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    2019-10-03 14:25:08
    作者:叶落风逝
    链接:https://www.zhihu.com/question/36273696/answer/143055214
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    我们如果说我们认为世界是XX,就是说我们把他当做一个客观存在,而把世界当做客观存在,首先是相对于主观的思维的角度才会有客观存在,这种把主观思维的认识妄自菲薄的就是唯物主义。。

    这种认识的过程,是客观存在转化到主观思维的一种作用,是客观存在逐渐被纳入到主观思维的过程。



    我们如果说世界是XX,就是说我们把他当做一个主观思维,我们就把世界当做一个自己的认识,当做一个主观思维的东西,而只有相对于现有客观的存在才会有主观的思维,而我们已经把自己的主观思维当做了客观存在,这种把主观思维的认识妄自尊大的就是唯心主义。。
    这种运动的过程,是主观思维转化到客观存在的一种作用,是主观思维逐渐被纳入到客观存在的过程。


    可以看到,主观思维与客观存在是两个东西,但是是两个互相纳入对方有从对方中分裂的生生不息的交互过程。


    辩证法认为,两者在上一个是从一个东西中的分裂,也将在下一个关节融合成为一个东西,就是宇宙。。


    现在回到主题:

    认识世界是一种主观思维,改造世界是一种客观存在。

    前者是将客观存在纳入主观思维,后者是将主观思维纳入客观存在。前者是对主观思维妄自菲薄,后者是对主观思维妄自尊大。


    归根结底,认识世界与改造世界是一个东西,他们只是互相发生交互作用,但是他们也互相就是一个东西。

    认识世界是认识论,改造世界是方法论。辩证法的认识论就是方法论,他们互相是一个东西,这个东西就是辩证法的宇宙观。

    转载于:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/7841768.html

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    每个数据科学家一旦开始研究统计模型,就会遇到马尔可夫链和马尔可夫过程这两个术语。本文将以一种易于理解的方式解释马尔可夫过程的基本概念。

    马尔可夫链广泛应用于金融、汽车、食品、博彩业,在日常生活中几乎无处不在。因此,这是所有统计学家必须知道的话题。

    天气、赌博、股价、人类行为等都是马尔可夫过程。

    文章主旨

      本文旨在解释以下关键主题:

    1. 什么是马尔可夫过程?
    2. 什么是马尔可夫链?
    3. 马尔可夫链实例
    4. 什么是平稳马尔可夫链分布?

    1. 什么是马尔可夫过程?

    让我们考虑一个物体以随机的方式移动。这个对象可以是足球、考虑下一步的棋手、汇率、股票价格、汽车运动、客户在队列中的位置、在路上移动的人、足球场上的运动员等等。

    这些物体以随机的方式移动。因此,我们可以得出结论,物体在本质上是随机的。这些对象基本上代表了整个系统。有趣的是,所有这些系统都可以有马尔可夫性质。

    什么是马尔可夫性质?

    如果一个物体以一种随机的方式运动,并且它的运动是无记忆的,那么这个物体就具有马尔可夫性质。

    作为一个例子,我们假设我们的目标对象是一个被一群足球运动员踢来踢去的足球。接下来足球可以在任何状态下进行。作为一个例子,它可以左右移动。如果我们的目标对象是一个公司的股票价格,那么它接下来可以得到任何数值,比如0.999,1,2,3等等。现在,我们在上面说马尔可夫性质是无记忆的。它意味着物体的未来运动只取决于它的当前状态。这是最重要的概念。

    马尔可夫性质是无记忆的,这就引出了马尔可夫链的概念。

    1. 什么是马尔可夫链?

    让我们考虑一个物体以随机的方式移动,对象(或系统)的状态可以更改。这种变化称为跃迁,每个跃迁都有与其他跃迁相关联的概率。

    因此,这个数学系统可以从一种状态过渡到另一种状态,这种过渡是基于概率的。

    系统是一个随机过程的例子。假设它可以处于状态A或状态B。我们还可以考虑,当对象处于状态A时,它保持在状态A的可能性为40%,转换为状态B的可能性为60%,如下所示:

    示例状态机

    需要注意的关键是进程具有马尔可夫性质,这意味着它是无记忆的。因此,未来转变的可能性并不依赖于过去的状态。它们只取决于当前的状态。这就是我们认为它没有记忆的原因。

    马尔可夫链是一个具有马尔可夫性质的随机过程。

    马尔可夫链表示物体的随机运动。它是随机变量的序列Xn,其中每个随机变量都有一个与其相关联的转移概率。每个序列也有一个初始概率分布π。

    考虑一个可以处于三种状态之一的对象{A,B,C}。随后,这个对象从状态A开始,可以转到另一个状态B或状态C,依此类推。所有状态A、B、C等都在状态空间中(状态空间是所有可能状态的集合)。

    马尔可夫链的组成

    这就引出了马尔可夫链的两个主要组成部分:

      1. 状态空间

    状态空间是随机系统可能处于的所有状态(位置)的集合。

    它被表示为S。作为一个实例,S可以是{up,down}或{top,bottom}或{1.1,2.2,…}或{positive,negative,neutral}或{A A A,AA,A,B,D,E..}等。             

    需要注意的是,S是状态空间,它是对象可能处于的所有状态的集合。

      1. 转移概率

    第二部分是转移概率。转移概率是一个概率表。表中的每个条目i,j都告诉我们对象从状态i转换到状态j的概率。

    因此,所有需要等于或大于0的状态都有一个相关的概率。另外,概率值之和需要为1。             

     

    转移概率告诉我们物体可能处于的下一个状态及其相关概率。因此,对象的下一步移动仅依赖于其当前值。             

    假设我们有一个转移概率矩阵:

    上表显示,如果目标对象处于“向上”状态,则它有60%的机会过渡到“向下”状态,40%的机会保持在“向上”状态。此外,如果目标对象处于“向下”状态,则有60%的可能性它将过渡到“向上”状态,40%的可能性它将保持在“向下”状态。             

    需要注意的关键是,只需要知道当前状态就可以确定未来状态的概率分布。任何其他历史信息都是毫无意义的。

    1. 马尔可夫链实例

    本节将用一个易于理解的例子来解释马尔可夫链的概念。

    让我们考虑一下,我们试图预测交易对手名单的评级。每个交易对手都有当前评级。例如,交易对手Alpha可以有等级A、B或C。因此,{A、B、C}是状态空间中的状态。

    我们得到了一个转移概率矩阵。这个矩阵也称为随机矩阵。转移概率矩阵告诉我们交易对手转移到另一个评级的概率。

    交易对手评级状态空间={A,B,C}             

    转换矩阵:

    需要注意的是,概率行或列的总和是1。             

    因此,如果交易对手的评级为a,则有30%的机会将其转换为C级,50%的机会将其自身转换为B级,而它有20%的机会保持在a级。              随机过程也有一个概率分布,我将很快解释。             

    这就引出了重要的定理:             

    如果一个马尔可夫链是{Xn},并且有一个状态空间S,具有转移概率{pij},其初始概率分布为{μi},那么对于作为S元素的任何i,我们得到:

    PX1=i=∑μPi(S的所有k元素之和)

    因此,我们还应考虑交易对手的当前概率分布如下:

       对于评级为a的交易对手,其评级为0.5             

    对于评级为B的交易对手,其评级为0.1             

    对于评级为C的交易对手,其评级为0.4。             

    马尔可夫链的概率分布可用行向量π表示,如下所示:

    概率分布加起来是1。             

    有了这些信息,我们可以开始更好地理解这个过程。随着时间的推移,我们可以开始估计物体处于特定状态的概率。例如,对于下一个评级为C的交易对手,我们可以将所有状态的当前概率分布和转移概率的乘积相加:

    P(X1=C) = (0.5*0.3) + (0.1*0.4) + (0.4*0.3) = 0.31

    它告诉我们,大约31%的时候,这个交易对手在一个步骤后将获得C级评级。一旦我们有了这些信息,我们就可以开始以更高的置信度预测一个以随机移动的物体。

    1. 什么是平稳马尔可夫链分布?

    这就带来了随机变量的稳定性。这是本文的最后一个重要部分。本节将介绍马尔可夫链的平稳分布问题。             

    假设我们的目标随机过程需要被估计,我们想了解随机过程的稳定性。             

    我们知道马尔可夫链具有概率分布。平稳这个词意味着主体是恒定的,我们知道我们的随机对象可以移动到任何可能的状态。这个例子中的主体是随机过程的概率分布,而不是随机对象本身。

    因此,如果一个马尔可夫链的统计分布是平稳的,那么它意味着分布不会随着时间的推移而改变。             

    因此,如果转移矩阵是P,概率分布是π,那么马尔可夫链的平稳分布是π=π*P             

    这是一个非常重要的概念。它告诉我们,无论具有平稳概率分布的系统在开始时在哪里,随着时间的推移,系统在一个状态下花费的时间量将与其概率分布近似。

    而且,链的概率总是和它开始的概率一样。             

    如果{Xₙ}是一个马尔可夫链,并且它具有平稳分布{πᵢ},那么如果对于所有i都有P(Xₙ=i)=πᵢ,那么只要m>n ,就有P(Xₘ=i)=πᵢ(对于所有i)。             

    这些信息可以帮助我们预测随机过程。

    1. 总结

    本文解释了以下关键问题:

    1. 什么是马尔可夫过程?             
    2. 什么是马尔可夫链?             
    3. 马尔可夫链实例             
    4. 什么是平稳马尔可夫链分布?

    翻译:tensor-zhang

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    2013-12-17 19:06:22
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  • 一句话+一张图说清楚——银行算法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-08 21:10:44
    本文试图用一句话+一张图说清楚操作系统中的银行算法。我相信用一句话可以讲清楚一个算法的核心思想,一张图可以描述整个算法的操作步骤。但本人能力有限,错误之处望大家指出,多谢。 一句话: 当一个进程...

    本文试图用一句话+一张图说清楚操作系统中的银行家算法。我相信用一句话可以讲清楚一个算法的核心思想,一张图可以描述整个算法的操作步骤。但本人能力有限,错误之处望大家指出,多谢。

    一句话:

    当一个进程申请使用资源的时候,银行家算法通过先 试探 分配给该进程资源,然后通过安全性算法判断分配后的系统是否处于安全状态,若不安全则试探分配作废,让该进程继续等待。

    那么此时会有一个问题,如何判断系统是否处于安全状态?算法流程将用下面一张图来表示。

    一张图

    这里写图片描述

    • 首先是银行家算法中的进程
      包含进程Pi的需求资源数量(也是最大需求资源数量,MAX)
      已分配给该进程的资源A(Allocation)
      还需要的资源数量N(Need=M-A)

    • Available为空闲资源数量,即资源池(注意:资源池的剩余资源数量+已分配给所有进程的资源数量=系统中的资源总量)

    假设资源P1申请资源,银行家算法先试探的分配给它(当然先要看看当前资源池中的资源数量够不够),若申请的资源数量小于等于Available,然后接着判断分配给P1后剩余的资源,能不能使进程队列的某个进程执行完毕,若没有进程可执行完毕,则系统处于不安全状态(即此时没有一个进程能够完成并释放资源,随时间推移,系统终将处于死锁状态)。

    若有进程可执行完毕,则假设回收已分配给它的资源(剩余资源数量增加),把这个进程标记为可完成,并继续判断队列中的其它进程,若所有进程都可执行完毕,则系统处于安全状态,并根据可完成进程的分配顺序生成安全序列(如{P0,P3,P2,P1}表示将申请后的剩余资源Work先分配给P0–>回收(Work+已分配给P0的A0=Work)–>分配给P3–>回收(Work+A3=Work)–>分配给P2–>······满足所有进程)。

    如此就可避免系统存在潜在死锁的风险。

    来个例子

    在银行家算法中,若出现下述资源分配情况:
    这里写图片描述

    注:题中共四种资源,P0的Allocation为(0,0,3,2)表示已分配给P0的第一种资源和第二种资源为0个,第三种资源3个,第四种资源2个。

    (1)该状态是否安全? (2)若进程P2提出请求Request(1,2,2,2)后,系统能否将资源分配给它?

    (1)利用安全性算法对上面的状态进行分析(见下表),找到了一个安全序列{P0,P3,P4,P1,P2},故系统是安全的。
    这里写图片描述

    (2)P2发出请求向量Request(1,2,2,2),系统按银行家算法进行检查:

    ①Request2(1,2,2,2)<=Need2(2,3,5,6)
    ②Request2(1,2,2,2)<=Available(1,6,2,2)
    ③系统先假定可为P2分配资源,并修改Available,Allocation2和Need2向量:
    Available=(0,4,0,0)
    Allocation2=(2,5,7,6)
    Need2=(1,1,3,4)
    此时再进行安全性检查,发现 Available=(0,4,0,0) 不能满足任何一个进程,所以判定系统进入不安全状态,即不能分配给P2相应的Request(1,2,2,2)。

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      • 应用层
      • 传输层
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    • 其他名词解释
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    名词解释

    应用层

    • API
      应用程序编程接口
    • HTTP
      超文本传输协议
    • CDN
      内容分发网络
    • SMTP
      Simple Mail Transfer Protocol,即简单邮件传输协议,能传送可打印的7位ASCII码的邮件协议。
    • POP3
      Post Office Protocol,即第三版的邮局协议,用于电子邮件的接收。本协议主要用于支持使用客户端远程管理在服务器上的电子邮件。
    • IMAP
      因特网邮件访问协议
    • DNS
      Domain Name System,即域名系统,把域名翻译成IP地址的系统称为域名系统。

    传输层

    • ACK
      肯定确认
    • NAK
      否定确认
    • GBN
      后退N步协议
    • SR
      选择重传
    • FSM
      有限状态机
    • MSS
      最大报文段长度
    • MTU
      Maximum Transfer Unit,即最大传送单元,每一种链路层协议规定的所能传送的帧的数据部分长度上限。
    • RTT
      Round Trip Time,即往返时间,从发送方发送数据开始到发送发收到来自接收方的确认信息总共经历的时间。
    • ATM
      即异步传输方式,一种以信息元为基础的分组交换和复用技术。
    • ABR
      可用比特率
    • RM
      资源管理
    • AIMD
      加性增,乘性减

    网络层

    • VC
      虚电路
    • AQM
      主动队列管理
    • RED
      随机早期检测
    • HOL
      线路前部阻塞
    • IP
      Internet Protocol,即网际协议,为计算机网络相互连接进行通信而设计的协议。
    • CIDR
      Classless InterDomain Routing,即无分类域间路由选择,特点:消除了传统的A类、B类和C类地址以及划分子网的概念。
    • NAT
      Network Address Translation,即网络地址转换,使用本地地址的主机在和外界通信时,要在NAT路由器上将本地地址转化为全球IP地址,从而与因特网连接。
    • LS
      链路状态
    • DV
      距离向量
    • AS
      Autonomous System,即自治系统/鉴别服务器,在单一的技术管理下的一组路由器。
    • RIP
      Routing Information Protocol,即路由信息协议,一种分布式的基于距离向量的路由选择协议。
    • OSPF
      Open Shortest Path First,即开放最短通路优先,用于在单一自治系统内部使用的路由选择协议。
    • BGP
      Border Gateway Protocol,即边界网关协议,各自制系统间的路由选择协议
    • IGMP
      因特网组管理协议

    链路层

    • EDC
      差错检验和纠正比特
    • CRC
      Cyclic Redundancy Check,即循环冗余校验码,一种差错检验方法。
    • HDLC
      高级数据链路控制
    • TDM
      时分多路复用
    • FDM
      即时分多路复用技术,是在信道带宽超过原始信号所需带宽情况下,将物理停产的总带宽分成若干个与传输单个信号带宽相同的子停产,每个子信息传输一路信号。
    • CDMA
      即码分多址,一种扩频多址数字式通信技术,通过独特的代码序列建立信道的多路方式。
    • ARP
      Address Resolution Protocol,即地址解析协议,计算机用以匹配IP地址到硬件地址的协议。
    • MDC
      模块化数据中心

    无线网络和移动网络

    • BSS
      基本服务集
    • AP
      接入点
    • SSID
      即服务集标识符,可以将一个无线局域网分为几个需要不同身份验证的子网络,每一个子网络都需要独立的身份验证,只有通过身份验证的用户才可以进入相应的子网络,防止未被授权的用户进入本网络。
    • RTS
      请求发送
    • CSMA/CA
      Carrier Sense Multiple Access / Collision Avoidance,即载波侦听多点接入/冲突避免。
    • CSMA/CD
      Carrier Sense Multiple Access / Collision Detection,即载波监听多点接入/冲突检测,特点:多点接入 载波监听 碰撞检测
    • CTS
      允许发送
    • BTS
      收发基站
    • BSC
      基站控制器=>寻呼,切换,BTS,划信道
    • MSC
      移动交换中心
    • RNC
      无线电网络控制器
    • COA
      转交地址
    • MAC
      Medium Access Control,即媒体接入控制,是识别LAN(局域网)节点的标识。

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      安全关联
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      安全参数索引
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      入侵检测系统
    • IPS
      入侵防止系统
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      数据加密标准
    • AES
      高级加密标准

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    • DDOS

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    • CGI

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    • DHCP

    Dynamic Host Configuration Protocol,即动态主机配置协议,一种自动为工作站分配IP地址并设置IP相关信息的方法。

    • FTP

    File Transfer Protocol,即文件传输协议,用互联网上各计算机之间传送文件的协议。

    • ICMP

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    Internet Service Provider,即因特网服务提供者,负责因特网运营,提供因特网服务的公司。

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    即开放系统互连基本参考模型,为ISO(国际标准化组织)制订的七层网络模型。

    • P2P

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    • WWW

    World Wide Web,即万维网,WWW服务采用客户机/服务器工作模式。它以超文本标记语言HTML与超文本传输协议HTTP为基础,为用户提供界面一致的信息浏览系统。

    • 带宽

    在计算机网络中,带宽用来表示网络的通信线路传送数据的能力,因此网络带宽表示在单位时间内从网络中的某一点到另一点所通过的“最高数据率”,带宽的单位是“比特每秒”,记为b/s。

    • 网络的体系结构

    计算机网络的各层及其协议的集合,称为网络的体系结构。

    • 移动IP

    移动IP又称为移动IP协议,是由IETF开发的一种技术,这种技术允许计算机移动到外地时,仍然保留其原来的IP地址(即永久地址或归属地址),在外地网络中会获得一个转交地址。

    • 虚电路服务

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  • 经典的进程同步问题-----哲学进餐问题详解

    万次阅读 多人点赞 2019-11-25 08:33:21
    ​ 本文和接下来几篇博文是对上篇文章(进程同步机制)的一次实践,通过具体的例子来加深理论的理解,会...哲学进餐问题是诸进程间竞争临界资源而导致死锁的典型例子,具有很大的代表性,因此在这里我们也对其进行...
  • 导读:为了解决模型的“黑盒”问题,科学们提出了可解释机器学习。除了预测的精准性之外,可解释性也是机器学习模型是否值得信赖的重要衡量标准。可解释机器学习(IML)的核心思想在于选择模型时,...
  • PV操作经典例题——哲学进餐问题

    万次阅读 多人点赞 2019-04-10 11:31:14
    哲学进餐问题: 五个哲学共用一张圆桌,分别坐在周围的五张椅子上,在桌子上有五只碗和五只筷子,他们的生活方式是交替地进行思考和进餐。平时,一个哲学进行思考,饥饿时便试图取用其左右最靠近他的筷子,...
  • 深度学习的可解释性!

    千次阅读 2021-02-12 22:00:00
    一、深度学习的可解释性研究概述随着深度学习模型在人们日常生活中的许多场景下扮演着越来越重要的角色,模型的「可解释性」成为了决定用户是否能够「信任」这些模型的关键因素(尤其是当我们需要机器为...
  • IP地址的名词解释

    千次阅读 2021-07-26 07:01:08
    IP地址(Internet Protocol Address)是指互联网协议地址,又译为网际协议地址。IP地址是IP协议提供的一种统一的地址格式,它为互联网上的每一个网络和每一台主机分配一个逻辑地址,以此来屏蔽物理地址的差异。...
  • 机器学习的可解释

    千次阅读 2020-12-09 19:00:00
    1.3 可解释性的分类 根据可解释性方法的作用时间、可解释性方法与模型的匹配关系、可解释性方法的作用范围,我们可以将机器学习的可解释性方法分为:本质可解释性和事后可解释性、针对特定模型的可解释性和模型无关...
  • 解释性机器学习:从入门到实战

    千次阅读 多人点赞 2019-12-09 19:43:53
    机器学习的巨大成功导致AI应用的... 但是,这些系统如果无法向人类解释为何作出这样的决策,那么它们的有效性将会受到限制。如果用户要理解,信任和有效管理新兴的人工智能”合作伙伴“,那么可解释的AI将至关重要。
  • 1.官网下载Pycharm community版如pycharm-community-2017.3.1.tar.gz。2. #解压tar.gztar xfz pycharm-*.tar.gzcd bin./Pycharm.sh然后...4.新建项目1)File->New project->设置项目所在路径:设置解释器:ubuntu16....
  • 前言最近在使用pycharm开发新项目的时候,每次打开新的工程都显示没有解释器,要不加了解释器就是代码一堆没有红色错误提示没有模块问题,找到了解决办法做一个记录.问题打开新项目提示没有解释器按照操作选择别的项目...
  • 模型可解释性-SHAPE

    千次阅读 多人点赞 2020-09-09 20:37:33
    SHAP, 全称是 SHapley Additive exPlanation,属于模型事后解释的方法,可以对复杂机器学习模型进行解释,其中各个单词的意义为: SHapley:代表对每个样本中的每一个特征变量,都计算出它的 Shapley Value。 ...

空空如也

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