在上期文章中,FinClip的工程师和我们主要聊了聊如何写出小程序的样式内容。在本期文章中,我们来看一下如何在小程序中使用 js 的,即在小程序中使用脚本内容处理内容或样式的改变。
程序界面包含控件:1.timer1时钟控件。2.label1标签控件。3.command1按钮控件。程序界面设计如下:
前两天有一个更换主题需求,想将系统主题包括hover颜色都更换 代码如下: <template> {{ msg }} For a guide and recipes on how to configure / customize this project, check out the <a href="https02
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新人们找个好玩的来练练手如何?虽然不是专职搞web的做过几个代码简陋,只有几十行然而做出来的感觉甚是开心,也希望各位新入门的开发者可以拿去做个小游戏玩玩看。
(1)旋转复杂不规则图形; (2)运用二维数组定义图形; (3)鼠标左右移动控制物体沿 Y 轴旋转; (4)点击鼠标线条变色。
本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像
编者按:本书节选自图书《深度学习轻松学》第十章部分内容,书中以轻松直白的语言,生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识,并深入剖析了算法的原理与本质。同时还配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。 又双叒叕赠书啦!请关注文末活动。 本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而
导语:本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型,这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称,根据自然场景图像推测物体的边界;而生成模型恰恰相反,通常给出的输入是图像具备的性质,而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布,因此利用这类模型,我们可以完成图像自动生成(采样)、图像信息补全等工作。另外,小编Tom邀请你一起搞事情! 在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多
来源:1024深度学习 作者:冯超 本文长度为2600字,建议阅读6分钟 本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN,以及GAN的变种模型。 在深度学习之前已经有很多生成模型,但苦于生成模型难以描述难以建模,科研人员遇到了很多挑战,而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN,以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成模型——Variational autoencoder,简称VAE。 1.1 生成式模型 前
ComponentOne Enterprise 是一款专注于企业应用 .NET开发的 Visual Studio 组件集,包含 300多种 .NET控件,支持 WinForm,WPF,UWP,ASP.NET MVC 等七个 .NET开发平台,具备表格数据管理、数据可视化、报表和文档、日程安排、输入和编辑、导航和布局、系统提升工具等七大功能,满足企业应用开发的全部需求。
相对熵又叫KL散度,也叫做信息增益,如果我们对于同一个随机变量,有两个单独的概率分布和,我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
最近几天某公司产品提出了一个需求:"手机主题颜色随手机壳颜色变化",但是程序猿大哥不答应了,你这个触及到我的知识盲区了!
高斯过程可以让我们结合先验知识,对数据做出预测,最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识,可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。
来源:人工智能大讲堂 本文约6500字,建议阅读8分钟 本文旨在向读者介绍高斯过程,并且把它背后的数学原理讲得更加直观易懂。 高斯过程可以让我们结合先验知识,对数据做出预测,最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识,可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。 选自Distill,作者:Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen,参与:Yi Bai、张倩、王淑婷。 引言 即使读过一些机器学习相关
CSS 在线渐变色搭配网址,你可以更改自己喜欢的渐变色或者使用提供的渐变色案例,只需单击【COPY CSS】复制 CSS 渐变色代码,马上用到你的网站设计里面。
作者:Jochen Görtler、Rebecca Kehlbeck、Oliver Deussen
RequireJS是符合AMD规范(Asynchronous module definition异步模块加载)一种js加载方式,目的是为了防止加载js的时候阻塞html页面渲染,其使用非常简单。 首先要去下载一个require.js,网址:http://requirejs.org/docs/download.html 在html文件中引入require.js: <script type="text/javascript" data-main="js/main" src="js/require.js" de
我们在本体技术视点 | 从密码学到区块链,你无法绕开的哈希函数中介绍了哈希函数这一重要的密码学原语,知道了哈希函数是一个确定性函数,可以将任意比特的输入变换成固定长度的输出。同时,我们还了解了密码学哈希函数相关的一些特性,比如正向计算有效性、逆向计算困难性、抗碰撞性和散列性等等。在采用哈希函数构造其它密码学方案时,有时候哈希函数会被抽象成随机预言机模型,并在此模型下证明构造的密码学方案具有相应的安全性质。
Node.js 是能够在服务器端运行 JavaScript 的开放源代码、跨平台运行环境。Node.js 由 OpenJS Foundation(原为 Node.js Foundation,已与 JS Foundation 合并)持有和维护,亦为 Linux 基金会的项目。Node.js 采用 Google 开发的 V8 运行代码,使用事件驱动、非阻塞和异步输入输出模型等技术来提高性能,可优化应用程序的传输量和规模。这些技术通常用于资料密集的即时应用程序。
距离(distance,差异程度)、相似度(similarity,相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离,这些方法作为机器学习的基础概念,广泛应用于如:Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析,分为以下几类展开:
我们在开发web应用的时候经常美工会设计一些样式比较特殊的图表,这对于前端开发人员来说会增加开发量,如下图就是笔者开发过程中要求制作的带渐变色效果的柱状图:
作者:Belter。专注于生物方向的数据分析,一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
样本空间Ω:随机实验所有结果的集合。 在这里,每个结果ω ∈ Ω可以看作实验结束时真实世界状态的完整描述。
随机变量的函数 在前面的文章中,我先将概率值分配给各个事件,得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射,让事件“数值化”,事件的概率值转移到随机变量上,获得随机变量的概率分布。 我们使用随机变量的
计算机科学作为理工科一个独特的分支,本质上仍然是建立在逻辑思维上的一门科学,良好的概率论思维有助于设计高效可行的算法。
在几乎所有的教材中,介绍概率论时都是从事件和样本空间说起的,但是后面的概率论都是围绕着随机变量展开的。可以说前面的事件和样本空间都是引子,引出了随机变量这个概率论中的核心概念。后面的统计学是建立在概率论的理论基础之上的,因此可以说理解随机变量这个概念是学习和运用概率论与数理统计的关键。
一. 概念解释 PDF:概率密度函数(probability density function), 在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 PMF : 概率质量函数(probability mass function), 在概率论中,概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。 CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function),又叫分布函数,是概率密度函
PDF:概率密度函数(probability density function), 在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
随着Hadoop等处理大数据技术的出现和发展,机器学习也越来越走进人们的视线。其实早在Hadoop之前,机器学习和数据挖掘早已经作为单独的学科而存在,那为什么在hadoop出现之后,机器学习如此的引人注目呢?一个重要原因是hadoop的出现使很多人拥有了处理海量数据的技术支撑,进而发现数据的重要性,而要想从数据中发现有价值的信息,选择机器学习似乎是必然的趋势。当然也不排除舆论的因素,其实本人一直对很多人宣称掌握了机器学习持怀疑态度。而要想理解机器学习的精髓,数学知识是不可或缺的,比如线性代数,概率论和微积分
随机变量 Random Variables 如果一个变量的值存在一个与之相关联的概率分布,则称该变量为“随机变量(Random Variable)”。数学上更严谨的定义如下: 设随机试验的样本空间为S={e},X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数,称X=X(e)为随机变量。 一个最常见的随机数例子就是扔硬币,例如可以记正面为1,反面为0。更复杂的情况是扔10次硬币,记录出现正面的次数,其值可以为0到9之间的整数。 通常可以将随机变量分为离散型随机变量(Discrete Random Varia
作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明。谢谢!
本文介绍期望。 期望 定义 数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 ——百度百科 期望描述了随机变量的平均情况,衡量了随机变量 的均值。它是概率分布的泛函(函数的函数)。 计算方法 离散型 离散随机变量X的期望: image.png 若右侧级数不收敛,则期望不存在。 连续型 连续随机变量X的期望: image.png 若右侧级数不收敛,则期望不存在。 定理 定理:对于随机变量X, 设 Y=g(X)
随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展,机器学习越来越多地进入人们的视线。
我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。我们自然的会想将以前的结论推广到多个随机变量。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布,是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。 对于联合分布来说,最核心的依然是概率测度这一概念。 离散随机变量的联合分布 我们先从离散的情况出发,了解多个随机变量并存的含义。 之前说,一个随机变量是从样本空间到实数的映射。然而,所谓的映射是人为创造的。从一个样本空间,可以同时产生多个映射。比如,我们的实验是连
基于概率论的数理统计也即概率统计是现代科学研究的基础工具与方法论,错误的理解与使用概率统计也可能会导致完全错误的研究结果。即使现在,我们随便抽出一篇微生物组学研究的paper,都有可能发现其中概率统计的瑕疵,诸如线性回归算法样品数少于变量数、R2与P值未作校正、聚类结果未作检验等。无论任何时候,我们都应该尝试去反思:我的概率统计知识够吗?
数据决定了任务的上限,模型方法决定达到上限的能力。在这里想借助信息熵的一些概念来对数据的重要性做一些分析,将数据的分布差异度量出来,并据此得到特征对于分类的重要性度量。 对于特征的重要性的分析不适合放到特征特别多的情况下,因为往往特征之间是不独立的,所以去统计大量的特征组合的分布是一件很费时间的事情,但是本文的方法对于单个特征或者中少量的特征还是可以尝试的。
我们了解了“样本空间”,“事件”,“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果,事件是样本空间的一个子集,每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲,我们将讨论随机变量。随机变量(random variable)的本质是一个函数,是从样本空间的子集到实数的映射,将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果),随机变量的值也将随机产生。可以说,随机变量是“数值化”的实验结果。在现实生活中,实验结果可以是很“叙述性”,比如“男孩”,“女孩”。在数学家眼里,这些文字化
上一节我们讨论的都是随机事件,某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果,如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值,这样就形成了一个随机变量。
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概率密度函数是概率论中的核心概念之一,用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中,我们经常对样本向量x的概率分布进行建模,往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中,SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念,帮你更深刻的理解它。
R语言是统计语言,概率又是统计的基础,所以可以想到,R语言必然要从底层API上提供完整、方便、易用的概率计算的函数。让R语言帮我们学好概率的基础课。 1. 随机变量 · 什么是随机变量? · 离散型随机变量 · 连续型随机变量 1). 什么是随机变量? 随机变量(random variable)表示随机现象各种结果的实值函数。随机变量是定义在样本空间S上,取值在实数载上的函数,由于它的自变量是随机试验的结果,而随机实验结果的出现具有随机性,因此,随机变量的取值具有一定的随机性。 R程序:生成一个在(0,1,
在仿真理论中,生成随机变量是最重要的“构建块”之一,而这些随机变量大多是由均匀分布的随机变量生成的。其中一种可以用来产生随机变量的方法是逆变换法。在本文中,我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。
---- 概述 最近在梳理统计学基础,发现一些统计学的基本知识已经全部还给老师。由于在学习和工作中用到一部分,所以又重新拿了起来。统计学:主要分为描述统计学和推论统计学。 数据集的集中趋势 在描述数据的集中趋势几种概念: 1.平均值:所有数字的平均,描述集中趋势的某特定数字。 2.众数:出现次数(频率最多)最多的数字。描述的是离散值频率最多的数字。 3.中位数:从小到大排序,排序索引中间的数字。 以上都是描述数字集的中间趋势。 4.极差:最大值减去最小值。数字之间越紧密,极差越小;反之亦然。 5.中程数:最
随机变量是一个映射/函数,将一个实数值X(w)赋予一个实验的每一个输出w。 X(Ω)=R 例如抛十次硬币,令X(w)表示序列w中正面向上的次数,如当w=HHTHHTHHTT,则X(w)=6;X只能取离散值,称为离散型随机变量 令 Ω=(x,y):x2+y2<=1 \Omega={(x,y): x^2+y^2<=1} 表示单位圆盘,输出为该圆盘中的一点w=(x,y),则有随机变量: X(ω)=x,Y(ω)=y,Z(ω)=x2+y2−−−−−−√ X(\omega)=x, Y(\omega)
所谓机器学习和深度学习, 背后的逻辑都是数学, 所以数学基础在这个领域非常关键, 而统计学又是重中之重, 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
交流思想,注重分析,更注重通过实例让您通俗易懂。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 包含的概念 通过例子介绍以下几个主要概念: 随机变量的定义 不同的X取值也会不同 离散型随机变量 古典概率 离散型随机变量X=xi时的概率 分布函数 02 — 例子阐述以上概念 一堆苹果,数量一共有5个,有好的,有坏的,如果定义事件:从中取出一个苹果其好坏标签为X,那么X就是一个随机变量,且 X 的可能取值有两种:x0 = 好果,x1 = 坏果。明
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