经典的MM优化算法的通俗教程，英文原版，介绍了如何构造Majorization函数以及Minorization函数的常见方法，值得参考。

劳动生产率及其接近来源中的趋同俱乐部：来自发达国家和发展中国家的证据 关于这本书 测试各国之间的经济趋同一直是经济增长和发展文献中的中心问题。 本书介绍了一个现代的框架来研究劳动力生产率的跨国融合动态及其最接近的来源：资本积累和总效率。 特别是，通过非线性动态因素模型和面板数据的聚类算法，评估了发达国家和发展中国家的近期收敛动态。 该框架使我们能够研究关键的经济现象，例如技术异质性和多重均衡。 总的来说，这本书简要回顾了近期的俱乐部趋同文献，对发达国家和发展中国家进行了比较，并提供了有关如何在统计软件Stata中实施俱乐部趋同框架的教程。 这三个功能将帮助研究生和研究人员赶上俱乐部融合文献的最新发展和方法实施。 关于作者： : 相关研究： ： 目录 简介与概述 衡量劳动生产率及其附近来源 研究融合的现代框架 劳动生产率趋同俱乐部 资本积累中的会聚俱乐部 聚合效率汇总俱乐部 总结和新

Gtk4初学者教程 本教程说明了如何使用Gtk4库编写C程序。 它侧重于初学者，因此其内容仅限于基本事物，例如小部件，GObject，信号，菜单和构建系统。 请参考以获取更多主题。 本教程正在开发中，不稳定。 即使使用C语言编写的示例已在gtk4版本4.0上进行了测试，但可能仍存在错误。 如果您在本教程和C示例中发现任何错误，错误或错误，请告诉我。 您可以将其发布到 。 本教程的最新版本位于。 您可以阅读而无需下载。

M68K汇编指南，英文txt文档，非常详细。

Tetramax指南文档，英文文档，用于atpg，dft设计使用。 In this tutorial, usage of Tetramax to generate test patterns will be discussed. As it is used with other tools such as VCS compiler, simulator, and Design Compiler, the scripts for their use or the basic procedures will be discussed as well. Therefore, the discussion will include:  How VCS will be used to simulate a design (Full adder) written in verilog with the help of test bench.  Test patterns will be generated for the given design  Design Compiler is used to synthesize the design using a script  Test Patterns are generated using TetraMax for the synthesized circuit.  VCS will be used to test the synthesized design whether it can pass the tests from all the patterns generated to detect faults.

主题模型教程 此存储库包含简短教程“使用 Scikit-learn 进行主题建模”的笔记本、幻灯片和数据，该教程于 2017 年 9 月在发布。 内容 涵盖摘要教程。 有三个关联的 IPython 笔记本： ：提供使用scitkit-learn预处理文档的基本介绍。 ：涵盖了通过scitkit-learn提供的 NMF 实现对主题模型的应用和解释。 ：关于使用主题一致性为 NMF 选择主题数量的更高级材料。 为了演示主题建模技术，一个示例数据集。 这包括 2016 年从收集的 4,551 篇新闻文章，存储在单个文本文件 (25MB) 中，每行一篇文章。 依赖关系 此代码已使用 Python 3.6-3.8 进行了测试。 核心包要求是： scikit 学习 麻木的 matplotlib 模型选择代码也依赖gensim包构建Word2Vec模型（用v4.0.1测试）。 示例数据集的

这个ROS操作系统的教程是本人目前为止看到过的最非常清晰明了，通俗易懂的ROS中文教程，我在读的过程中做了注释笔记，把重点地方框了出来，并做了高亮注释，更改了少数的错误。不能上传两份文档，有需要下载未注释版本的请查看博主另外上传的资源。

很好的一个抗辐射IC设计的基础教程，英文原版，包含SEE，TID效应以及设计加固

这是pytorch初学者的游乐场，其中包含流行数据集上的预定义模型。 目前我们支持 mnist，svhn cifar10，cifar100 stl10 亚历克斯网 vgg16，vgg16_bn，vgg19，vgg19_bn resnet18，resnet34，resnet50，resnet101，resnet152 squeezenet_v0，squeezenet_v1 inception_v3 这是MNIST数据集的示例。 这将自动下载数据集和预先训练的模型。 import torch from torch.autograd import Variable from utee import selector model_raw, ds_fetcher, is_imagenet = selector.select('mnist') ds_val = ds_fetcher(b