解决一般情况下source insight4中quicker.cm 不显示的问题。
2021-11-04 10:11:34
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本文讲述了Android实现调用系统相册和拍照的Demo示例。分享给大家供大家参考，具体如下：
最近我在群里看到有好几个人在交流说现在网上的一些Android调用系统相册和拍照的demo都有bug，有问题，没有一个完整的。确实是，我记得一个月前，我一同学也遇到了这样的问题，在低版本的系统中没问题，用高于4.4版本的系统就崩溃。所以，我还是想提取出来，给大家整理一下，一个比较完整无bug的demo，让大家收藏，留着以后用。
其实对于调用手机图库，高版本的系统会崩溃，是因为获取方法变了，所以我们应该对此进行一个判断。方法如下：
Intent intent;
if (Build.VERSION.S
2021-11-03 09:16:19
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EM算法用于混合高斯模型的参数估计的原理与算法实现（matlab）；源码实现包括EM算法用于K均值问题的参数估计和EM算法用于混合高斯模型参数估计。
2021-11-02 15:23:00
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Machine-Learning机器学习笔记
回归分析Regression Analysis(LS,LASSO,RR,RLS,BR),
聚类Clustering(KNN, EM, Mean-shift)
数字分类Digits Classification
2021-11-01 19:27:30
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em算法matlab代码GP-SSM
高斯过程状态空间模型
介绍
这个Matlab工具箱实现了基于高斯过程学习（即识别）非线性动力学系统的状态空间模型的算法。
提议的方法有一些优点：
用户无需给出系统动力学的参数形式。
通过选择协方差函数来介绍关于动力学函数的平滑度的假设（请参阅Rasmussen和Williams的第4章，高斯机器学习过程，2006年）。
模型的复杂度和拟合度会自动进行权衡。
模型预测上的误差棒捕获由于数据稀缺或模棱两可而引起的不确定性。
特别是，此工具箱实现了以下两篇论文的算法：
[1]
R.
Frigola，F。Lindsten，TBSchön和CE
Rasmussen。
使用粒子MCMC的高斯过程状态空间模型中的贝叶斯推理和学习，神经信息处理系统（NIPS），2013年。
[2]
R.
Frigola，F。Lindsten，TBSchön和CE
Rasmussen。
使用粒子随机近似EM识别高斯过程状态空间模型，2013年，已提交。
第一步
重要信息：
GP-SSM代码需要机器学习的高斯过程（GPML）工具箱，该工具箱可在此处免费提供：
您需要运行两个不同的st
2021-10-31 19:37:39
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英蓓特EM-STM3210C开发板测试代码。深圳市英蓓特信息技术有限公司的EM-STM3210C开发板采用STM32F107MCU，其功能较多，价位适中，适合入门学习。该资料是其测试代码，可以用于自己的项目设计（或者稍微改动）。
2021-10-29 17:15:21
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小白一枚，接触到GMM和EM，现将学习到的整理出来，如有错误，欢迎指正，文中涉及到公式的推导比较繁琐，故先在纸上推导出来再拍照发出来。希望大家多多交流，共同进步。接下来将按照思路一步一步进行介绍。
1. 单高斯模型GSM（一维）
单高斯模型很简单，大家也很清楚，这里不做过多的解释，如不明白可自行百度。如图
概率密度函数为：
2.单高斯模型（多维，以二维为例）
二维高斯分布图像如下
关于二维高斯分布的参数设定对为高斯曲面的影响，可以参考这篇文章（二维高斯分布的参数分析）
（以上两条是基础，为了下面做铺垫，接下来我将通过例子引出高斯混合模型。）
3.高斯混合模型（GMM）
为什么会有高斯
2021-10-29 15:06:38
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