@@很久没来了，散分@@

pb8 2015-05-08 03:23:18

最近又走了几位年轻的帅哥美女，同志们要多注意身体！
散分快乐，天天快乐！

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PB菜鸟 2015-06-16

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zjl8008 2015-06-13

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DYFDWX 2015-06-13

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接分，快乐每一天

holdingsword 2015-06-12

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混个脸熟，接分ing

sybasebbs 2015-06-12

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管它接过没，再接次分。。

jjanus 2015-06-11

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还有分吗？哈哈

smitxx 2015-06-11

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很长时间没得过分了

xie良 2015-06-11

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常常回来看看！！

lao_bulls 2015-06-11

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长时间没得过分了

runsoft 2015-06-10

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很长时间没得过分了

lovepu 2015-06-03

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表示默哀啊。。。。

我是吓大的 2015-05-24

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会计信息化专业学生，有些关于PB的问题请教各位老师。求老师远程帮忙，383534737在线等。 CREATE TABLE "dba"."ys_fymx" ("ysid" char(9) NOT NULL DEFAULT NULL, "yssy" varchar(50) DEFAULT NULL, "yslx" varchar(10) DEFAULT NULL, "yf" varchar(2) DEFAULT NULL, "sqr" varchar(10) DEFAULT NULL, "sqsj" timestamp DEFAULT NULL, "shbz" varchar(1) DEFAULT NULL, "shr" varchar(10) DEFAULT NULL, "shrj" timestamp DEFAULT NULL, "ysje" numeric(19,4) DEFAULT NULL, "sjfsje" numeric(19,4)；想请教各位老师，这段代码有什么问题，为什么我不能用它在数据库中创建数据表。谢谢各位老师，被抽到论文检查，明天就要交，奈何PB学的太差。

eclat2299 2015-05-22

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Powerbuilder我会一直用, 一直用等他被淘汏了, 我也要退休了

阿木已被某人占用 2015-05-20

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接分

eclat2299 2015-05-12

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WorldMobile 2015-05-12

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人越来越少了，来接分的都少了

gzlx 2015-05-11

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www_huabo 2015-05-11

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北京大丸子 2015-05-11

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接分接分

zjl8008 2015-05-09

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这可以通过最小化KL散度来找到最优的变分分布，从而近似真实的后验分布。它是变分推断中的一个目标函数，通过最小化变分自由能，可以找到一个近似分布，使其尽可能接近真实的后验分布。变分自由能与最大化证据下界是等价的，因为最大化 ELBO 的过程等价于最小化其负值，即最小化变分自由能，且通常通过迭代的方式进行。通过最小化变分自由能，我们在近似分布的选择中取得了折中，同时考虑了与真实后验的接近度和模型对观测数据的拟合。其中，Q 是我们希望找到的近似分布，P 是真实的后验分布，X 是观测数据，Z 是未知的潜在变量。

RBM学习方法当前在对RBM 的研究中，典型的学习方法有Gibbs 采样(Gibbs sampling)算法，变分近似方法(variational approach)，对比散度(contrastive divergence,CD)算法，模拟退火(simulate annealing) 算法等。下面对这些方法进行对比。 1、Gibbs采样算法（1）简介 G

KL散度的公式是 KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logp(x)q(x)dx KL[p(x)||q(x)] = \int_{x}p(x)log{p(x) \over q(x)}dx KL[p(x)∣∣q(x)]=∫xp(x)logq(x)p(x)dx 假设真实分布为p(x)p(x)p(x)，我们想用分布q(x)q(x)q(x)去近似p(x)p(x)p(x)，我们很容易想到用最小化KL散度来求，但由于KL散度是不对称的，所以并不是真正意义上的距离，那么我们是应该用KL[p∣∣q]KL[p||q]

@，@@，# 是input语句中的指针控制命令； 1）@ 表示执行下一个操作时，指针移到下一个记录（也就是下一行） eg1：仅有一行数据 data age; input id age @; /*使用一个@*/ cards; 1 23 2 29 3 49 4 36 ; run;/*数据占用一行空间，此时SAS仅读了1次，显然没有读完，与我们期待不同，就跳到下一行阅读下一个数据，因为下一行没有数据可读，所以就读了一次就完了*/ proc print data=age; run; eg2：多行数据..

Jensen-Shannon散度是一种改进的、对称的概率分布相似性度量，能够有效克服KL散度的局限性。它具有非负性、对称性和有界性等良好性质，广泛应用于机器学习、自然语言处理、生物信息学和信息论等领域。JS散度的直观含义是通过比较两个分布与它们的中间分布的差异，来量化两个分布之间的相似性。

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