看完一脸懵逼，真的没看懂啥，虽然页数不多，在下文中就单纯的借鉴文章中的算法流程。 正交匹配追踪算法每次迭代均只选择与残差最相关的一列，自然人们会想：“每次迭代是否可以多选几列呢?”...本篇将在上一篇《压缩感知重构算法之正交匹配追踪(OMP)》的基础上给出正则化正交匹配追踪(ROMP)算法的MATLAB函数代码，并且给出单次测试例程代码、测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码。...看完论文后对算法的理解并不是很深入，下面结合博客中的算法流程来对ROMP算法流程进行解释。上述流程图讲的是正则化的过程，最多经过K次迭代可选出全部所需的原子。...正则化的过程结合代码来解释。...恢复残差： ans= 7.8066e-015 4、测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码 以下测试代码与上一篇中的OMP测量数M与重构成功概率关系曲线绘制例程代码基本完全一致。
什么是协程 协程是一个可以挂起和恢复的函数。它通常被定义为通用子程序。可以执行子程序，从一点开始，在另一点结束。然而，协程可以执行然后挂起，并在最终终止之前恢复多次。...现在我们对什么是协程有了一些了解，让我们通过将它们与其他熟悉的编程结构进行比较来加深这种理解。 2. 协程与例程和子例程 “例程”和“子例程”在现代编程中通常指的是同一事物。...生成器函数将返回一个可以遍历的生成器迭代器对象，例如通过 for 循环。每次执行生成器时，它都会从上一次挂起的点运行到下一个 yield 语句。...协程与任务 子例程和协程可能代表程序中的“任务”。但是，在 Python 中，有一个称为 asyncio.Task 对象的特定对象。...我们可以探索 Python 的一些主要变化以添加协程，我们可以将其视为概率添加 asyncio 的一个子集。
什么是协程协程是一个可以挂起和恢复的函数。它通常被定义为通用子程序。可以执行子程序，从一点开始，在另一点结束。然而，协程可以执行然后挂起，并在最终终止之前恢复多次。...现在我们对什么是协程有了一些了解，让我们通过将它们与其他熟悉的编程结构进行比较来加深这种理解。2. 协程与例程和子例程“例程”和“子例程”在现代编程中通常指的是同一事物。...生成器函数将返回一个可以遍历的生成器迭代器对象，例如通过 for 循环。每次执行生成器时，它都会从上一次挂起的点运行到下一个 yield 语句。协程可以使用“await”表达式挂起或屈服于另一个协程。...我们可以探索 Python 的一些主要变化以添加协程，我们可以将其视为概率添加 asyncio 的一个子集。像 send() 和 close() 这样的新方法被添加到生成器对象中，以允许它们更像协程。...协程是通过 asyncio 模块使用 asyncio 事件循环执行的。
由于概率模型通常使用 Python机器学习库来实现，因此用户通常需要与比传统分析环境中级别更低的接口和对象进行交互。 第二个障碍与新概率模型的开发有关。...从开发人员的角度来看，为了支持概率模型，需要实现许多必要的例程，包括数据处理、张量计算、处理设备管理的训练例程以及底层优化、抽样和数值程序。...第二个功能是扩展了几种 scvi-tools 集成方法，通过最近提出的 scArches 神经网络架构将新的“查询”数据迭代地集成到预训练的“参考”模型中。...同时，作者展示了如何通过重新实现 Stereoscope 将这些构建块用于高效的模型开发，在这个过程中，作者还展示了如何将代码的复杂度降低（图 2c、d、e）。...这些资源将通过促进新模型的原型制作，为概率分析软件的部署创建标准和加强科学发现来服务于单细胞组学数据分析。 参考资料 Gayoso, A., Lopez, R., Xing, G. et al.
，计算节点4的概率 第一轮迭代结束后，最终各节点类别的概率情况 3）第二轮迭代 第二轮迭代结束后，最终各节点类别的概率情况 4）第三轮迭代 第三轮迭代结束后，最终各节点类别的概率情况 5）第四轮迭代...，趋于收敛 第四轮迭代结束后，最终各节点类别的概率情况 6）最终各节点的类别 概率关系分类器有两点不足： 1）并不能保证算法最终能达到收敛； 2）算法并没有使用节点自身的信息，仅使用节点间的边权重用作概率推理...3 Iterative Classification 概率关系分类器虽然没用上节点自身的信息，但迭代分类（Iterative Classification）用上了，它的基本思想如下： 通过节点自身的属性及其邻居节点的标签来进行分类...重复Iteration阶段，直至收敛或最大迭代次数。 下面我们通过对网页分类来更清晰的了解迭代分类的过程。...迭代阶段 使用当前网页的邻居网页标签更新所有节点的特征向量（上上图的红框框）。如下图，我们再使用基于网页提取的特征+邻居网页标签训练的模型来进行重新预测所有节点的类别。
可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据....迭代器Iterator 通过上面的分析，我们已经知道，迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。...但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现方法，而方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的方法返回自身即可。...7. for...in...循环的本质 foriteminIterable循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给...现在我们想要通过for...in...循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数。那么这个斐波那契数列我们就可以用迭代器来实现，每次迭代都通过数学计算来生成下一个数。 9.
我们将首先通过从数据集中选择元素来简要探讨概率的基本原理。然后，我们将学习如何使用 Python 和 NumPy 生成（伪）随机数，以及如何根据特定概率分布生成样本。...最后，我们将通过研究涵盖随机过程和贝叶斯技术的一些高级主题，并使用马尔可夫链蒙特卡洛方法来估计简单模型的参数来结束本章。 概率是特定事件发生的可能性的量化。...我们通过（数值）积分先验分布的概率密度函数来计算转化率至少为 33%的概率，从 0.33 到 1。下一步是应用贝叶斯推理来使用新信息更新我们的先验信念。...如何做… 以下步骤显示了如何使用贝叶斯推理来估计和更新转化率估计： 第一步是建立先验分布。...save例程来保存或更新指定输出文件中的 HTML。
本篇详细讲解第四章动态规划算法，我们会通过Grid World示例来结合强化学习核心概念，用python代码实现在OpenAI Gym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法：策略评价（Policy Evaluation...由于所有数量关系都已知，可以通过解方程组的方式求得，但通常会通过数值迭代的方式来计算，即通过一系列 收敛至 。如下迭代方式已经得到证明，当 一定收敛至 。...书中具体伪代码如下 下面是python 代码实现，注意这里单run迭代时，新的v值直接覆盖数组里的旧v值，这种做法在书中被证明不仅有效，甚至更为高效。这种做法称为原地（in place）更新。...下面我们通过异步值迭代来演示异步迭代的工作方式。...新的一轮迭代时，将下一轮需要计算的状态保存到 changed_state_set_ 中，本轮结束后，changed_state_set 更新成changed_state_set_，开始下一轮循环直至没有状态需要更新
但通常来说，状态空间要大很多很多(有限的)，直接通过解方程组的方法会很困难。在此种情况下，通常使用迭代方法来解方程组会比较容易。具体的算法称为（迭代）策略评估。...该算法最先从对等概率开始对最优策略进行初始猜测，然后通过策略评估获取相应的值函数，接着通过策略改进提出一个更好的或者一样好的策略。重复循环策略评估和策略改进，直到策略没有任何改进的地步。...策略迭代 截断策略评估 (Truncated Policy Evaluation) （迭代）策略评估会根据需要应用很多次贝尔曼期望方程来更新步骤，以实现收敛，而截断策略迭代仅对整个状态空间执行固定次数的评估...为了有效的完成这一过程，需要更改策略评估的算法。不再是在所有阶段结束之后更新评估值，而是在每次经历之后更新评估值。下图所示就是增量均值的概念。 ? 伪代码： ?...控制：策略评估与策略改进 策略评估 前面的增量均值算法侧重于一个状态动作对并经历多次的情况，在每次经历之后更新估值。所以对应的结果也是单个状态动作对的值函数逼近结果。
如果你以前接触过 C++，应该会知道类似 for (int i = 0; i < 100; i++) 这样的写法，它定义了循环的执行条件 i < 100 以及每次循环结束后执行的语句 i++，而 for...使用 for 时，我们没有额外指定结束条件，也不需要一个用来计数的数值，甚至可以通过一个字符串进行循环。...对于迭代器来说，__iter__ 返回的是它自身 self，__next__ 则是返回迭代器中的下一个值，如果没有值了则抛出一个 StopIteration 的异常。...关于这点，你可以想象成一个只进不退的标记位，每次调用 __next__，就会将标记往后移一个元素并返回，直到结束。...比如我们经常用到的 list、dict、str 等类型，都是可迭代的，所以也就可以通过 for 循环进行遍历，或者更准确的说：被迭代。
期望最大算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（Hidden Variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。...E-Step 主要通过观察数据和现有模型来估计参数，然后用这个估计的参数值来计算上述对数似然函数的期望值；而 M-Step 是寻找似然函数最大化时对应的参数。...由于算法会保证在每次迭代之后似然函数都会增加，所以函数最终会收敛。 举例 我们举两个例子来直观的感受下 EM 算法。...根据期望公式有： 根据 Jensen 不等式的性质： 证明结束。 通过上面我们得到了： 的形式（z 为隐变量），那么我们就可以通过不断最大化 的下界来使得 不断提高。下图更加形象： ?...这边简单说一下，因为每次 更新时（每次迭代时），都可以得到更大的似然函数，也就是说极大似然函数时单调递增，那么我们最终就会得到极大似然估计的最大值。
创建自己的迭代器Python 中的迭代器是可自定义的，我们可以通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法来创建自己的迭代器。...否则，我们引发 StopIteration 异常来表示迭代的结束。接下来，我们创建一个名为 my_list 的 MyList 实例，并使用 for 循环来迭代它。...在每次迭代中，我们使用 next() 方法从迭代器中获取下一个元素，并将其打印到控制台上。迭代器 vs. 可迭代对象在 Python 中，不同的数据类型具有不同的迭代行为。...总结在 Python 中，迭代器是一种对象，可以访问一组值，并按顺序返回它们。迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法来工作。...在 Python 中，大多数数据类型都是可迭代对象，但我们可以通过实现自己的迭代器来自定义迭代行为。
在Python中，可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。...next(iterator)函数是通过迭代器取得下一个位置的值，内部是调用迭代器对象的__next__方法，来取得下一个位置的值。...四、迭代器Iterator 通过上面的分析，我们已经知道，迭代器用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。...同时，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现__iter__方法，而__iter__方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的__iter__方法返回自身即可...当我们通过for...in...循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数时，会在第n+1次调用next()时抛出StopIteration异常，然后结束for循环，这与Python迭代器的功能是一样的。
可迭代对象的本质 我们分析可迭代对象进行迭代使用的过程，发现每次迭代一次（即在 for...in... 中每循环一次）都会返回对象中的下一条数据，一直向后读取数据直到迭代了所有数据后结束。...可迭代对象通过 __iter__ 方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据。...但这还不够，Python 要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现 __iter__ 方法，而 __iter__ 方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的 __iter_...循环的本质 for item in Iterable 循环的本质就是先通过 iter() 函数获取可迭代对象 Iterable 的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用 next() 方法来获取下一个值并将其赋值给...我们可以通过 for...in... 循环来遍历迭代器并打印每个数字。
我们把可以通过for…in…这类语句迭代读取一条数据供我们使用的对象称之为可迭代对象（Iterable） 如何判断一个对象是否可以迭代 可以使用 isinstance() 判断一个对象是否是 Iterable...可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据....Iterator 通过上面的分析，我们已经知道，迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。...但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现__iter__方法，而__iter__方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的__iter__方法返回自身即可...现在我们想要通过for…in…循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数。那么这个斐波那契数列我们就可以用迭代器来实现，每次迭代都通过数学计算来生成下一个数。
可迭代对象通过__iter__方法向我们提供一个迭代器，我们在迭代一个可迭代对象的时候，实际上就是先获取该对象提供的一个迭代器，然后通过这个迭代器来依次获取对象中的每一个数据....迭代器Iterator 通过上面的分析，我们已经知道，迭代器是用来帮助我们记录每次迭代访问到的位置，当我们对迭代器使用next()函数的时候，迭代器会向我们返回它所记录位置的下一个位置的数据。...但这还不够，python要求迭代器本身也是可迭代的，所以我们还要为迭代器实现__iter__方法，而__iter__方法要返回一个迭代器，迭代器自身正是一个迭代器，所以迭代器的__iter__方法返回自身即可...6. for...in...循环的本质 for item in Iterable 循环的本质就是先通过iter()函数获取可迭代对象Iterable的迭代器，然后对获取到的迭代器不断调用next()方法来获取下一个值并将其赋值给...现在我们想要通过for...in...循环来遍历迭代斐波那契数列中的前n个数。那么这个斐波那契数列我们就可以用迭代器来实现，每次迭代都通过数学计算来生成下一个数。
迭代器和可迭代对象是Python语言内置的机制，它们基于迭代协议（Iteration Protocol）提供了一种统一的方式来遍历数据集合。...在Python中，我们可以使用for循环来遍历可迭代对象。...在__next__()方法中，我们通过self.index来追踪当前遍历的位置，并返回相应的元素。当没有下一个元素时，我们引发StopIteration异常来结束迭代。...而迭代器对象本身也是可迭代的，它实现了__iter__()方法，返回自身，并且还实现了__next__()方法（续上文）来返回下一个元素。因此，迭代器既是可迭代对象，也是迭代器本身。...在__next__()方法中，我们使用两个变量current和next来记录当前和下一个斐波那契数。每次调用__next__()方法时，我们返回当前的斐波那契数，并更新current和next的值。
TI给了我一个CC1310的内部例程WSN OAD Example。别问我怎么得到的。...例程中，集中器存储节点的OAD镜像，通过OAD方式发送给子节点，子节点将镜像存储到外部flash中，子节点BIM程序把固件拷贝到内部flash，之后运行新程序。...2.2 如何使用OAD例程 为了第一次使用时正常工作，集中器和子节点的外部flash需要清空。给两个LP boards烧写bin和CC1350LaunchPad_ExtFlashErase.hex。...当节点接下来发送一个传感器读取，OAD就会启动，可以按下它自身的 BTN-1 来唤醒节点(它可能进入了50s的慢速上报)。...集中器会显示一个新的节点，该新节点会显示更新的固件版本。
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