1.为什么学经济学 应用于生活，做理性决策。改进你的思考方式和观测社会的角度 2.基本经济问题 三个重要概念： a稀缺：时间，资源，精力 都是稀缺的，稀缺的东西才有更高溢价，大城市的房子是稀缺的，高级岗位是稀缺的，生产四要素（劳动力：体力与脑力，土地：位置和资源，资本：物质和金融，科技：技能与才能） ...
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2018-07-13 21:07:15
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概率模型的应用： 1.中心任务：在给定观测变量X的条件下，计算潜在变量Z的后验概率分布p(Z|X)，以及关于p的期望。 2.任何未知的参数都有一个先验概率分布 eg：对于EM算法来说我们需要计算完整数据的对数似然函数关于潜在变量Z的后验概率分布的期望。 但在实际情况下，求解许多模型的后验概率分布或者 ...
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2018-07-09 14:11:26
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每个钩子函数都在啥时间触发 beforeCreate 在实例初始化之后，数据观测(data observer) 和 event/watcher 事件配置之前被调用。 created 实例已经创建完成之后被调用。在这一步，实例已完成以下的配置：数据观测(data observer)，属性和方法的运算， ...
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2018-07-09 00:39:41
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今天看到一段代码，思考了一下觉得挺精妙的，围绕的是一个接口包装的问题，下面举个小栗子。 场景： 通常我们会利用接口来观测具有相同行为的对象，从而进行具体行为的派发，目的是为了解除调用方和行为对象的耦合，我们可以很方便的再次变换行为对象；但是我们往往会忽略，在调用方处理接口时形成的耦合。 设想一个常见 ...
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2018-07-03 11:27:50
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Motivation 学习CRF的过程中，我发现很多资料，教程上来就给一堆公式，并不知道这些公式是怎么用的。 所以我想以面向问题的形式，分享一下自己对CRF用于序列标注问题的理解 问题定义 应该注意以下几点： 输入$x$是观测序列，是先验条件 输出$Y$是标注序列，也称为状态序列 我们举个例子：（《 ...
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2018-07-01 19:51:55
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隐式马尔科夫模型 设Q是所有可能的状态的集合, V是所有可能的观察的集合 $$ Q = \{ q_1,q_2,..,q_N\}, V = \{v_1,v_2,...,v_M\} $$ N是所有可能的状态数, M是所有可能的观测数 $I$ 是长度为$T$的状态序列, $O$是对应的观测序列 $$ I= ...
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2018-07-01 16:58:52
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聚类算法介绍 k means算法介绍 k means聚类是最初来自于信号处理的一种矢量量化方法，现被广泛应用于数据挖掘。k means聚类的目的是将n个观测值划分为k个类，使每个类中的观测值距离该类的中心（类均值）比距离其他类中心都近。 k means聚类的一个最大的问题是计算困难，然而，常用的启发 ...
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2018-06-30 18:43:10
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Envoy最初建于Lyft，是一个高性能的代理服务，为服务网格提供了基础。 它与应用程序并行运行，通过以平台无关的方式提供通用功能来抽象网络。 当基础架构中的所有服务流量都通过Envoy网格时，通过一致的可观测性，很容易地查看问题区域，调整整体性能并在一个位置添加特殊。 官网：https://www ...
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2018-06-29 10:55:49
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在实例创建完成后被立即调用。在这一步，实例已完成以下的配置：数据观测 (data observer)，属性和方法的运算，watch/event 事件回调。然而，挂载阶段还没开始，$el属性目前不可见。 methods、data、watch等可以使用了。 ...
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2018-06-21 13:30:58
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再次回到上一节的13次模型. 这个疯狂的曲线造成了一种现象过拟合. 很明显,你的房子不可能只值这么点价钱,所以看上去,这个13次模型甚至还不如一开始的二次模型. 那么现在有个疑问,我们应该怎样去选择最合适的模型? 我们想要准确预测,但是我们无法观测未来. 下面我们模拟一次预测过程: 1.我们随机将一 ...
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2018-06-13 19:43:35
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