A Hierarchical Location Prediction Neural Network for Twitter User Geolocation

jquery中获得jq对象(dom对象集合)的方法

jquery对象访问。 Jq对象（dom对象集合）的Eq方法和jq选择器返回的都是是jquery对象，只能使用jquery 方法；Jq对象（dom集合）的get方法和“jq对象[i]”返回的是dom元素对象，只能使用dom方法。 Jq对象的find（selector |obj|ele）和children用来查找子对象和后代对象 Jq对象的find方法用于查找当前jq对象（dom集合）的后代对象，Jq对象的children方法用于查找当前jq对象（dom集合）的子对象对象。这两个方法都只能使用jq对象（dom对象集合）来调用，并且他们返回的也是jq对象。 Jq手册中的api方法都是js对象（dom集合）对象或者$对象的方法。只能使用jq对象（dom 集合）或者$来调用。如each，attr、val，find，children等等 Jq对象的index方法搜索当前集合中的匹配的元素，并返回相应元素的索引值，从0开始计数 如果不给index方法传递参数，那么返回值就是这个jQuery对象集合中第一个元素相对于其同辈元素的位置。 如果参数是一组DOM元素或者jQuery对象，那么返回值就是传递的元素相对于原先集合的位置。 如果参数是一个选择器，那么返回值就是原先元素相对于选择器匹配元素中的位置。如果找不到匹配的元素，则返回-1。 Jq选择器 1、个基本选择器： 基本选择器可以拼接一起来选择某组元素，原则： 对同一个元素描述的多个基本选择器中间没有任何间隔。 如div[name=aa]表示name属性等于aa的div元素（元素名选择器div和属性选择器[name=aa]中间没有任何间隔）。 div.cval表示class值等于cval的div元素，表示class值等于cval是div元素（类选择器.cval 和元素名选择器div之间同样没有任何间隔） #id值 .class值 元素名 //属性 [attr]具有aaa属性

极大似然参数辨识方法

2 极大似然参数辨识方法 极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的，这是一种很普遍的参数估计方法，在系统辨识中有着广泛的应用。 2.1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （2.1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ，对式（2.1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑== n i i V f L 1)(ln ln θ （2.1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（2.1.2）对θ的偏导数，令偏导数为0，可得 0ln =??θL （2.1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2.2 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1 k k u z b k y z a ξ+=-- （2.2.1） 式中 111()1...n n a z a z a z ---=+++ 1101()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.2.1）可写成 )()()()()()(1 11k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2.2） 式中 )()()(1 k k z c ξε=- （2.2.3） n n z c z c z c ---+++= 1 11 1)( （2.2.4） )(k ε是均值为0的高斯分布白噪声序列。多项式)(1-z a ，)(1-z b 和)(1-z c 中的系数n n c c b b a a ,,,,,10,1和序列)}({k ε的均方差σ都是未知参数。 设待估参数

极大似然辨识及其MTLAB实现

极大似然辨识及其MATLAB 实现 摘 要：极大似然参数估计方法是以观测值的出现概率为最大作为准则的，这是一种很普遍的参数估计方法，在系统辨识中有着广泛的应用。本文主要探讨了极大似然参数估计方法以及动态模型参数的极大似然辨识并且对其进行了MATLAB 实现。 关键词：极大似然辨识 MATLAB 仿真 迭代计算 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，} {k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了 便于求∧ θ，对式（1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑== n i i V f L 1 )(ln ln θ （1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（1.2）对θ的偏导数，令偏导数为0，可得 ln =??θ L （1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 设系统的差分方程为 )()()()()(1 1k k u z b k y z a ξ+=-- （2.1） 式中 1 1 1()1...n n a z a z a z ---=+++ 11 01()...n n b z b b z b z ---=+++ 因为)(k ξ是相关随机向量，故（2.1）可写成 )()()()()()(1 11k z c k u z b k y z a ε---+= （2.2） 式中 )()()(1 k k z c ξε=- （2.3）

用极大似然法进行参数估计

北京工商大学 《系统辨识》课程上机实验报告（2014年秋季学期） 专业名称：控制工程 上机题目：极大似然法进行参数估计专业班级： 2015年1 月

一 实验目的 通过实验掌握极大似然法在系统参数辨识中的原理和应用。 二 实验原理 1 极大似然原理 设有离散随机过程}{k V 与未知参数θ有关，假定已知概率分布密度)(θk V f 。如果我们得到n 个独立的观测值,21,V V …n V ,，则可得分布密度)(1θV f ，)(2θV f ，…,)(θn V f 。要求根据这些观测值来估计未知参数θ，估计的准则是观测值{}{k V }的出现概率为最大。为此，定义一个似然函数 ) ()()(),,,(2121θθθθn n V f V f V f V V V L = （1.1） 上式的右边是n 个概率密度函数的连乘，似然函数L 是θ的函数。如果L 达到极大值，}{k V 的出现概率为最大。因此，极大似然法的实质就是求出使L 达到极大值的θ的估值∧ θ。为了便于求∧ θ，对式（1.1）等号两边取对数，则把连乘变成连加，即 ∑== n i i V f L 1 )(ln ln θ （1.2） 由于对数函数是单调递增函数，当L 取极大值时，lnL 也同时取极大值。求式（1.2）对 θ的偏导数，令偏导数为0，可得 0ln =??θL （1.3） 解上式可得θ的极大似然估计ML ∧ θ。 2 系统参数的极大似然估计 Newton-Raphson 法实际上就是一种递推算法，可以用于在线辨识。不过它是一种依每L 次观测数据递推一次的算法，现在我们讨论的是每观测一次数据就递推计算一次参数估计值得算法。本质上说，它只是一种近似的极大似然法。 设系统的差分方程为

HTML DOM简要教程

第一部分HTML DOM简介 1 DOM简介 HTML文档对象模型 HTML文档对象模型（Document Object Model）定义了访问和处理 HTML 文档的标准方法。HTML DOM 把 HTML 文档呈现为带有元素、属性和文本的树结构（节点树）。 什么是 DOM？ 通过JavaScript，您可以重构整个HTML文档。您可以添加、移除、改变或重排页面上的项目。 要改变页面的某个东西，JavaScript 就需要获得对 HTML 文档中所有元素进行访问的入口。这个入口，连同对 HTML 元素进行添加、移动、改变或移除的方法和属性，都是通过文档对象模型来获得的（DOM）。 DOM 被分为不同的部分（核心、XML及HTML）和级别（DOM Level 1/2/3） DOM 可被 JavaScript 用来读取、改变 HTML、XHTML 以及 XML 文档。 ?Core DOM 定义了一套标准的针对任何结构化文档的对象 ?XML DOM定义了一套标准的针对XML 文档的对象 ?HTML DOM定义了一套标准的针对HTML 文档的对象 2 DOM节点 节点 根据 DOM，HTML 文档中的每个成分都是一个节点。

DOM 是这样规定的： ?整个文档是一个文档节点 ?每个HTML 标签是一个元素节点 ?包含在HTML 元素中的文本是文本节点 ?每一个HTML 属性是一个属性节点 ?注释属于注释节点 Node层次 节点彼此都有等级关系。 HTML 文档中的所有节点组成了一个文档树（或节点树）。HTML 文档中的每个元素、属性、文本等都代表着树中的一个节点。树起始于文档节点，并由此继续伸出枝条，直到处于这棵树最低级别的所有文本节点为止。 下面这个图片表示一个文档树（节点树）： 3 DOM节点树 文档树（节点数）

javascript_dom

什么是DOM？ 通过JavaScript，您可以重构整个HTML文档。您可以添加、移除、改变或重排页面上的项目。 要改变页面的某个东西，JavaScript就需要对HTML文档中所有元素进行访问的入口。这个入口，连同对HTML元素进行添加、移动、改变或移除的方法和属性，都是通过文档对象模型来获得的（DOM）。 在1998年，W3C发布了第一级的DOM规范。这个规范允许访问和操作HTML页面中的每一个单独的元素。 所有的浏览器都执行了这个标准，因此，DOM的兼容性问题也几乎难觅踪影了。 DOM可被JavaScript用来读取、改变HTML、XHTML以及XML文档。 DOM被分为不同的部分（核心、XML及HTML）和级别（DOM Level 1/2/3）： Core DOM 定义了一套标准的针对任何结构化文档的对象 XML DOM 定义了一套标准的针对XML文档的对象 HTML DOM 定义了一套标准的针对HTML文档的对象。 HTML DOM 节点 HTML文档中的每个成分都是一个节点。 节点 根据DOM，HTML文档中的每个成分都是一个节点。 DOM是这样规定的： ?整个文档是一个文档节点 ?每个HTML标签是一个元素节点 ?包含在HTML元素中的文本是文本节点 ?每一个HTML属性是一个属性节点

注释属于注释节点 Node 层次 节点彼此都有等级关系。 HTML文档中的所有节点组成了一个文档树（或节点树）。HTML文档中的每个元素、属性、文本等都代表着树中的一个节点。树起始于文档节点，并由此继续伸出枝条，直到处于这棵树最低级别的所有文本节点为止。 文档树（节点数） 请看下面这个HTML文档：

DOM Lesson one

Hello world! 上面所有的节点彼此间都存在关系。 除文档节点之外的每个节点都有父节点。举例， 和的父节点是节点，文本节点"Hello world!"的父节点是节点。 大部分元素节点都有子节点。比方说，节点有一个子节点：