source insight4可用的quicker.em source insight有很多宏可以用，这里介绍的宏是quicker.em这个宏，它是华为的一个员工写的，很实用。 1、安装quicker.em宏 　　一、打开base这个工程Project->Open Project，选择base工程，即可打开； 　　二、将宏文件quicker.em添加到该base工程中； 　　三、设置宏的快捷方式：Options->Key Assignments，找到Marco:AutoExpand,添加快捷键即可，一般推介用Ctrl+Enter组合键。 2、HeaderFileCreate，这个宏功能用于自动创建一个.c文件的头文件。 　　使用方法： 　　　　一、创建自定义快捷菜单Options->Menu Assignments，选择Macro:HeaderFileCreate这一项，将它添加到右边Menu项的Work下，然后点Insert插入，点OK即可。 　　　　二、打开该.c文件，在work栏就能看到我们刚才添加的自定义快捷菜单HeaderFileCreate，点击它，就自动生产头文件了。

前言：前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的，那些数学公式啥的看完真的是忘完了，那就来用代码记忆记忆吧！接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。 EM的python实现和解析 引入问题（双硬币问题） 假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币实验：共做5次实验，每次实验独立的抛十次，结果如图中a所示，例如某次实验产生了H、T、T、T、H、H、T、H、T、H，H代表正面朝上。 假设试验数据记录员可能是实习生，业务不一定熟悉，造成a和b两种情况 a表示实习生记录了详细的试验数据，我们可以观测到试验数据中每次选择的是A还是B b

本文介绍了template.js前端模板引擎使用，分享给大家，具体如下： 下载地址：https://github.com/yanhaijing/template.js 作者编写的文档：https://github.com/yanhaijing/template.js/blob/master/README.md 源码学习 默认的开始标签和结束标签分别是： sTag: ‘<%’,//开始标签，可以重写，我项目中使用的是<: eTag: ‘%>’,//结束标签，我项目中使用的是:> 快速上手 编写模板 使用一个type=”text/html”的script标签存放模板，或者放到字符串中：

不是做NLP方向对这方面之前也并不了解，但本科学习过文本挖掘课程，在数据挖掘的时候偶尔会涉及到对本文特征的处理，只好趁着机会再学习总结下。 embedding 简单来说，embedding就是用一个低维的向量表示一个物体，可以是一个词，或是一个item(商品，或是一个电影等等)。这个embedding向量的性质是能使距离相近的向量对应的物体有相近的含义，比如 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(钢铁侠)之间的距离就会很接近，但 Embedding(复仇者联盟)和Embedding(乱世佳人)的距离就会远一些。 除此之外Embedding甚至还具有数学运算的关系，比如Embed

Item Pipeline介绍 Item对象是一个简单的容器，用于收集抓取到的数据，其提供了类似于字典（dictionary-like）的API，并具有用于声明可用字段的简单语法。 Scrapy的Item Pipeline（项目管道）是用于处理数据的组件。 当Spider将收集到的数据封装为Item后，将会被传递到Item Pipeline（项目管道）组件中等待进一步处理。Scrapy犹如一个爬虫流水线，Item Pipeline是流水线的最后一道工序，但它是可选的，默认关闭，使用时需要将它激活。如果需要，可以定义多个Item Pipeline组件，数据会依次访问每个组件，执行相应的数据处理功

本文介绍了ListView给每个Item上面的按钮添加事件，具体如下： 1.先看下效果图： 在这里仅供测试，我把数据都写死了，根据需要可以自己进行修改，此外实现ListView上面每个Item上的Button的事件有两种方法： 1.使用final变量扩展局部变量的生命周期范围主要代码（本文最后附全部代码）： //注意原本getView方法中的int position变量是非final的，现在改为final @Override public View getView(final int position, View convertView, ViewGroup paren

QPainterPath可以画出各种各样的图形，以下就是画OpenCV的findcontours的轮廓线。 左上角显示区域所有contours的数量。 先用findContours找到轮廓线，之后就可以用moveTo一点一点画出来。代码如下： """ 有趣的事情 没有结束 2020/4/6 15:53 """ from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QGraphicsItem, QGraphicsScene, QGraphicsView, QPushButton, QLabel, QDi

用于缺失数据的最大似然计算.分E步和M部,E步用MONTE CARLO近似.

Excel来解释公式，简单容易理解 这是一个抛硬币的例子，H表示正面向上，T表示反面向上，参数θ表示正面朝上的概率。硬币有两个，A和B，硬币是有偏的。本次实验总共做了5组，每组随机选一个硬币，连续抛10次。如果知道每次抛的是哪个硬币，那么计算参数θ就非常简单了，如上图所示。 如果不知道每次抛的是哪个硬币呢？那么，我们就需要用EM算法，基本步骤为：1、给θA和θB一个初始值；2、（E-step）估计每组实验是硬币A的概率（本组实验是硬币B的概率=1-本组实验是硬币A的概率）。分别计算每组实验中，选择A硬币且正面朝上次数的期望值，选择B硬币且正面朝上次数的期望值；3、（M-step）利用第三步求得的期望值重新计算θA和θB；4、当迭代到一定次数，或者算法收敛到一定精度，结束算法，否则，回到第2步。

该文件主要是介绍了SAS的EM模块的例子，其中有html格式的文字说明，对照学习。