psi

§1.AR模型 1.白噪声序列 如果时间序列 { ε t ， t = 1 ， ⋯ ， T } \{\varepsilon_t，t=1，\cdots，T\} { ε t ​ ， t = 1 ， ⋯ ， T } 满足： E ( ε t ) = 0 ， V a r ( ε t ) = σ 2 对 任 意 s ≠ t ， ε t 和 ε s 不 相 关 ， 即 E ( ε t ε s ) = 0 则 称 { ε t ， t = 1 ， ⋯ ， T } 为 白 噪 声 序 列 ， 简 称 白 噪 声 ( w h i t e    n o i s e ) \begin{array}{lcl} E(\varepsilon_t)=0，Var(\varepsilon_t)=\sigma^2\\ 对任意s≠t，\varepsilon_t和\varepsilon_s不相关，即E(\varepsilon_t\varepsilon_s)=0\\ 则称\{\varepsilon_t，t=1，\cdots，T\}为白噪声序列，简称白噪声(white\,\, noise) \end{array} E ( ε t ​ ) = 0 ， V a r ( ε t ​ ) = σ 2 对 任 意 s  ​ = t ， ε t ​ 和 ε s ​ 不 相 关 ， 即 E ( ε t ​ ε s ​ ) = 0 则 称 {

维特比算法实际是用动态规划求解隐马尔可夫模型解码问题，即用动态规划求概率最大路径（最优路径）。代码中有示例，来自李航《统计学习方法》 function [Delta,Psi,P,I] = Viterbi(A,B,Pi,O) % 函数功能：利用维特比算法找到观测序列O的最优路径 % % 参考文献：李航《统计学习方法》 % % 思路： % 1，初始化 % delta_1(i) = Pi_i * b_i(o1), i = 1,2,...,N % psi_1(i) = o, i = 1,2,...,N % 2,递推，对于t = 2,3,...,T % delta_t(i) = max_1-from-1-to-N(delta_t-1(j) * a_ji) * b_i(ot), i = 1,2,...,N % psi_t(i) = arg max_1-from-1-to-N(delta_t-1(j) * a_ji), i = 1,2,...,N % 3,终止 % 最优路径概率P* = max_1-from-1-to-N(delta_T(i)) % 最优路径终点i*_T = arg max_1-from-1-to-N(delta_T(i)) % 4,最优路径回溯，对于t = T-1,T-2,...,1 % i*_t = psi_t+1(i*_t+1) % 最优路径I* = (i*_1,i*_2,

一、从GitHub上下载Psi Probe的war包 https://github.com/psi-probe/psi-probe/releases 可以看到当前最新版是3.3.1，下载 probe.war 二、部署 1. 将下载下来的war包拷贝至tomcat的webapps/目录下 2. 配置conf/tomcat-users.xml文件。 <!-- psi probe相关角色配置 --> <role rolename="probeuser"/> <role rolename="poweruser"/> <role rolename="poweruserplus"/> <role rolename="manager-gui"/> <user username="admin" password="123456" roles="manager-gui"/> 其中，admin/123456是访问probe界面需要的用户名密码 2. 配置 bin/catalina.bat 或 bin/catalina.sh 文件 Windows下的Tomcat： rem 开启远程jvm支持 set JAVA_OPTS=-Dcom.sun.management.jmxremote Linux下的Tomcat： export JAVA_OPTS=$JAVA_OPTS" -Dcom.sun

Python mysql-python 依赖问题解决 环境 Ubuntu 19.10 安装过依赖 mysql-server, mysql-common 问题 sudo pip install mysql-python 命令报错： ​_mysql.c:44:10: fatal error: my_config.h: 没有那个文件或目录44 | #include "my_config.h"​ 解决 主要是 mysql-dev 这个包安装不到了， my_config.h 这个文件在所有能找到的包里都没有， 所以拷贝了另外一台Ubuntu 的文件过来 sudo vim /usr/include/mysql/my_config.h my_config.h 内容如下： /* Copyright (c) 2009, 2018, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. This program is free software; you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU General Public License, version 2.0, as published by the Free Software Foundation.​ This

1、熵的定义 熵最早是一个物理学概念，由克劳修斯于1854年提出，它是描述事物无序性的参数，跟热力学第二定律的宏观方向性有关：在不加外力的情况下，总是往混乱状态改变。熵增是宇宙的基本定律，自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态。 1948年，香农将熵的概念引申到信道通信的过程中，从而开创了”信息论“这门学科。香农用“信息熵”来描述随机变量的不确定程度，也即信息量的数学期望。 关于 信息熵、条件熵、联合熵、互信息、相对熵、交叉熵 请点击蓝字直达 2、最大熵模型 这里引用吴军博士《数学之美》中关于最大熵的论述 最大熵原理指出，当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大，所以人们称这种模型叫“最大熵模型” 理解最大熵原理，最简单的例子就是掷色子，当我们对这个色子一无所知时，我们一般会假定它每面朝上的概率是均等的，即各点出现的概率均为 1/6。这就保留了最大的不确定性，也就是说让熵达到最大。当我们假定这个色子是韦小宝的，六点朝上的概率是 1/2，这样其他面朝上的概率是多少呢？在无其他信息情况下，其他面朝上的概率均为 1/10. 在满足已知条件前提下，如果没有更多的信息，则那些不确定部分都是“等可能的”。而等可能性通过熵最大化来刻画

原文： http://users.rowan.edu/~polikar/WTpart3.html 译文： https://blog.csdn.net/alihouzi/article/details/45190467 小波合成 如果满足式3.18所示的条件，则CWT为 可逆变换 。幸运的是，这并不是一个非常苛刻的条件。只要满足式3.18所示的条件，即便 基函数并不是归一化正交基 。由小波系数计算原始信号值的 小波重构过程 可用如下公式计算： 式 3.17 逆连续小波变换 其中 C_psi为与所用小波有关的常数。这个与小波重构过程有关的常数称为 容许性常数。 式3.18所示的小波重构条件称为容许性条件。 式 3.18 容许性条件 其中psi^hat(xi)为psi(t)的傅立叶变换。式3.18还表明： psi^hat(0) = 0 即： 式 3.19 由前面的讨论可知，式3.19并不是一个非常苛刻的条件，因为许多小波函数的积分值为0。满足式3.19所示条件的小波必定是振荡的。 来源： https://www.cnblogs.com/sggggr/p/11872151.html

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可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: How would I go about starting a new process without it being the child of the calling process. Example: Main Program (Caller.exe) process.start("file.exe") pic http://i44.tinypic.com/vxhj5s.gif 回答1: If the spawning process (parent) ends before the spawned process (child) does, then the parent-child chain is broken. To make use of this, you'd have to use an intermediate stub-process like so: Caller.exe -> Stub.exe -> File.exe. Here Stub.exe is simple launcher program that ends just after starting File.exe. 回答2: If you start a process, then