吉布斯采样matlab代码贝叶斯近似估计 该项目采用三种方法来计算MAP推断和后验推断 吉布斯抽样 用均值场法计算推论和推论。 此外，通过Jupyter Notebook的变量消除方法可以计算出准确的结果。 ================================================== ============================ [[Bayesian_roximate_Inference]的代码和报告 先决条件 所提出的方法是通过Jupyter Notebook实现的。 所需的软件包包括： Matlab的 的Python 3 Jupyter笔记本 入门 通过对“数据集”文件夹中文件的分类来修改路径； 运行matlab代码的'Gibbs_sampling''mean_field'功能； “消除变量”方法位于“ Proj1”的Jupyter文件中 贝叶斯网络 吉布斯算法 平均场算法 表现

Title : Designing Distributed Systems Using Approximate Synchrony in Data Center Networks.pdf Distributed systems are traditionally designed independently from the underlying network, making worst-case assumptions (e.g., complete asynchrony) about its behavior. However, many of today’s distributed applications are deployed in data centers, where the network is more reliable, predictable, and extensible. In these environments, it is possible to co-design distributed systems with their network

向量 Postgres 的开源向量相似度搜索 CREATE TABLE table (column vector( 3 )); CREATE INDEX ON table USING ivfflat (column); SELECT * FROM table ORDER BY column < - > ' [1,2,3] ' LIMIT 5 ; 支持 L2 距离、内积和余弦距离 安装 编译安装扩展（支持 Postgres 9.6+） git clone --branch v0.1.7 https://github.com/ankane/pgvector.git cd pgvector make make install # may need sudo 然后将其加载到要使用它的数据库中 CREATE EXTENSION vector; 您还可以使用 、 或安装它 入门 创建一个 3

ist的matlab代码通过图形切割实现快速近似能量最小化 该存储库包含有关通过Graph Cuts进行快速近似能量最小化的内容。 在图形文件夹中，您会找到许多可以使用的图形。 它们都是由witz tikz和LaTeX制成。 由于缺少一些数字和模板，因此无法编译report_fcv.tex和paper_report.tex。 该代码根据Boykov，Veksler和Zabih的论文实现了交换算法。 该代码是用Python 3编写的。对于Graph-Cut，我们使用。 安装要求： sudo pip install -r requirements.txt 执行是通过以下方式完成的： python minimization.py path/filename.png cycles 周期可以是任意数字。 低于10 ist的东西还不错。 提示：不要使用大于100x100像素的图像，否则会花费很多时间。

子图匹配问题（子图同构）是NP完全的。 以前，我们使用回溯方法（http://esmalgorithm.sourceforge.net）为依赖关系图设计了精确的子图匹配（ESM）算法。 我们进一步设计了一种近似子图匹配（ASM）算法，该算法能够基于子图距离检测近似子图匹配。 假设图G和子图Gs分别具有m和n个顶点，以及km和kn边，则最坏情况下的算法总复杂度为O（m ^ n * n（n-1）/ 2 * km * log m） 。 该Java实现实现了我们的ASM算法。 请参阅README文件：https://sourceforge.net/projects/asmalgorithm/files/如果您使用我们的ASM实现来支持学术研究，请引用以下论文：Hai Hai Liu，Lawrence Hunter，Vlado Keselj和Karin Verspoor。 基于近似子图匹配的生物医学事件和关系文献挖掘。 PLOS ONE，8：4 e60954，2013年。

纳米级 纳米产品量化（nanopq）：产品量化（PQ）和优化产品量化（OPQ）的纯实现，以纯python编写，没有任何第三方依赖性。 正在安装 您可以通过pip安装软件包。 该库可在Linux上与Python 3.5+一起使用。 pip install nanopq 例子 import nanopq import numpy as np N , Nt , D = 10000 , 2000 , 128 X = np . random . random (( N , D )). astype ( np . float32 ) # 10,000 128-dim vectors to be indexed Xt = np . random . random (( Nt , D )). astype ( np . float32 ) # 2,000 128-dim vectors for t

近似1D-DCT体系结构 介绍： 这是1-D 8点DCT架构的Verilog实现。 它实现了一个近似设计，整个计算仅使用12个加法器，而没有乘法器。 流水线由8个加法器块组成，它们计算流水线中连续操作数的不同位位置。 由于产生纹波进位而引起的延迟被用于执行其他独立任务，以提高性能。 要求： Xilinx Vivado设计套件（Vivado 2019.1）用于HDL合成和分析。 安装指南在。 在Vivado Simulator上可以看到仿真波形，用户需要将输入文本文件提供给测试台。 定制输入： Testbench输入生成： 输入序列作为文本文件提供。 运行python脚本gen_in.py生成输入的.txt文件。 该模块将一个csv文件作为输入，其元素是元素的8位2的补码二进制表示形式（每行8个）。 在examples文件夹中签出给定的输入文件，以获取更多说明。 注意：此特定模式指导将

该程序实现了 Khachiyan 的论文“计算实数模型中的多面体的舍入”中的迭代算法，以近似包围任意维度的非退化点集的最小体积椭球。 它基本上与 Nima Moshtagh 的 MinVolEllipse 相似，不同之处在于结果椭圆实际上包围了输入点，并且由于使用了更有效的更新方程，因此速度要快得多。

用于广义近似消息传递 (GAMP) 的 MATLAB 代码。 GAMP 是循环置信传播的高斯近似，用于压缩感知中的估计问题和其他具有线性混合的非高斯问题。

该综述文章为贝叶斯因子分析模型的综述，较好的整理了因子分析模型的概念以及基本理论分析，是对因子分析方法入门学习的较好参看文章