一、概率图模型 一、概率图模型 考虑三个随机变量 ，其联合概率分布为： 对每个随机变量引入一个节点，然后为每个节点关联上式右侧对应的条件概率。 对于每个条件概率分布，在图中添加一个链接（箭头）：箭头的起点是条件概率的条件代表的结点。 对于因子 ，因为它不是条件概率，因此没有输入的链接。 如果存在一个从结点 到结点 的链接，...

速率限制 配置 元数据字段规范 Dapr配置 相关链接 速率限制 使用速率限制中间件来限制每秒的请求 速率限制 HTTP 中间件 允许限制每秒允许的 HTTP 请求的最大数量。 速率限制可以保护您的应用程序免受拒绝服务（DOS）攻击。 DOS攻击可以由恶意的第三方发起，也可以由你的软件中的错误发起（也就是 “友军 “DOS攻击）。 配...

共识算法 问题挑战 常见算法 理论界限 共识算法 实际上，要保障系统满足不同程度的一致性，往往需要通过共识算法来达成。 共识算法解决的是对某个提案（Proposal），大家达成一致意见的过程。提案的含义在分布式系统中十分宽泛，如多个事件发生的顺序、某个键对应的值、谁是领导……等等，可以认为任何需要达成一致的信息都是一个提案。 注：实践中，一...

十二、GraphGAN 12.1 模型 12.1.1 判别器 12.1.2 生成器 12.1.3 Graph Softmax 12.1.4 GraphGan 12.2 实验 十二、GraphGAN 目前的Graph Rresentation Learning 图表示学习方法可以分为两类： 用于学习图的 underlying con...

Dropout 参数 形状 代码示例 Dropout paddle.nn.Dropout ( p=0.5, axis=None, mode=”upscale_in_train”, name=None ) [源代码] Dropout是一种正则化手段，该算子根据给定的丢弃概率 p ，在训练过程中随机将一些神经元输出设置为0，通过阻止神经元节点...

三、 最大熵马尔科夫模型MEMM 三、 最大熵马尔科夫模型MEMM HMM 存在两个基本假设： 观察值之间严格独立。 状态转移过程中，当前状态仅依赖于前一个状态（一阶马尔科夫模型）。 如果放松第一个基本假设，则得到最大熵马尔科夫模型MEMM 。 最大熵马尔科夫模型并不通过联合概率建模，而是学习条件概率 。 它刻画的是：在当前观察值...

Deeplearning Algorithms tutorial 贝叶斯算法 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品进军...

配置请求的路由规则 基于内容的路由 内部实现 配置请求的路由规则 注意：本书中的 Service Mesh 章节已不再维护，请转到 istio-handbook 中浏览。 在上一节安装istio 中我们创建BookInfo 的示例，熟悉了Istio的基本功能，现在我们再来看一下istio的高级特性——配置请求的路由规则。 使用istio我...

4. 常见分布 4. 常见分布 二项分布：假设试验只有两种结果：成功的概率为 ，失败的概率为 。 则二项分布描述了独立重复地进行 次试验中，成功 次的概率。 概率质量函数： 期望： 方差： scipy.stats.binom 使用n 参数指定 ；p 参数指定 ；loc 参数指定平移 泊松分布：泊松分布使用 描...

Dropout3D 参数 形状 代码示例 Dropout3D paddle.nn. Dropout3D ( p=0.5, data_format=’NCDHW’, name=None ) [源代码] 根据丢弃概率 p ，在训练过程中随机将某些通道特征图置0(对一个形状为 NCDHW 的5维张量，通道特征图指的是其中的形状为 DHW 的3维特...