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我也要
MCMC方法是一种重要的模拟计算方法，马尔可夫链蒙特卡尔理论(Markov chain Monte Carlo：MCMC)的研究对建立可实际应用的统计模型开辟了广阔的前景。90年代以来，很多应用问题都存在着分析对象比较复杂与正确识别模型结构的困难。现在根据MCMC理论，通过使用专用统计软件进行MCMC模拟，可解决许多复杂性问题。此外，得益于MCMC理论的运用，使得贝叶斯(Bayes)统计得到了再度复兴，以往被认为不可能实施计算的统计方法变得是很轻而易举了。
http://zhidao.baidu.com/question/19697764.html
MCMC
马尔可夫链蒙特卡洛 我从头开始实现Python中的Metropolis-Hastings算法，以查找虚拟数据示例的参数分布，然后找到现实世界中的问题。 我将仅使用numpy来实现该算法，并使用matplotlib来呈现结果。 可以在需要时使用Scipy计算密度函数，但我还将展示如何使用numpy来实现它们。 MH-Gibbs已添加到此仓库中。
MCMC蒙特卡罗方法
MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）
PySpark 本地开发环境搭建与实践
本文详细介绍了 PySpark 本地开发环境的搭建过程，包括 JDK、Hadoop、Anaconda、PySpark 的安装以及 Pycharm 工程的创建。同时，深入讲解了代码编写、本地开发案例（如 WordCount、处理特殊分隔符、读取 hdfs 数据、获取外部变量）、Spark 程序的监控和 local 模式下结果文件数量问题等内容。通过掌握这些知识和技能，读者可以在 Windows 本地环境中高效地进行 PySpark 开发，处理大规模数据，解决实际业务中的数据分析和处理问题。
马尔可夫链蒙特卡罗法 (Markov Chain Monte Carlo, MCMC)
目录蒙特卡罗法 (Monte Carlo Method)随机抽样 (random sampling)数学期望估计 (estimation of mathematical expectation)定积分的近似计算 (Monte Carlo integration)马尔可夫链 (Markov Chain)基本定义离散状态马尔可夫链转移概率矩阵和状态分布 蒙特卡罗法是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法。马尔可夫链蒙特卡罗法则是以马尔可夫链为概率模型的蒙特卡罗法。马尔可夫链蒙特卡罗法构建一个马尔可夫链
ZYNQ烧写程序到flash
1.打开SDK创建FBSl项目 点击finish 2.创建BootImage 导入fsbl.elf、.bin、.elf三个文件，Create Image 生成BOOT.bin文件 3.将BOOT文件烧录到FLASH image File选择2中生成的BOOT.bin文件，FSBL File选择fsbl.elf文件，连接好ZYNQ的Jtag，点击Program，即可烧录。 4.烧录程序到FLASH失败 如果是第一次烧录，需更改创建的fsbl工程下的main函数，在如下代码处加入BootModeRegi
Ubuntu视频播放器怎么选？VLC、mpv、SMPlayer硬解与字幕配置指南
在Linux系统中，视频播放体验取决于播放器、解码器与显卡驱动的协同。硬件解码通过VA-API或VDPAU将解码任务交给GPU，能显著降低CPU占用，解决4K高码率视频卡顿问题。对于Ubuntu用户，合理配置解码环境与播放器，可流畅播放HEVC、多音轨及ASS特效字幕视频。无论是日常观影、番剧追更还是家庭影院场景，选择合适的播放器并正确启用硬解，都是提升体验的关键。本文围绕Ubuntu平台，详解VLC、mpv、SMPlayer等播放器的安装、硬解配置与常见问题排查，帮助你在Linux上获得流畅的本地视频播放
马尔可夫链蒙特卡罗算法 MCMC
马尔可夫链蒙特卡罗算法（MCMC）是贝叶斯推断中的明星算法，困惑笔者颇久，阅读了刘建平大佬的博客及知乎上的一些阅读笔记后，终于有了些自己的理解。本文基于刘建平大佬的博客进行梳理，复制粘贴较多（甚至截图），权且当成读书笔记。 蒙特卡罗方法 原文链接：MCMC(一)蒙特卡罗方法 要理解好MCMC，得先从第二个MC——Monte Carlo开始说起。 引入 求解积分问题（即面积计算类问题，尤其...
可视化工具--Plotly
随着信息技术的发展和硬件设备成本的降低，当今的互联网存在海量的数据，要想快速从这些数据中获取更多有效的信息，数据可视化是重要的一环。对于Python语言来说，比较传统的数据可视化模块是Matplotlib，但它存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化方面的发展。 为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性，所以一经问世就受到开发人员的喜爱。
【有啥问啥】深入浅出马尔可夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法
Markov Chain Monte Carlo（MCMC）为我们提供了一种强大的工具，用于从复杂分布中进行采样，特别是在贝叶斯推断和概率模型中具有广泛的应用。尽管 MCMC 存在一定的收敛性和效率挑战，但随着算法的优化和硬件性能的提升，其在机器学习、统计学等领域的应用前景依旧广阔。诸如 Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等高级变种，以及结合深度学习的方法（如变分推断与 MCMC 的混合使用），可能会进一步提升 MCMC 在大规模数据中的表现，使其在更广泛的领域中发挥作用。
解锁PyCharm+Deepseek：本地部署AI编程超能力
在本次探索中，我们成功地在 PyCharm 中实现了 DeepSeek 的本地化部署，这一过程虽然涉及多个步骤，但每一步都为我们开启 AI 编程大门奠定了基础。从安装最新版 PyCharm，确保我们拥有一个功能强大且兼容性良好的开发环境，到注册 DeepSeek 账号并获取 API Key，这是连接我们与强大 AI 能力的关键纽带。接着，在 PyCharm 中安装 Continue 插件并进行精细配置，让 DeepSeek 能够深度融入我们的编程流程。
嵌入式NuttX RTOS面试题及参考答案
NuttX 的板级支持包（BSP）是一组软件组件，用于将 NuttX 操作系统适配到特定的硬件平台上。BSP 提供了硬件抽象层，使得 NuttX 能够与硬件进行交互，包括初始化硬件设备、提供设备驱动程序等。BSP 的主要作用是隐藏硬件细节，为上层应用程序和操作系统内核提供统一的接口，从而提高软件的可移植性和可维护性。开发 NuttX 的 BSP 通常需要以下步骤：硬件分析：首先需要对目标硬件平台进行详细的分析，了解硬件的架构、处理器类型、外设接口等信息。
Markov Chain Monte Carlo（MCMC采样）
MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。要弄懂MCMC的原理我们首先得搞清楚蒙特卡罗方法和马尔科夫链的原理。 Monte Carlo方法： 为什么要使用它？ θ=∫abf(x)dx\theta = \int_a^b f(x)dxθ=∫abf(x)dx诸如上式求积分，但如果f（x）相当复...
手把手实现STM32+ESP8266+原子云服务器+手机APP应用——第三节-编写STM32程序实现STM32+ESP8266+原子云服务器+手机APP互相通信—远程数据传输及控制灯
接上一篇，本节使用原子云服务器。编写STM32程序实现STM32+ESP8266+原子云服务器+手机APP互相通信—远程数据传输及控制灯。使用的硬件包括：STM32F103（任意其他款系列也可以的）、正点原子ATK-ESP8266、LED灯。实现编写STM32程序代码来传输单片机数据到原子云服务器和手机APP进行显示，同时通过手机APP和原子云服务器可以远程控制单片机，例如本节实现远程点/灭灯，以此可以扩展开发更多的功能。本专栏本系列的相关文章可查看下面链接：
Markov Chain Monte Carlo Simulation using C# and MathNet
Math.Net Numerics has capability to conduct Markov Chair Monte Carlo simulations, yet the document is very sparse. The only examples I found are in F# (see below). In this note, I attempt to port thes...
基于SAHI算法优化YOLOv8的小目标检测性能研究
SAHI（SliceAwareHyperInference）是一种推理优化算法，通过将大图切片为小块并分别推理的方式，实现更精细的小目标检测。提升小目标检测精度：切片后的小目标在每个小块中占比更大，模型能够更好地聚焦。兼容性强：可直接集成到现有目标检测框架中（如YOLO系列、Detectron2等）。支持大分辨率图片和视频推理：减少硬件对大图推理的限制。本文详细探讨了如何通过SAHI（切片辅助超推理算法）结合YOLOv8模型，有效提升小目标检测性能，尤其是在高分辨率图片和视频场景中表现优异。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
Image Markov Chain Monte Carlo 项目推荐
Image Markov Chain Monte Carlo 项目推荐 1. 项目基础介绍 Image Markov Chain Monte Carlo（简称 imcmc）是一个开源项目，由 ColCarroll 开发。该项目主要使用 Python 编程语言实现，旨在将二维图像转换为概率分布，并通过采样创建图像和 GIF 动画。目前该项目在处理标志和基于形状的图像方面表现最佳。 2. 项目核心功能...
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
Markov Chain Monte Carlo
转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/25610149 [数据分析] Markov Chain Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo简称MCMC，是一个抽样方法，用于解决难以直接抽样的分布的随机抽样模拟问题。 在基础概率课我们有学过，已知一个概率分布函数F(X)，那么用电脑产生服从Uniform分布的随机数U，代入，那
迈瑞BS系列全自动生化分析仪LIS协议接口手册(内含HL7和ASTM)
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pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明，包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(2)
这里women
R语言与Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法学习笔记(1)
蒙特卡洛方法被誉为20世纪最伟大的十大算法之一。它由美国拉斯阿莫斯国家实验室的三位科学家John von Neumann, Stan Ulam 和 Nick Metropolis于1946年提出。 蒙特卡洛算法之所以那么有名，我的理解就是它利用随机模拟给出了一个十分普遍的求解许多问题近似解的办法。一个十分形象的例子是：在广场上画一个边长一米的正方形，在正方形内部随意用粉笔画一个不规
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的理解与实践（Python）
MCMC（Markov Chain Monte Carlo）的理解与实践（Python）
漫谈MCMC与Gibbs采样（四）—— Monte Carlo Markov Chain
基于马尔科夫链构造普适的采样方法
13 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)（二）
1 采样 在前面的章节中，我们已经基本介绍了Markov Chain Monte Carlo Sampling 的基本概念，基本思路和主要方法。那么这一小节中，我们将主要来介绍一下，什么是采样？我们为什么而采样？什么样的样本是好的样本？以及我们采样中主要会遇到哪些困难？ 1.1 采样的动机 这一小节的目的就是我们要知道什么是采样的动机，我们为什么而采样？ 首先第一点很简单，采样本身就是发出常见的任务，我们机器学习中经常需要进行采样来完成各种各样的任务。如果从一个P(X)P(X)P(X) 中采出一堆样本。
（转）Markov Chain Monte Carlo
Nice R Code Punning code better since 2013 RSS Blog Archives Guides Modules About Markov Chain Monte Carlo 10 JUNE 2013 This topic doesn’t have much to do with nicer code, bu...
初学MCMC（Markov Chain Monte Carlo）
最近在学习Degroot的probability and statistics，学至著名的MCMC算法，个人感觉书本上讲的不明白，因此对其进行初步研究，试图对其本质有个直觉认识和初步的理论认识。 用一段通俗易懂的话来解释MCMC如下：Monte Carlo是根据大数定理，通过求取采样点的均值逼近所求的期望；Markov Chain是一个当前状态只与前一个状态有关的随机过程，经过满
MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 方法学习笔记
Gibbs采样 用途 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。 吉布斯采样的通俗解释？ 问题是我们不知道p(E,T,W)，或者说，不知道三件事的联合分布joint distribution。当然，如...
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