Android实现益智类游戏《旋转积木》视频教程（附PPT+源码）.rar

ML-EM算法  EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种解决优化问题的迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于支持向量机（SMO算法）、朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K-means（K均值聚类）和HMM（隐马尔可夫模型）的参数估计。 理解EM算法（例子）   在统计学中，概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的所得到的结果；而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物的性质的参数进行估计。   EM算法和极大似然估计的前提是一样的，都要假设数据总体的分布，如果不知道数据分布，是无法使用EM算法的。 三硬币模型   假设有3枚硬币A，B，C，这些硬币正面出现的概率分别是π \piπ，p pp和q qq。进行如下掷硬币试验：先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或硬币C，正面选硬币B，反面选硬币C；然后掷选出的硬币，掷硬币的结果，正面记作1，反面记作0；独立重复n此试验，观测结果： 1 , 1 , 0 ,

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CT重建过程中的各种工具类算法（包括产生稀疏视角图像、各种格式数据变换）

狗属哺乳动物，且它的属性有品种之分（在哺乳类基础上增加品种数据成员），叫声区别于其他动物（输出“Woof！”），还会摇尾巴（增加成员函数，输出“Tail wagging…”），乞讨食物（增加成员函数，输出“begging for food…”）。 猫、马、猪也属于哺乳动物，其叫声分别为：“Meow!”，“Winnie!”，“Oink!”。 编程分别使各个动物表现为不一样的行为。要求将所有的动物类放置于animal.mammal包下。 定义两个新的类，表示宠物猫和宠物狗。要求：这两个类能输出宠物所属的主人，价格等信息；将这两个类放置于animal.mammal.pet包下。

一个使用DELPHI开发的ORM设计工具，通过拖拉类图到界面上，可以自动生成用于开发和测试用的bpl文件，通过包加载技术形成插件化的用户界面。

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