Android 模拟器 出现错误解决办法： 1.Unable to get view server version from device exlipse下编写好android应用程序时候，右键项目 run as android application 弹出一对话框说出现问题 点击详细说 空指针异常。打开ddms模式， 里面提示 Unable to get view server version from device emulator-5554 ，此时我的android模拟器是运行着的。 解决办法：删除工作空间中的.metadata 文件夹 一下为详细步骤： (1):打开eclips

要想移动端适配 并使用 rem  您需要先看这篇文章，配置好less :right_arrow_selector: 在vue 中使用 less，就可以使用rem了 如果项目已经开发的差不多了，没有用到rem 又要使用rem，您用这招。 postcss-pxtorem：转换px为rem的插件 安装 postcss-pxtorem npm install postcss-pxtorem --save   新建rem.js文件 const baseSize = 32 // 设置 rem 函数 function setRem () { // 当前页面宽度相对于 750 宽的缩放比例，可根据自己需要修改。 const scale =

EM算法是一种非常流行的最大似然估计方法，它是在观测数据为不完整数据时求解最大似然估计的迭代算法，同时也是估计有限混合模型参数的有效算法。 但是，EM算法不能保证找到全局最优解，而且往往容易陷入局部最优解，因此对迭代初始值的确定很敏感。 传统的EM算法随机选择初始值，提出了一种改进的初始值选择方法。 首先，我们使用k-nearest-neighbor方法删除异常值。 其次，使用k均值初始化EM算法。 将该方法与原始随机初始值方法进行比较，数值实验表明，EM算法初始化的参数估计效果明显优于原始EM算法。

1. 原因 许多入前端不久的人都会遇到 removeEventListener 无法清除监听的情况，这是由于 要移除事件句柄，addEventListener() 的执行函数必须使用外部函数，如上实例所示 (myFunction)。 匿名函数，类似 “document.removeEventListener(“event”, function(){ myScript });” 该事件是无法移除的。 而在很多情况下我们需要句柄回调的传参，又需要其他传参时免不了使用句柄，这个时候我们需要写一个方法去替代这个回调，以下是解决方式，写了一个addListener 函数在 addEventListene

BELMKN：贝叶斯极限学习机Kohonen网络 无监督的极限学习机（ELM）是一种用于特征提取的非迭代算法。 该方法应用于IRIS数据集以进行非线性特征提取，聚类预测，最后使用k-means进行聚类。 客观的 要使用Unsuoervised Extreme Learning Machine执行非线性特征学习，使用贝叶斯信息准则（BIC）预测数据集中的聚类数，最后使用k-means，自组织图/ Kohonen网络和EM算法进行聚类 模组 无监督的极限学习机：在此模块中，使用无监督的极限学习机执行数据集的特征提取。 这是具有单个隐藏层的非迭代算法，其中输入层和隐藏层之间的权重被随机初始化，并且使用目标函数计算隐藏层和输出层之间的权重。 因此，可以保证收敛于全局最小值。 贝叶斯信息准则：贝叶斯信息准则是一种统计方法，使用d来找出数据集中的聚类数。 它使用期望最大化（EM）算法来查找数据集中的

期望最大化算法(Expectation-maximization algorithm)是机器学习中一个非常重要的算法，又称作 EM 算法。它采用的迭代交替搜索方式可以简单有效的求解最大似然函数估计问题。已知的概率模型内部存在隐含的变量，导致了不能直接用极大似然法来估计参数，EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的值带入求解模型内部参数的算法。它在当代的工业、商业和科学研究领域发挥了重要的作用。

资源有三个m文件，主要是实现EM算法，数据聚类通过多高斯分量

研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计,运用 EM 算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计( MLE),并用 Gibbs抽样的方法给出了未知参数的 Monte-C arlo估计.

蓝德最高权限通用上位居机EM_V3-37，支持全系蓝德控制器的数据编辑。

作用有局限性，必须在指定的环境下，才能匹配成功，是受到很多因素的影响，所以有一定的适应性 模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。 它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。 模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。 模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域[/code] 工作原理：在待检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，两者相同的可能性越大。 代码实现： import cv2 as