参考资料：参见 K Vasudevan 所著“数字通信和信号处理”一书中的第 5.1.4 节

深度学习模型的描述长度 此存储库包含“深度学习模型的描述长度”中的实验代码： : 对于先前的实验，我们使用Keras。 对于变体实验，我们使用pytorch和库PyVarInf： :

VLSM（可变长度子网掩码）的计算，写的相当不错，易懂，是个好文档。

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格兰杰因果关系（Granger causality）是以统计假设检验为基础的，这一观点认为因变量能够帮助目标变量进行预测。更具体地说，如果根据变量x和变量y的过去值的y的自回归模型比仅基于y的过去值的y的自回归模型有更准确的预测结果，那么变量x与变量y满足格兰杰因果关系。该过程中同样采用了BIC方式来迭代获取用于构建最优模型所需要的时间序列过去时刻的长度（lag）

转载： cad插件，用于一次性统计多线段总长度，方便实用

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* 使用了C++版的Base64类, 类本身有接口计算Base64和UnBase64所需开辟空间容量的计算 * 使用了cedric moonen的CChartCtrl(High-speed Charting Control) 修正了此应用中，发现的一些BUG * 这个CChartCtrl适用于画2D数据图(线状图, 条形图) 非常易于扩展, 可以继承新的轴类，数据类, 用于别的用途 * CChartCtrl修改版的效果在: http://blog.csdn.net/LostSpeed/archive/2011/02/23/6201645.aspx * 原版在: http://www.codeproject.com/KB/miscctrl/High-speedCharting.aspx?msg=3787437#xx3787437xx 开发环境: winxpsp3 + vc6Sp5 + psdkForVc6 + xtreme13.2.1 备注: 如果没有装xtreme, 去掉xtreme相关，编译过可用. 主要看点是那个图表类，用以来还算方便。效果非常棒，非常易于扩转.

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