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EM算法是一种迭代算法，主要适用于概率模型的参数估计，特别适用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率的估计。EM算法的每次迭代有两步组成：E步，求期望；M步，极大化。所以这一算法称之为期望极大化算法，简称EM算法。可能大家都听过EM算法，也知道有E步(求期望)和M步(极大化)，但是求期望是求谁的期望，极大化又该如何极大化呢，单看理论有时不免一头雾水，通过实例可以让我们更好的理解

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作者 | 赵健博整理 | Clara编辑 | VincentAI 前线导读：Kafka 系统在快手有着很广泛的应用，随着其业务的高速发展， Kafka 集群的规模也成指数增长，目前快手 Kafka 集群日消息处理总量达数万亿级别，峰值超过 1 亿 /s。与此同时，快手也面临了很多新问题与技术挑战。本文整理自快手高级架构师、大数据架构团队负责人赵健博...

以下为PHP语言调用去水印接口的示例，分别展示GET请求方式和POST请求方式的调用方式。示例代码中用到的userId和secretKey请前往开发者接口管理中心获取。GET请求方式调用接口示例：$url = 'https://v.douyin.com/JjEFdHT/';//请把此处的userId和secretKey换成你自己的 这是GET请求方式$api = 'https://api.heng

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