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BGGM：贝叶斯高斯图形模型 R包BGGM提供了用于在高斯图形模型（GGM）中进行贝叶斯推理的工具。 这些方法围绕用于贝叶斯推断的两种通用方法进行组织：（1）估计和（2）假设检验。 关键区别在于，前者着眼于后验或后验预测分布（Gelman，Meng和Stern，1996年；见Rubin 1984年的第5节），而后者着眼于与贝叶斯因子的模型比较（Jeffreys 1961年； Kass and Raftery（1995）。 什么是高斯图形模型？ 高斯图形模型捕获了一组变量之间的条件（非）依赖关系。 这些是成对关系（部分相关性），用于控制模型中所有其他变量的影响。 应用领域 高斯图形模型被用于各种科学领域，包括（但不限于）经济学（Millington和Niranjan 2020），气候科学（Zerenner等人，2014），遗传学（Chu等人，2009）和心理学（Rodriguez等人，

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本资源包括两本书籍，软件测试书籍的中英文。分别为：软件测试-Software Testing A Craftsman's Approach 原书第二版中文版，Software Testing: A Craftsman’s Approach, 4th Edition。可以对照着学习，效率高。 作者：Paul C. Jorgensen 语言：中文，英文

diffimg 使用 PIL 的直方图获取图像的百分比差异 + 生成差异图像。 图像应具有相同的颜色通道（例如，RGB 与 RGBA）。 如果图像尺寸不同，则在计算差异之前，将调整第二张图像的大小以匹配第一张图像。 安装 现在可以从 PyPi 获得： pip install diffimg 用法 >>> from diffimg import diff >>> diff('mario-circle-cs.png', 'mario-circle-node.png') 0.007319618135968298 默认情况下，diff函数返回原始比率而不是 %。 diff(im1_file, im2_file, delete_diff_file=False, diff_img_file=DIFF_IMG_FILE ignore_alpha=Fa