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matlab求导代码GPR_DOB_MAP 使用高斯过程回归（GPR）模型和导数观测值（也称为局部线性模型）的非线性动力学系统的最大后验（MAP）状态估计量。 这是我的CGNCC 2016论文随附的源代码。 X. Yang，B。Peng，H。Zhou和L. Yang，[使用高斯过程和预先计算的局部线性模型的非线性动态系统的状态估计]（“ IEEE Xplore”），2016 IEEE中文版制导，导航和控制Conference（CGNCC），南京，2016年，第1963-1968页。 目录结构 GPR_DOB包含具有派生观测值的高斯过程回归模型的代码。 这是存储库的精确复制，带有一个附加的'sq_dist.c'及其编译的二进制文件，以提高原始mfile'sq_dist.m'的执行速度 GPR_DOB_MAP包含此存储库的主要代码，即使用GPR模型和派生观测值的MAP估计器。 名称为example_的文件就是示例文件。 飞机攻角估计的例子 此存储库中有两个示例，都在MATLAB中运行。 这些示例使用其他纵向可变项的测量值来估计飞机的迎角，并构成了我在CGNCC2016文件中进行调查的案例研

vue+vuex+axios+echarts画一个动态更新的中国地图 一. 生成项目及安装插件 # 安装vue-cli npm install vue-cli -g # 初始化项目 vue init webpack china-map # 切到目录下 cd china-map # 安装项目依赖 npm install # 安装 vuex npm install vuex --save # 安装 axios npm install axios --save # 安装 ECharts npm install echarts --save 二. 项目结构 ├── index.html ├── main.js ├── components │ └── index.vue └── store ├── index.js # 组装模块及导出store的文件 └──

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SAR图像具有与可见光和近红外遥感不同的图像特点,包括几何特点和色调特点,使得SAR的滤波方法的选择也有所不同

个人写的mbx插件扇区创建源码，是基于Mapinfo的二次开发，用于创建扇区，适应于需要做2G、3G、4G、5G网络的扇区图层。

一个ive_map的小demo，通过打印像素值的变化帮助大家理解HI_MPI_IVE_Map这个函数

最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计 注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础   最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估计可以看作是正则化（regularized）的最大似然估计。   想要了解最大后验（MAP）概率估计，需要学会贝叶斯定理以及极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，M

主要介绍了js循环map 获取所有的key和value的实现代码(json),需要的朋友可以参考下