葡京赌场直营官网红,晚饭吃鸡!——accept关闭问题

  假期收尾了,学芽子们都军训了。一群张一山和周冬雨于校内晃晃悠悠,说起来春风十里吧尽管军训比较好玩。对于自身这种一年赶上平部可以的食指,显然是略对莫鸣金收兵。在自假任务即将全面之际,我起来减慢脚步寻找存之上佳时刻,因为我要么恨不得休息之,开学又使来开学的事务做,午休一会都要打上几将《绝地求生大逃杀》!因为我还无吃到鸡!·搞计算机的不玩游戏而说公作不作笑。咦,其实自己吧时有发生几乎独月无打了哄。

  整个专栏对多年来修之几率图模型(Probabilistic Graphical
Models)做一个总结,本篇主要总结Bayesian Networks的基本原理。

  这个胜者吃鸡源于电影《决胜21碰》中男性主角在赌场常说的如出一辙句子。“大吉大利,今晚凭着鸡!”,而异还发同等词话“我之宇宙观,昨天是历史,明天凡是单迷”我呢格外喜爱。

1、对于多变量的遍布

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  PGM的重要目的是提供相同栽中之家伙来解约多概率变量模型。用一道概率来表示多概率变量模型如下:

 

                          P(X1,X2,…,Xn)
                                                   (1)

  今天本身发现我的学籍异动系统表设计之免极端好,为了图方便把通知书表和申请书表给捏到一块儿了。出了有的烦劳,在软件架构方面我或者着急了,没有出色的全方面的了解这系统即下手实现,犯了蔑视的一无是处。

  PGM的主意是把此合伙概率变成极概率。一个简的事例,可以象征成:

唯恐最近己比渴望休息,在技术方面比较躁动,追求速度了来。反思。

                   P(X1,X2,…,Xn)

P(X1)P(X2|X1)P(X3|X1,X2)…P(Xn|X1…Xn-1)      
  (2)

  公式(2)中颇具的variable(X1,X2等于)之间都非独立,假要别一样种植最的情况有所的variable之间任何独立的情形,则法概率分布(CPD)可以表示成:

                               
P(X1,X2,…,Xn) =
P(X1)P(X2)…P(Xn)                    
(3)

  对于公式(2)中的情,假要同一共有n个variable,每一个variable中产生k个values,因为其是借助关系所以一共发
kn栽情形,因为对X1有k种取值的情景,那么在X1已领略之前提之下,X2也是发五栽情景,两单variables组成一个二维的向量,共有k2种情形,依次类推,其数据级便是kn。但是对彼此独立的波而言,共有nk中状态,每个时间都是独立的,每一个variable的选料都是C1K,比由公式(2)数量级大大的减少。但是于大部分现实情况中,并无是如此的,PGM模型通常会取两者的中间地带,在测算效率和合理的建模能力中折中。

 

2、例子The Dishonest Casino

  假而同一栽赌场玩,有个别独骰子,一个凡是Fair
Die,1-6数字出现的几率是均等的;另一个是Loaded
die,1-5并发的概率是1/10,6产出的几率是1/2。Casino
player于个别个骰子里展开切换。每次下淌1美元,你用Fair
Die骰子,每次与Casino
player比较特别小,数字格外的人口方可收获两个人之赌注2美元。

  给出Casino player投出骰子的队:

  124552 6 4 6214 614 613 613666 166 466 1 6 366 1 6 366 1 6 3 6 1
6515 61511514 61235 62344

  问题:(1)投产生该队的可能?(EVALUATION problem 评估问题)

     (2)序列哪部分凡是故Loaded die投的?(DECODING question
解码问题)

        (3)Casino player切换骰子的效率?(LEARNING question
学习问题)

  针对当时几只问题:

     
(1)选择variables:Xn——表示第n糟投掷骰子的结果;Yn——表示第n潮是不是是故Loaded
die投掷的,其中X是已知道的,Y是大惑不解之。

     
(2)选择结构:模型如下图,假要对骰子的挑三拣四是咱们的均等栽政策,所以Yt和Yt+1凡是相关的,并且每次的投射掷数与骰子有关Yt
→ Xt。

      (3)选择概率:P(Yt+1|Yt),P(Xt|Yt)

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图1(取自CMU 10708课程)

  因此可以求得共同概率分布:

    p(x,y) = p(x1,…,xT,y1,…,yT) =
p(y1)p(y2|y1)…p(yT|yT-1)p(x1|y1)p(x2|y2)…p(xT|yT)

         = p(y1,…,yT)p(x1,…,xT|y1,…,yT)

    因此可得边缘概率:p(x) = ∑p(x,y)

    后验概率:p(y|x) = p(x,y) / p(x)

 

3、贝叶斯网络

  贝叶斯网络是如出一辙种植PGM模型,是发生往开环图(DAG),用来代表variables之间的尺码依赖关系及单身关系。节点表示variables,有向度表示两单variable之间的因关系。

  3-1、因式分解

                       P(X1, X2, . . . , Xn)
= ∏i=1:nP(Xi |Parents(Xi))

  3-2、独立性

  对于variables X,Y,若两者相互独立,则满足:P(A,B) = P(A)P(B) ,
P(A|B) = P(A) , P(B|A) =
P(B),在贝叶斯网被,如下图网络是一个学员的各种关系图,Difficulty代表考试的难度,Intelligence表示学生的原貌,这半独控制了学员的成Grade,成绩控制了学生可以以到何等的引荐信Letter,Intelligence决定了生会生哪的SAT成绩等等。在网中发生几种植流动形式X->Y
, X<-Y , X->W->Y , X<-W<-Y , X<-W->Y ,
X->W<-Y。

  X->Y和Y->X一定是相互依赖的,其他几栽情形的赖情况如下表所示,√表示链是激活的,即X、Y之间出指关系,×表示链是勿激活的,即X、Y之间是互为独立的关联,拿最后一个V型结构来比喻,Difficulty->Grade<-Intelligence这同一长条线达,其中学生的实绩是早已领略的了,那么只要课程的难度进一步难,成绩自然的景下,说明这同桌越来越明白、能力越强,Difficulty与Intelligence之间是相互影响的,没有单身;但是如果学生的成就未知,那么考试的难度是同生的灵气完全没涉及的个别件事,因此Difficulty与Intelligence之间是互为独立的。

  W未知 W已知
X->W->Y ×
X<-W<-Y ×
X<-W->Y ×
X->W<-Y ×

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图2(取自coursera Stanford PGM课程)

  总结:对于一条链,X1->X2->…->Xk,如果立即长长的链子是激活的,那么满足下面两独规范

      (1)对于另外的V型结构,Xi-1 -> Xi <- Xi+1,Xi
或者其子孙节点至少发生一个凡曾经领略之;

      (2)对于另外的V型结构,Xi-1 -> Xi <- Xi+1,除了Xi
其他都未知。

 

  3-3、I-maps

  定义:如果图G中之享有乘独立性分布,在遍布P中全部能够找到,那么G就称为分布P的I-map,I
表示因独立分布的会师,
I(G)为I(P)的子集,及P中部分依赖独立分布可能图G中没有,但是图G中颇具的借助独立分布,在P中全部能找到。

  依赖独立(D-separated)即以已知Z的场面下,A和B无通路,则A与B依赖独立。基座d-sepG(x,y|z)
等价于 P:(x⊥y|z)。

  以一个图G中,如果为一定了节点Xi的父节点,那么其跟除了其后裔节点的有所节点依赖独立,以图2为例,如果已经解了Letter的父节点Grade,那么Letter与Difficulty、Intelligence、Coherence依赖独立。更多对D-separated的解释可见博客:https://my.oschina.net/dillan/blog/134011

 

  3-4、P-maps

  定义:如果 I(P) = I(G),则图G叫做概率分布P的p-map(perfect map)。

  并无是各国一个概率分布P都有p-map,例如:

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图3(取自http://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10708-14/scribe\_notes/scribe\_note\_lecture3.pdf)

  对于图顶显示的鲜只概率分布,BN1不克满足B⊥D | A , BN2无可知满足B⊥D |
C的基准,但是马尔科夫网络可以象征,马尔科夫网络比较由贝叶斯网络发生再次好之表现性。

 

 

 

    

 

  总结一下前方路召开的传感器接收程序吧。java的,socket和线程结合,http加密发送请求,流的读写及16前行制字节码以及log4j等。

  我的次第角色是劳动端server,传感器是客户端(每个传感器来分别端口,发送和一个端口的server)。程序启动传感器会冲ip端口连入,我会定期像她发送16进制指令,把多参数数据读回来取平均值,检查数据是否很,最后加密发给php网站。

  我们还懂得socket的accept是死的法子。如果自身错过决定server的开关,会发出一个很累,就是端口占用问题。java.net.BindException:
Address already in use: JVM_Bind,一定要关门好socketServer和socket。

 1 public static void socketServerInit(Main main){
 2         Configuration configuration = null;
 3         try {
 4             LOG.info(">>>> 服务器已启动  <<<<");
 5             ss = new ServerSocket();
 6             ss.setReuseAddress(true);
 7             ss.bind(new InetSocketAddress(Main.IpField.getText(),Integer.valueOf(Main.portField.getText())));  
 8             LOG.info(">>>> 配置成功,等待连接");
 9             while (true) // 服务器端一直监听这个端口,等待客户端的连接
10             {
11                 configuration=readConfig(configuration,main);
12                 sk = ss.accept(); // 当有客户端连接时,产生阻塞
13                 LOG.info(">>>>  获取一个连接");
14                 saveConfigToLocal(configuration);
15                 printBhOnView(main,sk,configuration);
16                 LOG.info(">>>>>> 数据接收程序启动 <<<<<<");
17                 SocketServerRun socketServerRun = new SocketServerRun();
18                 socketServerRun.setConfiguration(configuration);
19                 socketServerRun.setServer(ss);
20                 socketServerRun.setSocket(sk);
21                 Thread thread = new Thread(socketServerRun);
22                 thread.start();
23 //                new SocketThread(sk, configuration).start();// 新建一个socketThread处理这个客户端的socket连接
24             }
25         } catch (IOException ex) {
26             ex.printStackTrace();
27         } finally {
28 //            try {
29 //                if (sk != null) {
30 //                    sk.close();
31 //                }
32 //                if (ss != null) {
33 //                    ss.close();
34 //                }
35 //            } catch (Exception ex) {
36 //                ex.printStackTrace();
37 //                LOG.error(ex.getMessage());
38 //            }
39         }
40     }

  但还有麻烦,我当自家老是了一个传感器后开线程去读数据了,sk =
ss.accept()这个代码会再次给实践及,去当下一个传感器。这时候关闭socket的话语会报错java.net.SocketException:
socket closed。总之很头疼。

 在自己之系可将其catch掉,然后凭他。但是这么做是无引进的,等自身想开解决办法再创新吧,今天先行勾勒及就通下去用到的技巧我会挨篇写有。以供参考。

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附一摆放图下章继续说道。

 

 

  我莫每天玩喔,下了班后或要拘留王小波的修的。程序虽然大纯情,但自还有自己的活着,它是自己之等同组成部分。

今底情诗,就来平等篇徐志摩的《偶然》吧。来与本身大声念(带感情),预备,起。

  我是皇上之一片云,

  偶尔投影在公的心波——

  你不要大惊小怪,

  更无需好——

  以转瞬间消灭了踪影。

 

  你本身遇上在黑夜的海上,

  你有你的,我来我的,方向;

  你记忆也好,

  最好而忘记,

  在当时交会时互放的敞亮!