马尔可夫转换场(MRF, Markov Transition Fields)比GAF要简单一些，其数学模型对于从事数据科学的工程师来说也并不陌生，诸如马尔可夫模型或隐含马尔可夫模型(HMM)也是我们经常会用到的建模方法，在自然语言处理、机器学习等数据科学任务中也会经常遇到。
我们假设一个长度为
N
N
N 的时序数据，第一步我们把每一个值放到一个分位数中，例如，如果我们使用四分位数，那么就是把所以的值放置到其属于的分位桶中，25%，50%，75%，100%。这有点类似于直方图中的bin值。我们可以把每一个桶想象成马尔可夫模型中的一种状态。
接下来，我们构造马尔可夫状态转移矩阵：
A
i
j
=
P
(
s
t
=
j
∣
s
t
−
1
=
i
)
A_{ij} = P(s_t = j | s_{t-1} = i)
Aij=P(st=j∣st−1=i)
记得这里的 A i j A_{ij} Aij 代表从状态 i i i 转到状态 j j j 的转移概率，如果我们用 Q Q Q 分位数，那么这个矩阵就是 Q × Q Q \times Q Q×Q
通常情况下，我们会采用最大似然法来估计转移概率，简单来说 A i j A_{ij} Aij 可以用从状态 i i i 到 j j j 的计数除以状态 i i i 的次数或者是计数矩阵进行规范化。可以看到，从原时序数据转化来的马尔可夫状态转移矩阵对于原数据的分布不太敏感，并且丢失了时间信息，这并不是一个好事。所以MTF浮出水面。
MTF，即马尔可夫转换场,记作 M M M ,是一个 N × N N \times N N×N 矩阵， N N N 为时序长度：
M k l = A q k q l M_{kl} = A_{q_k q_l} Mkl=Aqkql
其中， q k q_k qk 是 x k x_k xk 的分位桶， q l q_l ql 是 x l x_l xl 的分位桶， x x x 为时序数据。
MTF 形如:
M = [ w i , j ∣ x 1 ∈ q i , x 1 ∈ q j w i , j ∣ x 1 ∈ q i , x 2 ∈ q j … w i , j ∣ x 1 ∈ q i , x n ∈ q j w i , j ∣ x 2 ∈ q i , x 1 ∈ q j w i , j ∣ x 2 ∈ q i , x 2 ∈ q j … w i , j ∣ x 2 ∈ q i , x n ∈ q j … … … … w i , j ∣ x n ∈ q i , x 1 ∈ q j w i , j ∣ x n ∈ q i , x 2 ∈ q j … w i , j ∣ x n ∈ q i , x n ∈ q j ] M = \begin{bmatrix} w_{i,j|x_1\in q_i,x_1\in q_j} & w_{i,j|x_1\in q_i,x_2\in q_j} & … & w_{i,j|x_1\in q_i,x_n\in q_j} \\ w_{i,j|x_2\in q_i,x_1\in q_j} & w_{i,j|x_2\in q_i,x_2\in q_j}& … & w_{i,j|x_2\in q_i,x_n\in q_j} \\ … & … & … & … \\w_{i,j|x_n\in q_i,x_1\in q_j} & w_{i,j|x_n\in q_i,x_2\in q_j} & … & w_{i,j|x_n\in q_i,x_n\in q_j}\end{bmatrix} M=⎣ ⎡wi,j∣x1∈qi,x1∈qjwi,j∣x2∈qi,x1∈qj…wi,j∣xn∈qi,x1∈qjwi,j∣x1∈qi,x2∈qjwi,j∣x2∈qi,x2∈qj…wi,j∣xn∈qi,x2∈qj…………wi,j∣x1∈qi,xn∈qjwi,j∣x2∈qi,xn∈qj…wi,j∣xn∈qi,xn∈qj⎦ ⎤
注意这里的 M M M 和 A A A 是不一样的 , A A A 中的下表是状态，而 M M M 中的下标是时序数据中的时间。相对于 A A A 的意义来讲， M k l M_{kl} Mkl 是 x k x_k xk 所在的分位桶转移到 x l x_l xl 所在的分位桶的概率。如下这种表示可能比较容易理解：
M i , j ∣ ∣ i − j ∣ = k M_{i,j||i-j|=k} Mi,j∣∣i−j∣=k 表示了时间间隔为 k k k 个点的转移概率，例如 M i j ∣ j − i = 1 M_{ij|j-i=1} Mij∣j−i=1 就表示在时间轴上相差一步的转移概率。对角线上 M i i M_{ii} Mii 是一种特殊情况，它意味着 ( k = 0 k=0 k=0 )在时间点 i i i 每一个分位桶转移到自身的概率。
MTF表示了时序数据中的任意两个时间点的数据之间的关系，相对的给出了它们之间从状态上看是否经常相邻。
有的时候，我们希望能够压缩MTF矩阵的尺寸，尤其是MTF应用于可视化的时候。最常用的方法是对MTF图像中的像素进行求平均聚合运算，就是对每一个非重叠的 m × m m\times m m×m 窗口使用模糊核（blurring kernel） { 1 m 2 } m × m \{\frac{1}{m^2}\}_{m\times m} {m21}m×m进行平均。这种操作可以理解为对每一个长度为 m m m 的序列的转换概率进行聚合运算。
下图简单解释了MTF的整个过程:
我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
我的瘦服务器配置了nginx，我的ROR应用程序正在它们上运行。在我发布代码更新时运行thinrestart会给我的应用程序带来一些停机时间。我试图弄清楚如何优雅地重启正在运行的Thin实例，但找不到好的解决方案。有没有人能做到这一点？ 最佳答案 #Restartjustthethinserverdescribedbythatconfigsudothin-C/etc/thin/mysite.ymlrestartNginx将继续运行并代理请求。如果您将Nginx设置为使用多个上游服务器，例如server{listen80;server
有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_
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如何将send与+=一起使用？a=20;a.send"+=",10undefinedmethod`+='for20:Fixnuma=20;a+=10=>30 最佳答案 恐怕你不能。+=不是方法，而是语法糖。参见http://www.ruby-doc.org/docs/ProgrammingRuby/html/tut_expressions.html它说Incommonwithmanyotherlanguages,Rubyhasasyntacticshortcut:a=a+2maybewrittenasa+=2.你能做的最好的事情是:
本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01 客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02 数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit
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我们目前正在为ROR3.2开发自定义cms引擎。在这个过程中，我们希望成为我们的rails应用程序中的一等公民的几个类类型起源，这意味着它们应该驻留在应用程序的app文件夹下，它是插件。目前我们有以下类型:数据源数据类型查看我在app文件夹下创建了多个目录来保存这些:应用/数据源应用/数据类型应用/View更多类型将随之而来，我有点担心应用程序文件夹被这么多目录污染。因此，我想将它们移动到一个子目录/模块中，该子目录/模块包含cms定义的所有类型。所有类都应位于MyCms命名空间内，目录布局应如下所示:应用程序/my_cms/data_source应用程序/my_cms/data_ty
我正在尝试在Rails上安装ruby，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf
