 ? 和观测值为 ? 的联合概率 ? （2）递推t=1,2,…,T-1 根据下图，得到 ? ?...EM算法是常用的估计参数隐变量的利器，它是一种迭代方法，基本思想是：（1）选择模型参数初始值；（2） (E步)根据给定的观测数据和模型参数，求隐变量的期望；（3） (M步)根据已得隐变量期望和观测数据

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【数据挖掘导论】书籍小册（一）绪论

数据挖掘是数据库中知识发现（KDD）不可缺少的一部分，KDD是将未加工的数据转换为有用信息的整个过程。...传统的数据分析中遇到的困难算法可伸缩性。如在处理不同数据集中，其结构之间的差异，需要实现新的数据结构。数据集维度高。随着维度（特征数）增加，计算复杂性增加。异构数据、复杂数据多样。...预测建模：将说明变量以函数方式进行建模。预测建模的任务有2类：分类和回归。分类：预测离散的目标变量；如，预测一个用户是否会在网上买书。该目标变量是一个二值。...聚类分析：发现紧密相关的观测值组群，使得与属于不同簇的观测值相比较起来，属于同一簇的观测值相互之间尽可能类似。相关应用：对相关顾客分组；等等。...异常检测：识别其特征显著不同于其他数据的观测值（异常点/离群点）。目标是发现真正的异常点，避免错误地将正常的对象标注为异常点。相关应用：检测欺诈；网络攻击；等等。

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【数据挖掘 & 机器学习 | 时间序列】时间序列必学模型: ARIMA超详细讲解

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 隐马尔可夫模型是一种统计模型，用于建模具有潜在隐状态的时间序列数据。...AR（自回归）模型是一种仅使用过去观测值来预测未来观测值的模型。它基于一个假设，即当前观测值与过去观测值之间存在一种线性关系，可以用来描述时间序列数据的自相关性。...AR模型的阶数表示过去的观测值对当前观测值的影响程度，例如AR(1)表示只考虑一个过去观测值的影响。...在许多实际的时间序列分析中，我们可能需要通过一些预处理步骤（如差分或去趋势）将原始时间序列转换为均值稳定的序列。方差稳定：时间序列的方差也是恒定的，不随时间变化。...列转换为日期类型 data['Month'] = pd.to_datetime(data['Month']) # 将Month列设置为索引列 data.set_index('Month', inplace

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机器学习23：概率图--隐马尔可夫模型(HMM)

1，隐马尔可夫模型：隐马尔可夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。 ?...隐马尔可夫模型的两个基本假设： 1），齐次马尔科夫假设：隐藏的马尔科夫链在任意时刻t的状态只依赖于齐前一时刻的状态，其它时刻的状态及观测无关，也与时刻t无关； 2），观测独立性假设：任意时刻的观测只依赖于该时刻的马尔科夫状态...极大化上述L函数，使用拉格朗日函数，FOC=0解方程组，分别可以求得π、a、b的值： ? 3），预测问题（近似算法，Viterbi算法）：给定模型λ=(A,B,π)和观测序列Q={q1,q2,......,qT}，求给定观测序列条件概率P(I|Q，λ) 最大的状态序列I。 3.1），近似算法：直接在每个时刻t时候最优可能的状态作为最终的预测状态，使用下列公式计算概率值。公式如下 ?...DNN 代替了 GMM 实现了观察状态概率输出；后验概率可以看作是监督学习中，根据观察值去求状态值，而DNN是有根据观察值去逆向传播的过程，属于监督学习；另外经过softmax输出，就能得到后验概率了。

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分布式 | BenchmarkSQL 压测 dble 性能调优指南

系统资源观测工具在使用压测工具进行压测时，选择一款简单好用的系统观测工具有时候也是很重要的，以便于我们观测瓶颈所在并进行一些可尝试的调优。...dstat 更可以将观测到的结果输入到 csv 文件，以便于后续绘图等分析。...以下为 dstat 的实时输出结果，详情可参考 https://linux.cn/article-3215-1.html dble 侧观测手段这里提供两种dble侧可以使用的观测手法：开启查询耗时统...需要在dble bootstrap.cnf中开启 useCostTimeStat=1，并重启dble生效，以下为观测样图： DBLE 将查询分为了六个阶段： 1)开始梳理 2)完成解析 3)完成路由分配...至此，建议大家在使用 BenchmarkSQL 压测 dble ，使用可观测手段进行调优时，目前可主要针对前后端业务处理线程的数量进行调整（调低），调整的依据即为：理应保持前后端业务处理线程的使用率维持在一个比较高的水平

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分布式 | BenchmarkSQL 压测 dble 性能调优指南

系统资源观测工具在使用压测工具进行压测时，选择一款简单好用的系统观测工具有时候也是很重要的，以便于我们观测瓶颈所在并进行一些可尝试的调优。...dstat 更可以将观测到的结果输入到 csv 文件，以便于后续绘图等分析。...以下为 dstat 的实时输出结果，详情可参考 https://linux.cn/article-3215-1.html [caiwei0329-1.png] dble侧观测手段这里提供两种dble侧可以使用的观测手法...：开启查询耗时统需要在dble bootstrap.cnf中开启 useCostTimeStat=1，并重启dble生效，以下为观测样图： [caiwei0329-2.png] DBLE 将查询分为了六个阶段...至此，建议大家在使用 BenchmarkSQL 压测 dble ，使用可观测手段进行调优时，目前可主要针对前后端业务处理线程的数量进行调整（调低），调整的依据即为：理应保持前后端业务处理线程的使用率维持在一个比较高的水平

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