Z3

平时多见的<img>的使用，常见于如下： < img class ="img-responsive img-rounded" src ="static/img/user.jpg" alt ="" > 但是如果src地址不便给出，可以给出如下： < img class ="img-responsive img-rounded" src ="data:image/png;base64, /9j/2wCEAAgGBgcGBQgHBwcJCQgKDBQNDAsLDBkSEw8UHRofHh0aHBwgJC4nICIsIxwcKDcpLDAxNDQ0Hyc5PTgyPC4zNDIBCQkJDAsMGA0NGDIhHCEyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMjIyMv/AABEIALQAtAMBIgACEQEDEQH

如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从而明白算法的合理性，数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已。打个比方，一个梨很甜，用数学的语言可以表述为糖分含量90%，但只有亲自咬一口，你才能真正感觉到这个梨有多甜，也才能真正理解数学上的90%的糖分究竟是怎么样的。如果EM是个梨，本文的目的就是带领大家咬一口。 001、一个非常简单的例子 假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下： 硬币 结果 统计 1 正正反正反 3正-2反 2 反反正正反 2正-3反 1 正反反反反 1正-4反 2 正反反正正 3正-2反 1 反正正反反 2正-3反 可以很容易地估计出P1和P2，如下： P1 = （3+1+2）/ 15 = 0.4 P2= （2+3）/10 = 0.5 到这里，一切似乎很美好，下面我们加大难度。 010、加入隐变量z 还是上面的问题，现在我们抹去每轮投掷时使用的硬币标记，如下： 硬币 结果 统计 Unknown 正正反正反 3正-2反 Unknown 反反正正反 2正-3反 Unknown 正反反反反 1正-4反 Unknown 正反反正正

【推荐阅读】微服务还能火多久？>>> fabric v1.0 区块数据结构： 详细结构 Fabric 打开blockfile 1.docker exec -it peer节点名 bash , 比如：sudo docker exec -it peer0.org3.wisedu.com bash 2.cd /var/hyperledger/production/ledgersData/chains/chains/mychannel 3.注：里面的文件比如blockfile_000000可以删除： rm blockfile_000000 4.将blockfile拷贝出来： #exit #sudo docker cp 31bf8b2e6374:/var/hyperledger/production/ledgersData/chains/chains/mychannel/blockfile_000000 /home/shirly/projects 其中，b81a1d1d8064是对应peer0.org3.wisedu.com的容器ID，可根据root@31bf8b2e6374:获得 那么是不是可以先把blockfile文件拷贝出来进行修改，将/var/hyperledger/production/ledgersData/chains/chains

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 本文中讲介绍： 30分钟内将Azure Sphere 连接到Azure IoT Central并展示基本图表 本节主要以实操为主，不对Azure IoT Central做过多讲解，后续章节中会单独介绍Azure IoT Central。 本文步骤： 1. 创建Azure IoT Central； 2.将Azure Sphere 租户证书配置到Azure IoT Central中； 3.在Azure IoT Central中创建设备模板； 4. 在Visual Studio 调试Azure Sphere 高级程序并配置DPS以连接到Azure IoT Central； 5.在IoT Central中创建报警规则； 视频讲解： 您可以在B站观看本文视频讲解： https://www.bilibili.com/video/BV1D54y1R7Z3/ 图文讲解（视频讲解更详细）： 注意：本文案例的配置步骤，尤其是设备模板部分，只适用于Azure Sphere 默认的Azure IoT central demo，如果您设计的是其他产品，例如温湿度计等等，需要按照你实际的产品进行设计！ 本例的示例代码与上一节内容相同，请参见： https://github.com/Azure/azure-sphere-samples 1. 创建Azure IoT

作者 l 会点代码的大叔（CodeDaShu） 确保系统的高可用，要做的事情非常多，比如使用 Redis 缓存数据库的数据，降低数据库的压力，同时也要注意缓存穿透、雪崩、击穿等问题；但要是说到“不被突发的流量压垮”，通常就会到我们常说的分布式架构三板斧： 限流、熔断、降级。 01 限流 限流理解起来很简单，比如故宫每天只卖八万张票，超过八万的游客，无法买票进入，因为如果超过八万人，景点的工作人员可能就忙不过来，过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情，并且还会有安全隐患；只卖N张票，这就是一种限流的手段。 软件架构中的限流也一样，就是流量徒增的时候，只允许一部分流量进来，而多余的那部分，就拒绝掉。 通常我们可以通过限流算法达到这样的效果，比如 计数器法、滑动窗口法、漏桶算法、令牌桶算法 ，每个算法的详解之前的文章有介绍过，这里就不在占用篇幅了。上面的例子中，故宫每天只卖八万张票，有点儿类似于令牌桶算法，票就相当于令牌，只有拿到令牌的请求，才能访问到服务。 另外限流可以针对不同的系统或业务流程限流，比如核心系统 A 要做限流，B 系统调用 A 系统很重要，C 系统调用 A 系统相对来说不是那么重要，所以当 A 系统有些扛不住的时候，可以限制 C 系统的调用次数，保证 B 系统的稳定运行。 02 熔断 现实生活中，保险丝的作用就是熔断，可以在发生短路的时候自动跳闸，保护家电。

MixNo 市面上关于k210的开发板已经很多了，这次我很荣幸能够测评MixNo MixNo就像arduino一样具有具有低门槛入门，可玩性多样，可加拓展盾板可，加SD卡（加载人工智能模型）等优点。其中特别要说的是：其具有图形化编程的能力，且可以转换成micro python程序语句，且能够实现人脸识别、二维码识别、连接智能云平台，语音识别、操作和读取传感器、控制电机和舵机等功能。 我在入手1h后，就完成了扫码播放音乐的功能。 这是我的代码： 这是效果视频： 链接: https://v.youku.com/v_show/id_XNDYyMTIxNDU4NA==.html . 说一下使用后的感受，相比于我们常用的单片机而言，这款开发板的可玩性很高，能够满足AIOT各方面应用，把以前我们需要多个单片机配合使用的才能完成的困境打破了，使用这一款单片机就可以搞定人工智能+硬件。 顺便提一句：童芯创悟的MixNo技术顾问是真的友好。不论是关于MixNo的问题，还是元器件的问题，亦或是电路的问题，80后油腻大叔都会认真解答，不论多晚。我感觉买开发板最主要的就是看重售后。为他们的职业精神点赞！！！ 有问题的可以加入QQ群：1056344043 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4313521/blog/3224704

1 #include<stdio.h> 2 int main( void ) 3 { 4 char a,b,c; 5 for ( char i= ' X ' ;i<= ' Z ' ;++ i) 6 { 7 a= i; 8 for ( char j= ' X ' ;j<= ' Z ' ;++ j) 9 { 10 if (i== j) 11 continue ; 12 b= j; 13 for ( char k= ' X ' ;k<= ' Z ' ;++ k) 14 { 15 if (i==k || j== k) 16 continue ; 17 c= k; 18 if (a!= ' X ' && c!= ' X ' && c!= ' Z ' ) 19 printf( " %c,%c,c和%c比赛\n " ,a,b,c); 20 } 21 } 22 } 23 return 0 ; 24 } 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4334817/blog/3220183