总之能产生一系列事件的地方都能产生有用的模式。 考虑一个最简单的情况：有人(柯南？)试图从一块海藻来推断天气的情况。...和交通灯的例子不同，我们不能得到一个确定的状态转移系统，但是我们还是希望能得到一个天气的模式。...最简单的马尔科夫过程就是一阶过程，每一个状态的转移只依赖于其之间的那一个状态。注意这和确定型的系统不一样，因为这种装因是有概率的，而不是确定的。下面这个图展示了天气这个例子中所有可能的一阶转移： ?...某些语音识别设备把内部的发音机制作为一个隐藏的状态序列，把最后的声音看成是一个和隐藏的状态序列十分相似的可以观察到的状态的序列。...3.学习 从一个观察集中得到一个隐马尔科夫模型。 第三个问题也是最困难的问题，根绝观察到的序列集来找到一个最有可能的HMM，也就是说确定一个最有可能的三元组(π,A,B）。
这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替，每一个状态都只依赖于前一个状态，如果当前的是绿灯，那么接下来就是橙灯，这是一个确定性系统，因此更容易理解和分析，只要这些状态转移都是已知的。...在日常生活当中，我们总是希望根据当前天气的情况来预测未来天气情况，和上面的交通灯的例子不同，我们不能依靠现有知识确定天气情况的转移，但是我们还是希望能得到一个天气的模式。...注意这和确定性系统不一样，因为这种转移是有概率的，而不是确定性的。 马尔可夫链是随机变量 X1, … , Xn 的一个数列。...某些语音识别设备把内部的发音机制作为一个隐藏的状态序列，把最后的声音看成是一个和隐藏的状态序列十分相似的可以观察到的状态的序列。...有了这个算法，我们就可以在一堆 HMM 中，找到一个最满足当前的可观察序列的模型（前向算法计算出来的概率最大）。
在这个话题链接的文章中有一段话印象深刻：“你有没有时间陪孩子家人和你做啥工作有多忙真没太大关系，关键是你有没有真正把孩子家人放第一位，舍不舍得把时间给他们。”我们从小学会了被爱，但你我也会学会爱人。...生信科技动态 1、Cell｜首次大规模高分辨率揭示从一个携带致癌突变的单细胞演变为侵袭性肿瘤的全过程 研究团队将基于单细胞RNA-seq的进化谱系示踪系统引入KP小鼠模型中，连续并全面监测了一个携带致癌突变的单细胞演变为侵袭性肿瘤的全过程...在31%的ecDNA样本中发现APOBEC3相关的kataegis事件和染色体外DNA（ecDNA）的共同出现，并将这种情况称为kyklonas事件。...，在学习了现有的几千条抗菌肽序列以后，构建了准确率超过90%的抗菌肽预测方法，远远超出之前发表的基于氨基酸组成和性质进行抗菌肽判定的模型。...文章 1、肿瘤克隆进化之不同进化模式 总结了肿瘤克隆进化的不同模式，以及各个癌种现有进化模式的研究，整个系列都很值得一读。 @mugpeng贡献。
是不是和我们日常接触到的视频大小明显不符？这是因为我们在传输的过程中，将视频压缩了。 为什么要压缩视频？按我们上面的估算，一个一小时的视频，就有 240G，这个数据量根本没办法存储和传输。...时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似。一个视频中连续出现的图片也不是突变的，可以根据已有的图片进行预测和推断。...视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感，因此不会注意到每一个细节，可以允许丢失一些数据。 编码冗余：不同像素值出现的概率不同，概率高的用的字节少，概率低的用的字节多，类似霍夫曼编码的思路。 ...可以看出，I 帧最完整，B 帧压缩率最高，而压缩后帧的序列，应该是 IBBP 间隔出现。这就是通过时序进行编码。 ...如果客户端、服务端的版本号不一致，就不能正常工作； 确定时间戳。视频播放中，时间是很重要的一个元素，后面的数据流互通的时候，经常要带上时间戳的差值，因而一开始双方就要知道对方的时间戳。
点击蓝字 关注我们 #TSer# 时间序列知识整理系列，持续更新中 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 ?...隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。...隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么...比如，我想输入“从一段字符序列推断对应的输入文字”这句话，当我输入“cong”时，输入法给我的候选字很多， ?...那么，有没有一种方法即能将当前变量与更早的变量关联起来，又不需要那么多参数呢？当然，这里有一种非常强大的手段，即引入隐变量，这是机器学习中用简单的基础部件表达丰富的模型的有力手段。
相比之下，液相色谱或高效液相色谱（HPLC）可以从复杂的混合物中连续分离数千种蛋白质，并可与质谱结合成为LC-MS，以提高通量。其中，反相液相色谱法（RPLC）是最常用的基于LC的分离平台。...然后，通过依赖数据的发现引擎，对MS数据进行匹配，以确定蛋白质序列数据库中的目标蛋白质及其相关修饰，这可分为肽段评分、蛋白质评分，最后是蛋白质推断。...还有一种特殊的聚类分析，称为时间序列表达的网格分析（GATE），用于根据时间序列分析和可视化高维生物分子。...层次聚类分析(HCA)和时间序列表达的网格分析(GATE)示例与对已知样本进行分类的聚类分析不同，（预测性）判别分析是根据算法在训练集中学习和建立的内容对未知样本进行分类，例如不依赖于数据类型的支持向量机...生存分析Kaplan-Meier（K-M）曲线是一种时间事件统计方法，用于研究终点事件与时间周期之间的关系。它可用于评估生存时间、疾病复发、临床试验、动物研究等。K-M估计是计算生存时间的最简单方法。
、变量引用信息、API 序列信息、继承关系信息等等，以自动生成后续代码。...程序元素间的逻辑关系：程序代码的不同元素之间存在着不同的关系，例如程序变量之间的引用关系、类之间的继承关系、方法与参数之间的调用关系等等。...程序语言序列模型：当然，程序语言也具有与自然语言相似的一面，因此可以利用程序标识符之间的序列关系建立程序语言模型。aiXcoder 也使用了最新的深度学习语言模型对程序中的序列信息进行建模。 ?...在研究过程中，北京大学提出了一系列解决程序语言成分相量化的办法，并且在国际上最早发表了相关的论文，这些都为 aiXcoder 的构造打下了基础。...，是最开始进行相关研究的团队之一。
交换排序：冒泡、快排 上篇文章中我们好好地学习了一下插入类相关的两个排序，不过，和交换类的排序对比的话，它们真的只是弟弟。甚至可以说，在所有的排序算法中，最出名的两个排序都在今天要介绍的交换排序中了。...这里其实从代码中我们能够从一个地方很快地分辨出一段排序代码是否是交换排序，那就是他们会有一个对于两个元素进行数据交换的过程，而且往往在普通情况下会使用一个中间变量。这个我们一会看代码就可以看到。...而且每次的循环都会将数据按针对 key 值的大小进行左右排列，这也是二叉搜索树的核心思想。这个内容我们的系列文章中没有讲解，大家可以自行查阅相关的资料学习。...小彩蛋：交换两个变量的值 今天学习的内容中都有一处核心的代码，就是最开始我们说过的交换两个变量值的代码。...不过不少的面试题中经常会看到一种题目就是不使用第三个变量，也就是这个临时变量来交换两个变量的值。大家有没有踫到过呢？其实有几种方案都可以，我们就来简单说两个。
再后来，这些服务所在服务器的性能被压榨的一滴也没有了，没办法，只能将这些服务一个个的分在不同的机器上，这就是“分布式”。...对于整个项目来说，如果集群中某个节点挂了，整个集群仍然可以正常工作，这是一种纵向的扩展。 而分布式，是指在多台机器上部署不同的模块。...文末我会给出一个简单的用 Java 实现 RPC 的 demo，这里先从一个有趣例子出发给出需要解决的三个问题：Call ID 映射、序列化和反序列化、网络传输。...Call ID 映射 不知道上面的例子有没有很好的解释Call ID 映射、序列化和反序列化、网络传输是什么东西。将上述例子类比到项目中，我们就能很好的理解为什么需要解决这些问题了。...所以，在 RPC 中，所有的函数都必须有自己的一个 ID。这个 ID 在所有进程中都是唯一确定的。客户端在做远程过程调用时，必须附上这个 ID。
从一个PTSD数据集的rs-EEG中重建信号，从信号中提取PEC特征，根据PEC特征确定两种稳定且可复制的临床相关亚型。...在计算功率包络线之前，正交化两个脑电信号的分析时间序列，PEC消除了零相位延迟连接。...利用主成分分析将每个顶点处的三维估计源信号降化为主成分的一维时间序列。然后在每个顶点小波变换提取分析信号，在小波分析信号的基础上计算各顶点的功率包络信号，并对其他所有顶点进行正交处理。...三、结果 由于不同的频带和脑电图静息状态 (例如，睁眼和闭眼)可能携带不同的神经生物学信息，哪种情况具有最丰富的特征用于亚型识别是先验未知的。...这些结果表明，发现的亚型可在使用不同脑电图设备、使用不同临床诊断和不同的记录时间获得的独立数据集之间转移。
在这个风电场的示例中，不同的分析任务可以归类为时间序列预测、分类、异常检测和填补。 许多时间序列涉及时间和变量之间的复杂相互作用（例如效应传播的滞后和代表相邻交通传感器的变量之间的关系）。...实际上，许多时间序列数据在时空上具有特性，系列中的不同变量捕捉了有关不同位置（空间）的信息，这意味着它不仅包含时间信息，还包括空间关系。这在城市交通网络、人口迁移和全球天气预报等场景中特别明显。...这使得能够捕捉多样化和复杂的关系，包括变量间的关系（多变量系列内不同变量之间的联系）和时序间的关系（不同时间点之间的依赖关系）。...最近，基于StemGNN，Jin等人[29]在理论上证明了使用谱GNN来模拟不同符号时间序列关系的好处，例如多变量时间序列中强正相关和负相关变量。...由于捕捉不同系列数据样本之间的差异化类模式很重要，因此利用给定数据集中不同系列数据样本之间的关系有助于对时间序列进行分类。
它本身相关的问题其实就不少，而且还可以不断演进，成为不同复杂程度的问题。 关于这个问题的分析和演进，我们不妨从一左一右两条分支——堆排序或者快排，来分别进行。...细化来说，上述第二步这个和 pivot 比较并且往左或者往右扔数的逻辑是： 先把当前最左边的那个数选举出来作为 pivot（选 pivot 的办法有很多，这只是最简单的一个办法），这里的 pivot 变量实际存储的是它的位置...前面说了，如果这堆数只在一个数组里，有两种办法可以排序，如果是在若干个不同的数组里呢？一样可以从快排和堆排序两个思路去分析。...这样的问题还是可以基于堆来解决，当然，首先要给每个数组各自排序。思路是类似的。 继续，如果这些数在不同的机器上（文件里）呢？ 我想这也是个经典问题，这个问题都问烂了。...这个方法改变了思考的角度，原本是从一堆数中去找第 k 个数，现在是从中拿出一个数来，去这堆数中找它应该在的位置。 还蛮有趣的。
机器学习专家不参与这种竞赛的原因，可能是他们那些好的解决办法，总是会有企业买单，不必参加类似的比赛来竞争。还有，专家从来都是乐于挑战极限的，而不是来面对日常生产环境里面那些非常令人烦躁的真实数据。...对于不确定的函数，增加深度并不会改进效果。然而，如果函数能够拆分成变量组合的形式，深度能够起到很大作用，无论从统计意义（参数少所需训练数据就少）来讲，还是从计算意义（参数少，计算量小）来讲。...3、您觉得机器学习会不会变得和时间序列分析领域一样，很多研究都是封闭的，各种知识产权限制？ 4、鉴于目前判别式神经网络模型取得的进展，您觉得产生式模型未来能有什么发展？...问：有没有人将深度学习应用到机器翻译中呢？您觉得基于神经网络的方法，什么时候才能在商业机器翻译系统中取代基于概率的方法呢？ 答：我刚开了一个文档，罗列一些机器翻译方面的神经网络论文。...他声称深度学习没有对时间序列建模。人脑是基于一系列的传感数据进行思考的，人的学习主要在于对序列模式的记忆，比如你看到一个搞怪猫的视频，实际是猫的动作让你发笑，而不是像Google公司所用的静态图片。
在做这种优化的过程中，往往在局部着手，看到一个函数调用必然想到另外一个更快的函数调用、看到一个递归总要想办法改成for循环......这种性能优化的方式往往会带来一些隐形的收益，在短时间内很难直接看到优化结果，即便如此，我们还是要在日常开发中注意本地函数的细节性能消耗，大的性能问题都是从一点一滴积累出来的。...同时我们也会偶尔用压缩技术，压缩一个文件，然后在读取的时候再进行解压缩。这就是典型的用时间换空间。 貌似性能优化总是在做时空转换，那有没有从空间到时间都得到性能提升的优化呢？也不是没有。...比如一个简单的排序，我们最开始用的是冒泡排序，相信每个程序员都会编写这个双层for循环的冒泡排序，后来改成了快速排序，我们假设快排就是比冒泡排序优秀，时间复杂度空间复杂度都更低。...所以说性能优化在不同的时间、不同的应用程序、甚至不同的负责人，会存在不同的优化目标。
ThreadLocal和Valotile是两个比较常见的知识点，虽然简单，但是能从一定程度上考察一个程序员，对多线程环境下，线程通信和数据安全的认知。...办法当然不止一 种，并发包AtomicXXX一样能达到这个效果，原理，差不多，无非是通过锁来实现并发。那么还有没有其他思路呢？...2.分析：多线程编程，我们要解决的问题集中在三个方面： a.原子性，最简单的例子就是，i++,在多线程环境下，最终的结果是不确定的，为什么？...b.可见性，通俗解释就是，在A线程对一个变量做了修改，在B线程中，能正确的读取到修改后的结果。...修改也是在内部缓存中，但是何时 同步到系统内存是不能确定的，有了这个时间差，在并发的时候，就可能会导致，读到的值，不是最新值。
二重马尔可夫链，也是三元语法，三重马尔可夫链，也是四元语法 隐马尔可夫模型思想的三个问题 问题1（似然度问题）：给一个HMM λ=（A,B） 和一个观察序列O，确定观察序列的似然度问题 P...最简单直接的办法就是0-1法了。简单来说，对于每一篇文章，我们扫描它的词语集合，如果某一个词语出现在了词典中，那么该词语在词典向量中对应的元素置为1，否则为0。 在经过上面三步之后，特征提取就完成了。...在本例中，我们会使用余弦相似点。我们将第一位用户与其他五位相对比，可以发现第一位与其他用户的相似度有多少（第一位用户与其他用户的相似性。可以在一个单独的维度中绘制用户间的余弦相似性。）。...在本例中，我们假设n=2，也就是说取两名与第一位用户最相似的用户，以生成推荐结果，这两名用户分别是用户2及用户3（图四）。...同样地，我们只取与用户之 前评论过的书籍最相似的两本书。 根据上述描述，基于用户与基于物品的协同过滤似乎非常类似，因此能得出不同的结果这一点确实很有意思。
第一步，在孩子看来，乘法和加法的差异，那种感觉是很准确的，孩子能够归纳出数量这个关键词，在这个过程中，为了让孩子有更深刻的认识，我让孩子写9个9相加的算式， 我们讨论了乘法相比于加法在表达上的简便性，在计算方面的便捷等...第二步，乘法口诀表的记忆，因为之前孩子也背过，但是没有实际用过，隔一段时间就记得不清楚了，所以这一次我刻意做了下标记，孩子一边背诵，我一边记录孩子背诵的不够确定，或者结果错误的地方，最后记录下来一看，有...，在这里我带给孩子的尽可能通用的方法，那就是如果是23*9,89*8，有没有同样快捷的办法，其实也是类似的，只是算法会有一些细小的差别，我简单来说一下。...尤其是像8相关的口诀，没有9那样的技巧，记忆起来还是有些难度的，为此我又绞尽脑汁想谐音，想方法，比如8*8=64，我想到的记忆办法就是爸爸肉丝，就是爸爸爱吃肉丝，这样孩子可能就记住这个口诀了。...相关链接： 关于乘法的一些小技巧分析 带着孩子背诵“九九乘法口诀表”，我总结了8个小技巧 教小朋友数学课的感悟：所谓的捷径，其实会更加懒惰 回炉深造系列：重新组装加法口诀表 《生活中的魔法数学
使用过java或者go的人知道这些语言在进行序列化和反序列化是很容易的，对于C++而言，这是困难的，根本原因是C++不支持反射，虽然C++不支持反射，但是我们依旧可以通过自己的方式来保存对象元信息来实现序列化与反序列化...我试着在github寻找一些用于C++的序列化与反序列的库，看看有没有什么办法可以帮助我快速把对象转变成JSON，我找到了一些类似的库，但是获得或多或少存在一些问题。...definition.h头文件中 //definition.h 添加结构体，定义结构体 #include "example/testType.h" //用于示例2, 并非需要同时添加，如果你确定只需要单向转换...(这个接口调用太复杂，后期会优化) //当将json转为对象时，如json中的键值与对象中的成员名存在大小写不同，可以设定忽略大小写。...由于FStruct出生时间有限，后续功能将慢慢完善！
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