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REGHDFE：具有多个固定效应的线性回归 当前版本： 5.6.8 03mar2019 （当前SSC版本： 5.6.8 03mar2019 ） 跳转到： 最近更新 版本5.7.3 13nov2019 ： 使用压缩选项（＃194）修复了罕见错误。 版本也已提交给SSC。 版本5.7.0 20mar2019 ： 用户不再需要运行reghdfe, compile安装后即可进行reghdfe, compile 。 如果出现错误“类FixedEffects未定义”，请升级到该版本或运行reghdfe, compile 版本5.6.8 03mar2019 ： 发布软件包，用于具有固定效果的Poisson模型。 如果您使用左侧的log(y)运行回归，请使用此选项。 reghdfe的稳定版本，也在SSC上。 版本5.6.2 10feb2019 ： 运行所需的最低要求版本 版本5.6

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| 近年来提出的神经主题模型变体的PyTorch实现包括NVDM-GSM，WTM-MMD（W-LDA），WTM-GMM，ETM，BATM和GMNTM。 该项目的目的是为神经主题模型提供一个实用且可行的示例，以促进相关领域的研究。 模型的配置与论文中提出的模型并不完全相同，并且没有对超参数进行仔细的微调，但是我选择覆盖其中的核心思想。 从经验上讲，NTM优于经典的统计主题模型，尤其是在短文本上。 出于评估目的，提供了短消息（ ），对话话语（ ）和对话（ ）的数据集，所有这些均以中文显示。 作为与NTM的比较，还提供了基于gensim库的现成的LDA脚本。 如果您对此实施有任何疑问或建议，请随时与我联系。 为了更好，欢迎加入我的行列。 ;） 注意：如果发现加载此自述文件的图片太慢，则可以在我的博客上阅读此。 目录 2.6 BATM 3.数据集 3.1 cnews10k 3.

包含了所有脑电领域可能用到的深度学习模型包含BIGRU，,lstm,cnn,gcn,dnn,rnn等等23个深度学习模型。 同时包含了相应模型所需要的数据处理过程所用代码。 当然也包含了最基本的读取edf文件，得到脑电信号。

Modified_IMK_Models 包含DLL可执行文件和修改后的Ibarra-Medina-Krawinkler退化模型（双线性，面向峰，收缩）的相关文档 -IMKBilin：通常用于模拟钢结构部件的行为 -IMKPeakOriented：通常用于模拟钢筋混凝土（RC）组件的行为，这些组件表现出峰值定向的滞后行为 -IMKPinching：通常用于模拟以收缩为特征的任何结构部件的行为 参考： 伊巴拉（Ibarra，LF），麦地那（Medina），RA和克拉维克勒（Krawinkler，H.）（2005年）。 “包含强度和刚度退化的滞后模型。” 地震工程与结构动力学，34（12），1489-1511，Doi：10.1002 / eqe.495。 Lignos，DG和Krawinkler，H。（2011）。 “钢构件的劣化模型可支持地震荷载作用下钢矩框架的倒塌预测。” 结构工程学报