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。
RxSwift 系列(三) -- Combination Operators 前言 本篇文章将要学习如何将多个Observables组合成一个Observable。 Combination Operators在RxSwift中的实现有五种： startWith merge zip combineLatest switchLatest startWith 在Observable释放元素之前，发射指定的元素序列。更多详情 上面这句话是什么意思呢？翻译成大白话就是在发送一个东西之前，我先发送一个我指定的东西。
本文介绍了RxJava的基本组件，包括创建Observer和Observable的方法，以及使用更少的代码创建不同Observable的操作符。此外，还介绍了如何根据文章内容撰写文章的摘要总结。
RxJava的编程思想已经在Android开发者中变得越来越流行。有个不好的点就是上手不太容易，尤其是大部分人之前都是使用命令式编程语言。
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。
| 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。
马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功应用，使它成为一种通用的统计工具。 ———–百度
如果使用一些消耗 CPU 资源的阻塞代码计算数字（每次计算需要 100 毫秒）那么我们可以使用 Sequence 来表示数字：
（一）：定义及简介： 介绍（introduction） 通常我们总是对寻找某一段时间上的模式感兴趣，这些模式可能出现在很多领域：一个人在使用电脑的时候使用的命令的序列模式；一句话中的单词的序列；口语中的音素序列。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。一些民间的传说认为“soggy”的海藻意味着潮湿（wet）的天气，“dry”的海藻预示着晴朗（sun）。如果海藻处于中间状态“damp”，那就无法确定了。但是，天气的情况不可能严格的
介绍RxJS前，先介绍Observable 可观察对象（Observable） 可观察对象支持在应用中的发布者和订阅者之间传递消息。 可观察对象可以发送多个任意类型的值 —— 字面量、消息、事件。 基本用法和词汇 作为发布者，你创建一个 Observable 的实例，其中定义了一个订阅者（subscriber）函数。 当有消费者调用 subscribe() 方法时，这个函数就会执行。 订阅者函数用于定义“如何获取或生成那些要发布的值或消息”。 要执行所创建的可观察对象，并开始从中接收通知，你就要调用它的 s
ADALM-PLUTO主动学习模块(PlutoSDR)易于使用，有助于向电气工程专业学生介绍软件定义无线电(SDR)、射频(RF)和无线通信的基础知识。该模块针对不同层次和背景的学生而设计，可同时用于教师辅导和自主学习，旨在帮助学生在攻读理学、技术或工程学位时为实际RF和通信打下基础。
首语 最近因为项目上线，挤不出时间，已经好久没有更新博客了😛，目前项目也做差不多了，写几篇总结类型的博客，梳理一下。 本文主要对RxJava及常用操作符的使用进行总结，同时对RxJava在Android中几种常见的使用场景进行举例。 简介 RxJava是Reactive Extensions的Java VM实现：该库用于通过使用可观察的序列来组成异步和基于事件的程序。 Rx是Reactive Extensions的缩写的简写，它是一个使用可观察数据流进行异步编程的编程接口，Rx结合了观察者模式、迭代器模
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。 考虑下面交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。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
All：判断 Observable 发射的所有的数据项是否都满足某个条件； Amb：给定多个 Observable，只让第一个发射数据的 Observable 发射全部数据； And/Then/When：通过模式（And条件）和计划（Then次序）组合两个或多个 Observable 发射的数据集； Average：计算 Observable发射的数据序列的平均值，然后发射这个结果； Buffer：缓存，可以简单理解为缓存，它定期从 Observable 收集数据到一个集合，然后把这些数据集合打包发射，而不
前言 由于公司重新规划的部门，我调到了另外一个部门，所以负责的项目也换了，仔细看了下整体的项目，rxjava+retrofit。整体的一套。众所周知，rxjava+retrofit是目前网上最流行的网络解析框架。而目前网络上的文章大多还是关于rxjava1的。关于RxJava2的少之又少，于是，便有了此文。 此文的目的有三个： 1. 给对 RxJava2感兴趣的人一些入门的指引 2. 给正在使用 RxJava2但仍然心存疑惑的人一些更深入的解析 3.给想从RxJava1替换成RxJava2的人给出直接的对
无线设备无处不在，无论是在家中，办公室里，还是在街上，人们沐浴在几千赫兹甚至太赫兹的射频频率中。
Bugly热更新采用Tinker开源方案，官方文档如下： Bugly Android热更新使用指南 Bugly Android热更新详解
之前，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。 X 代表一个人的身高。考虑以下数据集
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。
今天上午，在课程中，我们讨论了利率制定中可观察和不可观察异质性之间的区别（从经济角度出发）。为了说明这一点，我们看了以下简单示例。让 X 代表一个人的身高。考虑以下数据集
现在看上面的最后一个方法，最后一个参数是多个 Observable，第二个参数 bufferSize 是内部缓冲队列的大小。
谈到 Service Mesh，人们总是想起微服务和服务治理，从 Dubbo 到 Spring Cloud (2016开始进入国内研发的视野，2017年繁荣)再到 Service Mesh (2018年开始被大家所熟悉)，正所谓长江后浪推前浪，作为后浪，Service Mesh 别无选择，而 Spring Cloud 对 Service Mesh 满怀羡慕，微服务架构的出现与繁荣，是互联网时代架构形式的巨大突破。Service Mesh 具有一定的学习成本，实际上在国内的落地案例不多，大多是云商与头部企业，随着性能与生态的完善以及各大社区推动容器化场景的落地，Service Mesh 也开始在大小公司生根发芽，弥补容器层与 Kubernetes 在服务治理方面的短缺之处。本次将以一个选型调研者的视角，来看看 Service Mesh 中的可观察性主流实践方案。
然后开始提问题了，Rxjava涉及的内容很多，我还是会以三个问题为单位，从易到难，一篇篇的说下去，今天的三问是：
这种变化在很大程度上是由微软默认阻止宏驱动的，并迫使威胁行为者食物链上的每个人——从小型犯罪商品行为者到最有经验的网络犯罪分子——都改变了他们的业务运行方式。据悉，微软宣布分别于2021年10月和2022年2月开始默认阻止Office用户使用XL4和VBA宏。而这些变化于2022年开始初露端倪。
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。
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数，然后利用这些参数来作进一步的分析。
Range-Visual-Inertial Odometry: Scale Observability Without Excitation
我已经为你介绍了基于飞秒摄影、基于WIFI、以及基于角膜成像的非视线成像技术。这些技术都有一个淳朴的初衷，希望能够在视线成像无法触达的时候，能够观察到隐藏的场景，从而可以帮助行车安全、反恐防暴、消防救灾等等。
在某些材料中，单个光子的吸收可以引发连锁反应，产生大量的光爆发。这些光子雪崩在纳米结构中的发现为成像和传感应用开辟了道路。
这个系列我做了协程和Flow开发者的一系列文章的翻译，旨在了解当前协程、Flow、LiveData这样设计的原因，从设计者的角度，发现他们的问题，以及如何解决这些问题，pls enjoy it。
在目前的视频流媒体的研究中，因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系，这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验，从而优化服务。但在实际场景中，很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系，特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架，该框架利用现有的记录数据，因果推理和反事实查询，来推断不同设计选择（不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等）对视频流媒体性能的影响，因此，Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响，有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。
设置进程的 RedirectStandardOutput 重定向输出后，必须将其读出来。本文带你做一个实验并得出结论。
所有这些Operators都作用于一个可观测序列，然后变换它发射的值，最后用一种新的形式返回它们。概念实在是不好理解，下面我们结合实际的例子一一介绍。
每周大约有1700万次npm下载，RxJS在JavaScript世界中非常受欢迎。如果您是Angular开发人员，则不会错过RxJS Observables，但您可能对Subjects不太熟悉。虽然它们不像简单的Observable被频繁使用，但还是非常有用的。了解它们将帮助我们编写更好，更简洁的响应式代码。
#写在前面 老习惯，正文之前瞎扯一通。HMM学了很久，最初是在《统计学自然语言处理》里面就学到了相关内容，并且知道HMM CRF一直都是NLP比较底层比较基础且较为有效的算法模型（虽然感觉还是挺难的），之前仅仅局限在了解前向算法和维特比算法上。也没有去写代码，只知道个大概思路。最近从52nlpHMM系列讲解再次入手，结合多篇博客、github项目以及李航的《统计学习方法》比较全面的对HMM做了一次学习，要求对自己强制输出，所以在整体公式推导没有什么大问题之后，昨天花了一天完善了代码，今天来做一个全面的讲解，为人为己。 本文还是坚持自己的风格，讲解和公式穿插进行，数学公式永远是最精炼的语言 ^_^
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
在浩瀚的宇宙中，黑洞是最为神秘也最为神奇的存在。这个曾经只存在于理论中的天体，体积很小，引力却极大，它如同一个宇宙的“深渊巨口”，吞噬着这周围的一切，连恒星也不例外。
可观测性旨在让每一位工程师能够根据对所有系统和应用程序的数据分析，主动地对工作任务进行优先级排序。
本文简要介绍了一种简单的状态转移模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型拟合时间序列数据中的非平稳性。从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。
本文想阐述一下当你开发Android应用并采用RxJava作为你的架构，尤其是有关网络请求时最常见的三种场景。
RxPy是非常流行的响应式框架Reactive X的Python版本，其实这些版本都是一样的，只不过是各个语言的实现不同而已。因此，如果学会了其中一种，那么使用其他的响应式版本也是轻而易举的。之前我就听说过这个框架，最近决定好好研究一下。
BrainGate临床试验的参与者使用无线发射器代替了电缆[通常用于传输来自大脑内部传感器的信号]。图片来源：Braingate.org
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