高斯混合模型意味着每个数据点（随机）从 C 类数据之一中抽取，概率 p_i 从第 i 类中抽取，并且每个类都分布为具有平均标准差 mu_i 和 sigma_i 的高斯分布。 给定从这种分布中提取的一组数据，我们试图估计这些未知参数。 这里用于估计的算法是 EM（期望最大化）。 简单地说，如果我们知道 N 个输入数据点中的每一个的类别，我们就可以将它们分开，并使用最大似然估计每个类别的参数。 这是 M 步。 E 步骤根据每个类的前一轮参数估计为每个数据点（软）选择（未知）类。 隐式地将数据分类（或聚类）到不同的类中，估计其参数。 当前代码仅适用于一维数据，主要用于说明混合模型和 EM 的想法，但很容易推广到更高维度。

前言: 本文就不介绍基础了 需要具备 M-V-D的知识 model view delegate 不清楚 mvd 结构的 建议先去了解一下 否则看起来比较吃力 项目结构比较简单清晰 一个小demo github 源码地址 main 函数 manwindow 主界面 progressbardelegate 自定义的进度条委托 我们自定义委托 直接上代码吧 我们这个小demo 只需要 重写基类的 paint 就行 如果有其他需要 可以看基类的 成员函数 这里就不多说了 paint 的实现 首先 只有第2列的 单元格的内容才变为进度条 所以 我们上面的判断条件 是 index.colu

vc注册系统热键禁用Alt_Tab_键

ckpt转换成SavedModel convert_ckpt_to_savermodel.py import tensorflow as tf import sys trained_checkpoint_prefix = sys.argv[1] export_dir = sys.argv[2] graph = tf.Graph() config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) with tf.compat.v1.Session(graph=graph, config=config) as

Delphi 隐藏进程 在任务列表里隐藏程序名程序注册使屏保无效使关机无效使Control-Alt-Del, Alt-Tab, Control-Esc

Visual C++实现Win2000下屏蔽Ctrl+Alt+Del键

Windows XP系统中如何屏蔽 Ctrl+Alt+Del、Alt+Tab以及Ctrl+Esc键序列

IBM、DELL、浪潮、联想、华为、惠普RAID卡设置方法和BIOS设置方法

屏蔽CTRL+ALT+DEL

禁用Ctrl+Alt+Delete键