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搜索关键字:markov chain    ( 1588个结果
ROP
You get the idea right! We are going to enumerate all the ROP-Gadgets and then chain them together to craft our API call which will in turn disable DE...
分类:其他好文   时间:2014-07-16 21:56:06    阅读次数:221
数学之美——HMM模型(一)介绍
一直想写点关于数学方面的blog,这对于数据挖掘分析,NLP处理等都有着比较重要的作用,之前在CSDN上想写点HMM方面的文章,一直没写成,最近几天终于抽点时间完成了HMM的文章,加以整理,遂有这个系列文章 首先是对HMM模型的介绍。 传统的马尔可夫模型(Markov Model)主要描述了...
分类:其他好文   时间:2014-07-16 21:43:13    阅读次数:230
隐马尔科夫过程
在马尔科夫模型中,每个状态代表了一个可观察事件,所以,马尔科夫模型有时又称作可是马尔科夫(visible markov model, VMM),这在某种成都航限制了适应性。在隐马尔科夫模型(VMM)中,我们不知道模型所经过的状态序列,只知道状态的概率函数,也就是说,观察到的时间是状态的随机函数,因此...
分类:其他好文   时间:2014-07-16 19:00:00    阅读次数:157
Structs2-Result
result的类型有好几种1, dispatcher 这是服务器端跳转,structs默认的就是服务器端跳转2,redirect,这是客户端跳转。3,chain 访问action 4,redirectAction也是重定向到某一个action================= /main.jsp.....
分类:其他好文   时间:2014-07-14 22:23:32    阅读次数:324
uva442-Matrix Chain Multiplication
Matrix Chain Multiplication  Suppose you have to evaluate an expression like A*B*C*D*E where A,B,C,D and E are matrices. Since matrix multiplication is associative, the order in which multi...
分类:其他好文   时间:2014-07-13 18:10:40    阅读次数:223
Chain of Responsibility - 职责链模式
定义 使多个对象都有机会处理请求,从而避免请求的发送者和接受者之间的耦合度。 案例 比如现在有一个图形界面,它包括一个应用Application类,一个主窗口Window,一个按钮Button,Window和Button都是继承自Widget类,现在在Button上按滑动鼠标滚轮,Button类不一定要处理,可能是Window类处理,也可能是是Application类...
分类:其他好文   时间:2014-07-12 23:29:27    阅读次数:264
Hidden Markov Model
Markov Chain马尔科夫链(Markov chain)是一个具有马氏性的随机过程,其时间和状态参数都是离散的。马尔科夫链可用于描述系统在状态空间中的各种状态之间的转移情况,其中下一个状态仅依赖于当前状态。因为系统是随机变化的,所以不可能百分百预测出未来某个时刻的系统状态,但是我们可以预测出未...
分类:其他好文   时间:2014-07-12 00:37:55    阅读次数:288
数据包与IPTABLE关系
#数据包传输以本地为目标----------------------------------------------------------------------------------------------------Step Table Chain Comment1 ...
分类:其他好文   时间:2014-07-11 19:06:29    阅读次数:200
设计模式之职责链模式(Chain of Responsibility)摘录
设计模式之职责链模式(Chain of Responsibility)摘录!...
分类:其他好文   时间:2014-07-08 20:42:06    阅读次数:365
NLP | 自然语言处理 - 标注问题与隐马尔科夫模型(Tagging Problems, and Hidden Markov Models)
在自然语言处理中有一个常见的任务,即标注。常见的有:1)词性标注(Part-Of-Speech Tagging),将句子中的每个词标注词性,例如名词、动词等;2)实体标注(Name Entity Tagging),将句子中的特殊词标注,例如地址、日期、人物姓名等。粗略看来,这并不是一个简单问题。首先每个词都可能有多个含义,不同情况表达不同含义;其次,一个词的含义或者词性也受到前后多个词的影响。 然后隐马尔科夫模型却从数学上给出了一个近乎完美的解决方案。...
分类:其他好文   时间:2014-07-02 10:45:21    阅读次数:283
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