软件验证 – UPPAAL&Pacemaker- 学习笔记

[ 官网 ] http://www.uppaal.org/

[ 参考文档 ] http://www.it.uu.se/research/group/darts/uppaal/small_tutorial.pdf

在智能医疗软件验证课上用Uppaal来搭建心脏和心脏起搏器模型,中文资料比较少,记录一下。

Basic Concepts

To begin with, 理解一个简单的概念:时间自动机(Timed Automate)一个基于时钟(clocks)的有限状态机(Finite State Machine)。每个状态叫做 location

  • 状态之间的转换叫做 transitions
  • 去激活(fire)一个转换,需要有一个转换条件(guard) 和状态间的同步( synchronization
  • Guard: 满足时一个转换(中文版翻译为“使能迁移”)才可以执行
  • Synchronization: 是由一些广播信道broadcast chan构成,可以用于:
  • 接收到广播信号时进行转移
  • 转移时产生广播信号

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Computer Networks – Physical Links / Encoding

Demo: On-Off Modulation (Matlab)

Shanno-Hartley

  • Shannon-Hartley Theorem gives the theoretical throughput upper bound:
    • $C=Blog_2(1+\frac{S}{N})$
    • C: Channel Capacity, 带宽理论上限 (bps)
    • B: Bandwidth, 信道带宽 (Hz), limited by ADC, DAC rate
    • S: Signal Power, limited by safety concern
    • N: Noise Power
    • S/N or SNR: 信噪比(dB), SNR = 10 × log10(S/N)

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Advanced SQL Part 2

Views: Named Queries

Subqueries in FROM

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Advanced SQL

Run the query with an empty S:

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Database Intro & Basic SQL

Intro

  • A database is a large, organized collection of data.
  • A Database Management System (DBMS) is software that stores, manages and facilitates access to databases.
    • 传统DBMS即关系型数据库管理系统 Relational Database Management Systems (RDBMS)
    • SQL 数据描述和操作语言
    • ACID 数据库事务(Transaction)正确执行的四个基本要素的缩写:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久性(Durability)
  • Various levels of a database system

http://i2.fuimg.com/610050/55ab28f48f193a72.png

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python sklearn 无监督学习之降维 算法与应用

PCA

  • PCA(Principal Component Analysis) 主成分分析, 用于高维数据集的探索与可视化,还可以用作数据压缩和预处理等。
  • PCA可把具有相关性的高维变量合成为线性无关的低维变量,成为主成分。主成分能够尽可能保留原始数据的信息。
  • Terms:
    • 方差,各个样本和样本均值的差的平方和的均值,用来度量一组数据的分散程度。$s^2 = \frac{\sum_{i=1}^n (x_i – x)^2}{n-1}$
    • 协方差,用于度量两个变量之间的线性相关性程度。$Cov(X,Y)=\frac{\sum_{i=1}^n (X_i-\overline{X})(Y_i – \overline{Y})}{n-1}$
    • 协方差矩阵,变量的协方差值构成的矩阵。
    • 特征向量,描述数据集结构的非零向量 $A\overrightarrow{v}=\lambda \overrightarrow{v}$

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python-sklearn 机器学习导学&聚类入门实例

课程主页: https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001

课程导学

分类

  • 监督学习 Supervised Learning
    • 在给定人类标注的训练数据中学习函数
  • 无监督学习 Unsepervised Learning
    • 无人类标注的训练集
  • 增强学习/强化学习 Reinforcement Learning
    • 通过观察环境学习执行动作
  • 半监督学习 Semi-supervised Learning
  • 深度学习 Deep Learning

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