我正在学习Microsoft.NetFramework--ApplicationDevelopmentFoundationTrainingKit书第8章第2课:配置应用程序域ShowWinIni是我要执行的程序的程序集名称object[]hostEvidence={newZone(SecurityZone.MyComputer)};Evidencee=newEvidence(hostEvidence,null);//CreateanAppDomain.AppDomaind=AppDomain.CreateDomain("NewDomain",e);//Runtheassemblyd.E

代码 原文地址 预备知识：1.什么是K-L散度（Kullback-LeiblerDivergence）？K-L散度，是一种量化两种概率分布P和Q之间差异的方式，又叫相对熵。在概率学和统计学上，我们经常会使用一种更简单的、近似的分布来替代观察数据或太复杂的分布。K-L散度能帮助我们度量使用一个分布来近似另一个分布时所损失的信息量。 2.什么是自训练（self-training）?自训练算法是一种半监督学习算法，在这种算法中，学习者不断标记未标记的样本，并在一个扩大的标记训练集上对自己进行再训练。由于自训练过程可能会错误地标记一些未标记的示例，因此有时学习到的假设不能很好地执行。  摘要文档级关系

我为iOS开发了一个应用程序，允许您从Facebook下载公共(public)视频。该应用程序不允许下载受版权保护的视频。该应用程序的目的是使用WhatsApp的API通过WhatsApp共享视频。我向Apple提交了申请，但审核小组拒绝了它并报告了以下说明:8.6-Appsthatincludetheabilitytodownloadmusicorvideocontentfromthirdpartysources(e.g.YouTube,SoundCloud,Vimeo,etc)withoutexplicitauthorizationfromthosesourceswillberej

Probability先验概率、后验概率、似然概率在学习朴素贝叶斯（NaiveBayes）的时候，总是会混淆先验概率、后验概率和似然概率。通过这篇博客，我将对这三个概率的定义进行详细阐释，以更好地区分它们。1、先验概率(priorprobability)百度百科：先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现的概率。维基百科：在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率（priorprobability）分布是在考虑“观测数据”前，能表达p不确定性的概率分布。它旨在描述这个不确定量的不确定程度，而不是这个不确定量