Mathematical-modeling-of-Huawei-cup:2020年第17届华为杯数学建模一等奖解决方案
2021-10-13 10:03:48 10KB Python
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Eclipse Modeling Framework (EMF) 开发指南
2021-10-12 06:21:52 1.59MB EMF
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EMF Eclipse Modeling Framework 2nd Edition.pdf,好书啊,不过不可以用于商业目的,仅为学习使用
2021-10-09 20:08:48 6.47MB EMF Eclipse Modeling Framework
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Modeling Fracture and Failure with Abaqus,是用abaqus学习断裂的好资源
2021-10-09 17:01:44 73.05MB Abaqus
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分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配(hLDA)解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验,该过程允许任意大的分支因子,并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器,基于的实现,在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本,该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。
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基于图像的建模,三维重建方面顶级教授的书籍,文字版。绝对良心
2021-10-07 15:30:47 9.68MB Image Based Mode
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主题建模 一个从头复制了多个主题建模算法的仓库 pLSA概率潜在语义分析-plsa.py 原始论文可在中找到,使用EM算法估计主题分布,每个文档中的单词分布 潜在狄利克雷分配(LDA)算法-lda.py 原始论文可以在这里找到 ,我使用的MCMC算法是折叠的Gibbs采样 ,对我来说,它比原始作者提出的变分推理更容易实现。 我在一个小的数据集上进行了测试,该数据集包含约120条Yelp评论,涵盖了三个主要类别(海鲜,水暖,宠物店)。该算法可以清楚地识别每个主题的关键字。 短文本算法的双项主题模型-btm.py 原始论文可以在中找到,我在这里使用的MCMC算法是吉布斯采样法 Twitter主题建模原始论文可以在找到 Yelp数据集开源评论数据
2021-10-05 21:54:08 59KB JupyterNotebook
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Camstar MES 工厂建模 很详细,非常好
2021-10-05 07:08:52 864KB Camstar MES 工厂建模
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传统上,农业发展和改良的研究是基于在研究站进行了多年的小样试验 1本章是为纪念Paul Wilkens而写的,他因脑癌去世于2017年11月27日。 保罗是DSSAT开发团队的重要成员,他在DSSAT社区中所做的许多贡献以及他低调的幽默感都被大大地遗忘了。
2021-10-01 11:30:04 5.14MB DSSAT
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Markov Random Field in image modeling 中科院自动化所大牛李子青的一本专著
2021-09-30 23:18:56 9.95MB Markov Random Field
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