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大数据-算法-隐马氏模型中两类问题的收敛性及最大模型距离算法的应用.pdf

主要功能：故障树分析工具主要功能是静态故障树建模、动态故障树建模、定性分析、定量分析和仿真。 逻辑门类型：与门、或门、非门、异或门、顺序相关门、禁门、表决门、相同转移门、相似转移门、优先与门、顺序相关门、功能相关门、冷备件门、温备件门、热备件门 事件类型：顶事件、基本事件、底事件、未决事件 定性分析：最小割集、最小割序 定量分析：顶事件发生概率、结构重要度、概率重要度、相对重要度 仿真： 蒙特马洛仿真

利用顺序栈或循环队列的存储来实现马踏棋盘的算法.doc

基于隐马尔可夫模型的音频自动分类

矩阵位移法matlab代码 #A Simple Hidden Markov Model based Chinese Word Segmentation Project. 为了得到HMM模型，可根据如下步骤进行： 1.利用中文序列、序列对应状态计算转移矩阵，发射矩阵； 2.实现Viterbi算法，估计中文序列对应状态。 In order to obtain the HMM model, the transfer matrix can be calculated by using the Chinese sequence, the sequence corresponding state, the emission matrix, 2. the Viterbi algorithm is realized to estimate the corresponding state of the Chinese sequence. #1. Estimate Transfer Matrix and Emission Matrix 首先，计算转移矩阵、发射矩阵。将Second Internationa

网站漏洞与挂马检测 陈小兵 Site: www.antian365.com Blog：simeon.blog.51cto.com

马俊范玫实验中所有实验的实验代码，还有最后的用java设计的记事本设计代码

jsp大马一只，目前这个比较好用些

文件说明： raw_data.txt //原始数据集（语料库） handle.py //因为原始数据集很大，可以通过handle.py对去全量数据集进行处理，得到小的数据集 hmm1.py //隐马模型的实现代码