天线模型中的matlab实现的一本好书，很有用的英文原稿

em算法matlab代码动态因素模型 这是我第一次使用Github。 如果我成功推送了此自述文件的更新版本，则将显示此消息。 该项目在Julia中实施。 动态因子模型涉及两个主要步骤： 初始化起始矩阵（用于卡尔曼滤波的观测矩阵和过渡矩阵）。 我们使用主成分和简单的OLS方法来获取参数的初始值。 通过卡尔曼滤波更新参数（在这个复杂的多个参数问题中，我们通过使用EM算法来最大化似然性来探索频数方法）。 将来，我们计划还探索贝叶斯范式中的估计（使用Gibb算法或Metropolis-Hasting算法）。 这个项目的目标是，与学习模型本身一起，我们试图测试是否在julia中运行该模型比在matlab中运行现有代码要快得多。

关于GMM和EM的一些推导过程，以及如何在GMM运用EM

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里面包含EM算法讲解，EM算法相关论文和源代码。相信一定会让研究此算法的你眼前一亮。

最近学习高维混合高斯分布的EM算法，本程序是一个MATLAB程序实现的EM算法。希望对初学者有一点点的帮助。

12.7 多元正态分布 *============================begin================================ clear drawnorm x y, n(1000) g z=exp(0.5*(-x^2-y^2)) scat3 x y z //在运行 sct3 之前需要先下载该命令，search scat3,net scat3 x y z, msymbol(point) mcolor(gold) shadow(msize(0)) *============================end================================= clear drawnorm x y, n(10000) g z=exp(0.5*(-x^2-y^2)) g y1=-x+invnormal(uniform()) g z1=exp(0.5*(-x^2-y1^2)) scat3 x y z, mcolor(gold) shadow(msize(0)) saving(1,replace) scat3 x y1 z1, mcolor(gold) shadow(msize(0))saving(2,replace) graph combine 1.gph 2.gph 0 .1 .2 .3 .4 y -4 -2 0 2 4 x y y y

本文实例讲述了微信小程序自定义toast实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 一、微信官方默认toast toast最常见了，几乎每个App都有这样的特效，先看下小程序自带的toast效果，立马想死的心都有了~~ 微信自带toast的效果： js文件： wx.showToast({ title: '成功', icon: 'success', duration: 2000 }) 用法超级简单，但官方小程序有几个问题： 只能显示success、loading两种icon 且icon不可去除 持续时间最大10秒 二、自定义toast 我们最常见的toast是偏底部，而且高度是比较小

跑模型时出现RuntimeError: CUDA out of memory.错误 查阅了许多相关内容，原因是：GPU显存内存不够 简单总结一下解决方法： 将batch_size改小。 取torch变量标量值时使用item()属性。 可以在测试阶段添加如下代码： with torch.no_grad(): # 停止自动反向计算梯度 参考： https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 https://ptorch.com/news/160.html 作者：菜叶儿掉啦

该程序为 TMz 模式 EM 波生成无 PML 的 2D FDTD 吸收边界条件。