Verdu的经典力作，无线通信与随机矩阵理论

The NIST Statistical Test Suite ( Revised by Larry Bassham, March 2008)， 用于测试序列的随机性. 从NIST上下载的源代码，稍微修改了一下，附带一个已经编译好的32位Exe程序。主要修改如下：1）增加了大量的帮助信息；2）优化了参数交互，全部功能支持命令行参数化，原来的需要手动输入一些命令；3）增加了测试的日志功能和进度显示。

C++中仅用random和math.h库编写的粒子群算法，特别适合才开始接触C++的人群

This book is intended to be used as a text for either undergraduate level (junior/senior) courses in probability or introductory graduate level courses in random processes that are commonly found in Electrical Engineering curricula. While the subject matter is primarily mathematical, it is presented for engineers. Mathematics is much like a well-crafted hammer. We can hang the tool on our wall and step back and admire the fine craftmanship used to construct the hammer, or we can pick it up and use it to pound a nail into the wall. Likewise, mathematics can be viewed as an art form or a tool.

pytorch_classification 利用pytorch实现图像分类，其中包含的密集网，resnext，mobilenet，efficiencynet，resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法 实现功能 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KN

本文研究了具有概率间隔时滞和传感器随机丢包的非线性网络系统的稳定性问题。 通过利用时变时延概率分布的信息，并考虑带补偿的随机传感器丢包，建立了非线性随机时滞系统模型。 在获得的模型的基础上，通过选择适当的Lyapunov函数并利用新的离散Jensen型不等式，得出充分的条件以获得最大可允许延迟边界，延迟间隔出现率和数据包丢失率与随机随机稳定性的关系。非线性网络控制系统。 针对求解相应的线性矩阵不等式，还提出了两种输出反馈控制器的设计程序。 提供了数值示例来说明所提出技术的有效性和适用性。

机票价格预测： 表中的内容 演示版 链接： ： 总览 这是一个Flask网络应用，可预测机票价格。 动机 由于这种大流行情况，您在家时该怎么办？ 我开始学习机器学习模型以充分利用它。 我开始了解所有监督模型背后的数学。 最后，在应用程序（实际应用程序）上工作以真正有所作为很重要。 安装 该代码是用Python 3.6.10编写的。 如果您没有安装Python，则可以在找到。 如果您使用的是较低版本的Python，则可以使用pip软件包进行升级，以确保您具有最新版本的pip。 要安装必需的软件包和库，请在存储库后在项目目录中运行以下命令： pip install -r requirement

连续随机森林Python 对连续变量使用多处理的随机森林。

HMW8卫星的随机森林降雨估算 使用随机森林，从himawari-8卫星多波段数据估算雨量 模型随机森林机器学习 数据未上传是因为数据过大且保密，因为它具有处理数据的低谷。 如果您有兴趣并想查看数据，可以给我发邮件： 使用的数据IR波段Himawari 8空间分辨率：2kmx2km时间分辨率：所有波段的10分钟组合。 9段+ 36分割窗口。 在一年八月2018-七月2019 在ftp://hmwr829gr.cr.chiba-u.ac.jp/gridded/FD/V20151105/免费下载 GPM DPR KuPR空间分辨率：5.2公里x 5.2公里，可从免费下载 假设在相似的大气条件下克服万隆盆地的数据局限性，通过将数据收集扩展到Java岛的一个岛屿来进行数据采样。 该算法使用具有多个阶段的随机森林模型，即 对降雨区域进行分类对降雨回归的类型进行分类以获得降雨值。 万隆盆地有3个

用vs2008编写的c++版本的random forest。基于决策树c4.5模型设计，并配有两个简单的分类实例。