目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了给定平均 mu 和标准偏差 sigma 的拉普拉斯（双指数）分布的理论累积分布函数的计算，在 x 点评估。 建议的函数类似于内置的 Matlab 函数“cdf”。 为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。 该代码基于以下描述的理论： [1] N. Johnson、S. Kotz、N. Balakrishnan。 连续单变量分布卷。 2. 纽约，约翰威利父子公司，1995 年。

社交影响力是驱动信息传播的关键因素，基于在线社交网络数据，可以对社交影响力进行建模和分析。针对一种经典的个体影响力计算方法，介绍了该算法的2种并行化实现，并在真实大规模在线社交网络数据集上进行了性能测试。结果表明，借助现有的大数据处理框架，显著提高了个体影响力计算方法在海量数据集中的计算效率，同时也给该类算法的研究和优化提供了实证依据。

xxl-job2.3.0任务调度中心集成nacos配置,注册中心,xxl-job是一款开源的分布式任务调度框架

生成具有增强的复杂广义高斯随机变量协方差矩阵 Ta = [2*s 0; 0 2*s]; 和形状参数 c，其中 c = 1 对应于高斯情况。 x = cggd_rand(c,s,N) 用圆形生成复杂样本的向量 1xN 具有形状参数 c 和方差 2*s 的高斯分布。 [x,xa] = cggd_rand(c,s,N) 生成一个额外的增广矩阵 2xN， xa = [x;conj(x)]。 样本是根据以下结果生成的： Mike Novey、T. Adali 和 A. Roy“复杂的广义高斯分布--- 表征、生成和估计” IEEE 翻译Signal Proc.，第 58 卷。第 3 期，2010 年 3 月

纸 我们的论文发表在第29届国际计算机通信和网络会议（ ）上。 该信息可以在这里找到： 孟伟斌，刘英，黄玉恒，张胜林，费德里科·宰特，陈炳进，裴丹。 用于在线日志分析的语义感知表示框架。 ICCCN2020。2020年8月3日至8月6日，美国夏威夷檀香山。 相依性 1. nltk , nltk . download ( "wordnet" ) 2. spacy , spacy . load ( "en_core_web_md" ) 3. progressbar 4. dynet ( python3 ) 快速开始 cd code/LRWE/src/ make clean make # prepare the middle results python pipeline.py -i data/HDFS.log -t HDFS -o results/ -i input rawlog

通过分析动力分散式高速动车组多动力单元制动过程中制动力和速度之间的关系，根据动车组制动过程中的运行数据和制动特性曲线，建立高速动车组制动过程多动力单元的分布式三阶自回归模型;采用多 变量广义预测控制方法，实时生成各动力单元所需制动力，实现制动过程中对动车组各动力单元给定速度的跟 踪控制。采用 MATLAB软件和给出的建模方法以及跟踪控制方法，以 CRH380A 型高速动车组为例进行跟踪控 制仿真。结果表明:由仿真计算得到的动力单元速度与其实际速度的最大正负误差之绝对值均小于2km·h-1，均方根误差小于1km·h-1，均满足高速动车组运行过程的速度误差要求，验证了所建模型的准确性;高速动车组在制动过程中各动力单元对给定速度跟踪控制的最大绝对误差仅为0.195 8km·h-1，大大优于传统的多变量比例积分微分控制方法，满足制动过程中对动车组运行安全、舒适和停靠准确的要求。

为了从广义parton分布（GPD）的测量中有效学习，希望使用一个框架将它们进行计算，该框架可能将经验信息与标准模型的基本特征联系起来。 我们基于QCD的Dyson Schwinger方程的彩虹梯形（RL）截断，并以介子的化合价化夸克GPDHÏv（x，Î，t）为例，勾勒出了这种计算的方法。 我们的分析主要集中于¾= 0，尽管我们也将

《分布式电源接入电网技术规定》 2010《分布式电源接入电网技术规定》 2010《分布式电源接入电网技术规定》 2010

MATLAB使用ZMNL零记忆非线性方法产生高斯型韦布尔分布

对雅鲁藏布江流域归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVD时空变化特征分析的同时,把流域站点降水量点数据插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据,并对流域NDVI与降水量的关系进行了分析。考虑到降水量插值误差的存在,分析了流域站点NDVI与降水量的关系。结果表明,流域与流域站点NDVI与降水量均具有较强的季节性与时间上的一致性。其线性相关系数与对数相关系数都在0.7以上。