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深入理解 font-size

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     1、广义上的 font-size 用于设置 字体大小，辅以单位控制，实质上是控制 字符框 的高度。 2、狭义上的 font-size 2.1、字体的基线 line-height : 意为 行高 ，content-area ...em box : 意为 字体框 ，仅被 fon...

     有时候论文里面需要写算法伪代码，所以这里记录下用LaTeX写一个算法的操作。如果想直接看效果，请直接翻到`3）输出算法效果`这一小节。

常见算法大全

标签：   算法

     要找到撒列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。在机器学习中，...

     在正文开始之前需要先搞明白以下几个问题： 1. 什么是DMA？ DMA的中文名称叫做 直接内存访问，是一种不需要CPU参与，就能实现数据搬移的技术（从一个地址空间到另一个地址空间）。 2. DMA有什么用？ 一定程度上...

     本讲我们将为大家介绍贝叶斯学习的内容，着重分析最大似然估计以及贝叶斯估计这两种方法在参数估计问题上的差异。虽然这两种方法得到的结果通常是很接近的，但是其本质却有很大的差别。   最大似然估计将待估计的...

     给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点划分为一个特定的组。理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，...

     去年在博客园注册了自己的第一个博客，当时初衷就是想拿来作为自己的在线笔记本，做做学习记录，分享一些学到的东西，使用第三方提供的博客服务其实也挺方便，现在市面上提供类似服务的博客网站也很多，如CSDN，...

     我们先假设它是由两个高斯分布混合叠加而成的，那么我们该怎么去得到这两个高斯分布的参数呢？ EM算法！！ 1. 高斯混合模型 假设观测数据 y1，y2，...，yN 是由高斯混合模型生成的。 P(y|θ)=∑k=1Kαkθ...

     1.EM算法简介 最大期望(Expectation Maximum)算法是一种迭代优化算法，其计算方法是每次迭代分为期望(E)步和最大(M)步。我们先看下最大期望算法能够解决什么样的问题。 假如班级里有50个男生和50个女生，且男生站...

     EM算法（Expectation Maximization Algorithm）详解主要内容 EM算法简介预备知识 极大似然估计Jensen不等式EM算法详解 问题描述EM算法推导EM算法流程EM算法优缺点以及应用1、EM算法简介   EM算法是一种迭代优化...

     下面是它的一些常用参数介绍参数作用linesnumbered显示行号ruled标题显示在上方，不加就默认显示在下方vlined代码段中用线连接boxed将算法插入在一个盒子里基本语法代码作用\;行末添加行号并自动换行\caption{算法...

     定义 JPA 即Java Persistence API。 JPA 是一个基于O/R映射的标准规范（目前最新版本是JPA 2.1 ）。...JPA的出现有两个原因： 简化现有Java EE和Java SE应用的对象持久化的开发工作； Sun希......

     写成一般的形式：对于一个随机事件的概率分布进行预测时，预测应当满足全部已知的约束，而对未知的情况下不做任何主观的假设，在这种情况下，概率分布是最均匀的，预测的风险性最小，因此得到的概率分布的熵最大。...

     有时候需要琢磨算法为什么奏效？背后到底有什么原因？什么时候算法会失效？...K均值聚类算法迈出了非常精彩的第一步，基本思路是寻找两个类别的聚点中心。K均值聚类的特点　首先随机给出两个聚点中心的

GMM-HMM 详解

标签：   GMM-HMM

     这篇blog只回答三个问题： 1.什么是Hidden Markov Model？ HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？ 3. GMM+HMM大法解决语音...

      本课程将带你深入了解隐马儿可夫模型的定义，两个基本假设及三个基本问题，掌握概率计算算法、期望最大EM算法的详细推导过程，通过本门课程的学习，对于HMM模型的掌握将变得不再困难。 本课程适合有一-定机器学习...

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