在下面的部分中，我们将学习它的功能以及如何使用它。 可观察对象、可流动对象、观察者和订阅者 在 ReactiveX 中，观察者订阅一个可观察的对象。...下面的示例演示了如何通过随机选择可观察对象的顺序来更改输出的内容。...为每个项目应用一个函数来转换可观察对象可以通过以下方法实现： cast：将结果强制转换为给定类型 map：对每个发出的项目应用指定的函数 扫描运算符 利用积累的转换可以用scan方法来完成。...联合运算符 通过调用以下方法之一，组合来自两个或多个可观测对象的最新发射值： combineLatest：发出聚合每个源的最新值的项 withLatestFrom：将给定的可观察对象合并到当前实例中 下面的示例...RxJava2.0 提供了五个主题： AsyncSubject：仅发射源可观测到的最后一个值，后跟一个完成 BehaviorSubject：发射最近发射的值，然后是可观测源发射的任何值 PublishSubject
而用发射概率来表示状态到字的关系。值得注意的是隐马尔可夫模型中： 即与之间独立作用。 隐马尔科夫模型由状态集，观测集，初始状态转移概率，状态转移概率，以及发射概率确定。...下面介绍隐马尔可夫概率计算问题中的前向-后向算法 前向概率：在给定模型的参数和观察序列下，表示时刻的前向概率（从时刻到时刻观察序列）: 由前向递推关系等于在所有可能的前一状态转移到当前状态（同时t时刻发射出观测值...，所以 由后向递推关系等于所有可能的后一状态逆转移到当前状态（同时时刻发射出观测值）的概率之和 因此后向算法计算如下： 1)初值： 2)反向递推： 3)求和： 前向后向算法： 由上面的前向后向算法...发射概率表示在状态下发射出观测值的概率： 其中分子表示在状态下发射出观测值的次数，分母表示在状态下发射出任意状态的次数。...无监督（Baum-Welch）： 隐马尔可夫模型中隐状态其实是一个隐变量，EM算法这类含有隐变量模型的通用求解算法，思路是初始化一个隐变量的概率分布，E步：期望最大化来更新样本的隐变量(值，概率)，M
光流法则利用灰度一致性来匹配特征点，直接法则直接用像素块进行操作，使用像素块的移动解析出相机的位姿变化，直接法相对特征点法对相机硬件要求较高(需要较好的曝光及较高的帧率)，但计算量相对减少，一般会与特征点结合使用来保证精度...后端优化 用来修正估计位姿的累计误差，前端多是以单点建立约束方程，而后端则使用批量点或者新的传感器信息来求解，后端的计算量更大，所以一般降低帧率，或只在关键上处理，但是更精确。...基于高斯噪声分布，计算权重(乘子)，将估计位姿代入观测模型得到的观测值与真实观测值的差，乘以得到的乘子，就是位姿估计的误差修正。...PF：是使用粒子来模拟机器人，不同粒子所携带的位置信息有不同的可信度，通过得到的观测值来衡量粒子携带位置信息的可信度，并不断更新粒子。可信度最高的粒子就代表机器人的运动过程种的位置情况。...缺点：粒子耗散问题 最小二乘法：使用最优化方法(最速下降法;GN;LM等)迭代改变估计位姿，使估计位姿代入观测模型得到的观测值与真实观测值的范数最小化。从而得到优化估计位姿。
HMM 模型 HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立，二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。下面我们就讲讲这两个假设是如何应用在推导过程中的。...HMM有哪些缺点 HMM 拥有以下几个缺陷： 在很多序列化标注任务中，尤其当不能枚举观测值时，需要用大量的特征来刻画观察序列。...例如词性标注，如何判断给出的标注序列靠谱不靠谱，转移特征函数主要判定两个相邻的标注是否合理，例如，动词+动词语法不通。状态特征函数判定观测值与对应的标注是否合理，例如：ly结尾的词-->副词较合理。...., yn)，这里使用大写 X,Y 表示序列。 一般地，输入序列 X 被称为 observations (观测值) , 输出序列 Y 叫作 states (隐藏状态)。...建模是对状态转移概率和发射概率进行参数估计，从大量的文档数据中根据统计学来统计。decode过程是使用vertibe算法，利用状态转移概率和发射概率计算最优解答，这是一个生成模型。
1.飞行时间发 原理：通过直接测量光传播的时间，确定物体的面型。发射脉冲信号，接受发射回的光，计算距离。 精度：毫米级 优点：原理简单，可避免阴影和遮挡等问题，且仪器便携化。...利用成像设备从不同位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体的三维几何信息。...若沿着一行扫描编码结构光的数字投影条纹图案，我们会发现离散编码的图案中，码字(codeword)相同的区域其扫描轮廓线的值也是一样的，而相同码字区域的大小也很大程度上代表了重构出来的三维点云的密度；然而...而时间编码则是使用同一个像素点不同时间下的多个码字来确定该点的位置信息。 当然，也有一些方法结合时间和空间策略共同确定位置信息。...傅里叶变换轮廓术只用一幅图就可以得到相位值测量面型信息，但该方法计算量大，使用FFT产生的泄漏、混频、栅栏效应等会产生误差，采用数字滤波器也需要不断试错才能得到正确的参数。
发射概率矩阵 有了状态 Yt 之后，如何确定观测 Xt 的概率分布呢？根据隐马尔可夫假设②，当前观测 Xt 仅仅取决于当前状态 Yt。...隐马尔可夫模型的三个基本用法 样本生成问题：给定模型，如何有效计算产生观测序列的概率？换言之，如何评估模型与观测序列之间的匹配程度？...序列预测问题：给定模型和观测序列，如何找到与此观测序列最匹配的状态序列？换言之，如何根据观测序列推断出隐藏的模型状态？ 模型训练问题：给定观测序列，如何调整模型参数使得该序列出现的概率最大？...Xt、Yt 对应上实际发生序列的 Si、Oj，就能带入(π,A,B)中的相应元素，从而计算出任意序列的概率，最后找出这些概率的最大值就得到预测结果。...由于受到观测序列的约束，不同状态发射观测的概率不同，所以每个节点本身也必须计算自己的花费，由发射概率决定。
，请使用： repeat：重复给定可观测源发射的项目序列多次或永远（取决于输入） repeatUntil：重复可观测源发出的项目序列，直到提供的stop函数返回true repeatWhen：除了onComplete...转换可观测对象 这些运算符转换由可观察对象发出的项。 订阅操作符 这些是订户用来消耗来自可观察对象的发射和通知的方法，例如onNext、onError和onCompleted。...为每个项目应用一个函数来转换可观察对象可以通过以下方法实现： cast：将结果强制转换为给定类型 map：对每个发出的项目应用指定的函数 扫描运算符 利用积累的转换可以用scan方法来完成。...联合运算符 通过调用以下方法之一，组合来自两个或多个可观测对象的最新发射值： combineLatest：发出聚合每个源的最新值的项 withLatestFrom：将给定的可观察对象合并到当前实例中 下面的示例...RxJava2.0 提供了五个主题： AsyncSubject：仅发射源可观测到的最后一个值，后跟一个完成 BehaviorSubject：发射最近发射的值，然后是可观测源发射的任何值 PublishSubject
7、地物发射电磁波的能力以发射率作为衡量标准；地物的发射率是以黑体辐射作为参照标准。 8、绝对黑体：对任何波长的电磁波辐射都全部吸收的物体。（灰体发射率小于1）。...6、Landsat卫星的特点：近圆形，近极地，与太阳同步（卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角，不随地球绕太阳公转而改变），可重复的轨道。...6、真实孔径侧视雷达的分辨率包括距离分辨率和方位分辨率。 距离分辨率指在脉冲发射方向上，能分辨两个目标的最小距离，与脉冲宽度有关，与距离无关。（采用脉冲压缩技术来提高）。...（采用波长较短的电磁波，加大天线孔径，缩短观测距离来提高）。 7、INSAR数据处理的步骤：影像配准，干涉图生成，噪声滤除，基线估算，平地效应消除，相位解缠，高程计算和纠正等。...具体如下： （1）根据图像的成像方式确定图像坐标和地面坐标之间的数学模型。 （2）根据地面控制点和对应像点坐标进行平差计算变换参数，评定精度。 （3）对原始图像进行几何变换计算，像素亮度值重采样。
Filter filter(Func1)用来过滤观测序列中我们不想要的值，只返回满足条件的值，我们看下原理图： 还是拿前面文章中的小区Community[] communities来举例，假设我需要赛选出所有房源数大于...System.out.println(community.name); } }); TakeLast takeLast(int)同样用一个整数n作为参数，只不过它发射的是观测序列中后...方法来判断是否需要终止发射数据。...通常我们用来结合RxBing(Jake Wharton大神使用RxJava封装的Android UI组件)使用，防止button重复点击。...Observable发射的值生成一个Key，然后比较这个key来判断两个数据是不是相同；如果判定为重复则会和distinct()一样过滤掉重复的数据项。
例如，可以使用它来拥有一个更大但仍然固定的线程池(分别与 calculation() 和 io() 不同)。...运算符 flatMap 首先将每个数字从1到10映射到它自己的 Flowable，然后运行它们并合并计算出的平方。 但是请注意，flatMap 并不保证任何顺序，内部流中的项可能最终交叉存取。...在这种情况下，通常有两个选项来修复转换: 1) 转换为所需的类型; 2) 查找并使用支持不同类型的特定运算符的重载。...extends R>> mapper) Type ambiguities 类型歧义： 尽管某些运算符在类型擦除方面没有问题，但它们的签名可能会变得模棱两可，特别是如果使用 java8 和 lambdas...Single类似于Observable，不同的是，它总是只发射一个值，或者一个错误通知，而不是发射一系列的值。
根据这一特性原理，即可通过一定的物理（机械）结构制作出测量不同种 类物理量的传感器（如：应变传感器、压力传感器、位移传感器等），从而实现被测物理量与频率值之间的一一对应关系，通过测量频率值变化量来计算出被测物理量...前者用微型电机作为动力，以测针自动跟踪水位进行观测，后者由电子设备部件经过测深仪与沉降点有线连接后，指挥任一沉降点进行工作，并由数码管显示逐点的观测值。在良好条件下，观测精度可达0.05mm左右。...在地球上南北纬度75°范围内均可使用。陀螺高速旋转时，由于受地球自转影响，其轴向子午面两侧往复摆动。通过观测，可定出真北方向。陀螺经纬仪主要用于矿山和隧道地下导线测量的定向工作。...利用激光束方向性好、发射角小、亮度高、红色可见等优点，形成一条鲜明的准直线，做为定向定位的依据。在大型建筑施工，沟渠、隧道开挖，大型机器安装，以及变形观测等工程测量中应用甚广。...另外,解析测图仪也可归于全能法测图仪器,它由带有反馈系统的高精度立体坐标量测仪、电子计算机、数控绘图桌、控制台及相应的软件组成。
虽然最近有一些工作旨在使用强度信息来提高准确性，但它们主要采用卷积神经网络（CNN）来拟合原始激光扫描数据，没有任何特定的强度分析或公式化。...关键点是通过尺度不变特征变换 (SIFT) [23] 或二元稳健不变可缩放关键点 (BRISK) [24] 从强度假想中提取特征来选择和跟踪的。...强度值由从反射信号接收的能量与发射的激光功率之比确定。...接收功率Pr的物理原理可确定为[21]： 其中Pe是发射激光束的功率，Dr是接收器孔径，ηsys是系统发射因子，ηatm是大气发射因子，α是物体表面与激光束之间的入射角，ρ是物体的材料反射率。...更具体地说，对于时间t观察网格单元，表面反射率可以通过： 其中M(mi|z1:t)是当前的强度观测值，nmi是对mi的总观测次数。要注意，如果网格不包含对象，则强度将标记为0，因为没有反射信号。
, M是middle, 是中间位置, S是single, 单独成词的位置)的转换概率，对应文件prob_trans.py；观测状态发射概率矩阵B 即位置状态到单字的发射概率，比如P(“狗”|M)表示一个词的中间出现...基于前缀词典实现的词图扫描，就是把这34万多条词语，放到一个trie树的数据结构中，trie树也叫前缀树或字典树，也就是说一个词语的前面几个字一样，就表示他们具有相同的前缀，就可以使用trie树来存储，...接下来我们详细看一下如何使用HMM的viterbi找到BEMS序列 3.4.1 HMM基本概念 复习一下，HMM的典型模型是一个五元组: StatusSet: 状态值集合 ObservedSet: 观察值集合...[3f8823mk6z.jpeg] 计算t=1时刻的概率 已知t=1时刻，观测为红，分别计算在在状态1,2,3的条件下得到观测的概率： [pdb77jcbvt.png] 由上图，此时取状态=3时，得到最大局部概率...计算t>1时刻的概率 在t=2时刻观测到白，t=3时刻观测到红，分别计算观测概率如下： [vx5kq12wbl.jpeg] 如上图，在t=2时，对于状态s=1，分别计算由t-1时刻的状态s={1,2,3
———–百度 对于马尔科夫实际上是根据根据历史数据和其中的规律，总结出变化的规律，使用概率转移图的形式来推断或者拟合某些事实。其实际使用的主要是状态和概率。...那么我们首先需要明确的是什么样的问题可以使用马尔科夫模型？而什么样的问题需要使用隐马尔可夫模型，在简单的叙述过后如果大家可以带着问题和答案来学习，那么就会真正理解这个的意义。...隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。...观测状态转移概率矩阵 B 发射概率 （隐状态表现为显状态的概率）。 其实要我们猜，那就很可能第一天晴天，第二天晴天，第三天下雨，当然这只是一个猜测，而我们猜测的基础是什么？...这么说吧，我们了解上图中所有的y值信息和b值信息及其对应的位置，我们知道所以的x值和a值但是不知道是如何与y对应的，即不知道他们的位置，x1可能表示的是晴天，也可能是雨天，也可能是雪天，其他的两个隐状态也是如此
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM） 首先，我们将简要地介绍HMM。HMM包含如下的五元组： 状态值集合Q={q1,q2,......,qN}，其中N为可能的状态数； 观测值集合V={v1,v2,......,vM}，其中M为可能的观测数； 转移概率矩阵A=[aij]，其中aij表示从状态i转移到状态j的概率； 发射概率矩阵（也称之为观测概率矩阵）B=[bj(k)]，其中bj(k)表示在状态j的条件下生成观测...对于这三个基本参数，HMM有三个基本问题： 概率计算问题，在模型λ下观测序列O出现的概率； 学习问题，已知观测序列O，估计模型λ的参数，使得在该模型下观测序列P(O|λ)最大； 解码（decoding）...将状态值集合Q置为{B,E,M,S}，分别表示词的开始、结束、中间（begin、end、middle）及字符独立成词（single）；观测序列即为中文句子。
当然在机器学习中还有其它的任务涉及序列数据，例如在时序建模中，我们需要使用所有前面的观测值 y 在 t+1 步时预测新的 y。在序列监督学习中，我们必须序列地预测所有 y 值。...为了计算似然度估计，我们需要计算 x_i 和 y_i 一同出现的次数占 y_i 所出现次数的比率，来估计在 y_i 出现的情况下，x_i 出现的概率： ?...在 HHM 监督场景下，可以使用最大似然估计原则来计算矩阵，从而完成参数学习。 过程为：计算每个事件在语料库中出现的次数，然后将次数归一化以形成适当的概率分布。...每次 HMM 遇到未知单词，该模型将使用 P(UNK∣T_i) 的值作为发射概率。...定义在时刻 i 状态为 t 的所有单个路径中概率最大值为 δ，维特比算法可以通过使用马尔科夫假设和如下定义的两个函数计算上式单个路径的最大值。 ? 如下计算每一个状态最可能的前面状态： ?
而核医学图像，比如正电子发射断层图像（PET）和单光子发射断层图像（SPECT），通常都是以彩色映射或调色板来显示的 元数据是用于描述图像的信息。...脑电图（EEG），单光子发射体层成像（SPECT），正电子发射型计算机断层显像（PET），功能性磁共振成像（fMRI），侵入性光学成像（Invasive Optical Imaging），颅内电极记录...它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式 PET是正电子发射断层显像（Positron Emission Tomography）的缩写，是一种先进的核医学影像技术；CT是计算机断层摄影术...，通常使用T1和T2扫描，使用最多的扫描方向为横轴位。...后缀为 .dcm，可以使用 python的dicom包读取，一般使用其pixl_array数据 Dicom格式数据处理过程 医学扫描图像(scan)其实是三维图像，使用代码读取之后开源查看不同的切面的切片
是否应该每颗卫星都使用自己的观测时间？或者应该使用每颗卫星自己的信号发射时间？，还是说这点差别对选择合适的星历其实没有关系？...调用 ephclk函数，由广播星历计算出当前观测卫星的钟差。注意，此时的钟差是没有考虑相对论效应和 TGD的。 用 3中的信号发射时间减去 4中的钟偏，得到 GPS时间下的卫星信号发射时间。...目前还只阅读了如何从广播星历中计算卫星 P、V、C的代码，关于如何从精密星历中计算，等对精密星历的理论背景有了更多了解之后再予以添加。...调用 iondelay来计算所属时间段两端端点的电离层延时。 由两端的延时，插值计算出观测时间点处的值。而对于两端延时的组合，有 3种情况。...① 两个端点都计算出错，输出错误信息，返回 0. ② 两个端点都有值，线性插值出观测时间点的值，返回 1. ③ 只有一个端点有值，将其结果作为观测时间处的值，返回 1.
计算词组中的所有单字词词频的自然对数，然后将得到的值相加，取总和最大的词组。...由于分母为归一化因子，P(S|W)为固定的值，因此求解的公式变为： ? 如果使用一元模型，则公式变为求解： ? 使用二元模型，公式变为求解 ?...第二组是观测变量{x1, x2, …, xn}，其中xi表示第i时刻的观测值。在隐马尔可夫模型中，系统通常在多个状态之间转换，因此状态变量yi的取值范围通常是有N个可能取值的离散空间。 ?...跟隐马尔可夫模型通过联合分布进行建模不同，条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模。...（3）条件随机场分词方法 条件随机场和隐马尔可夫一样，也是使用BMES四个状态位来进行分词。
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