2021年各行业人事部门表格协议

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级联仿射不变集成 MCMC 采样器。 “MCMC 锤子” gwmcmc 是 Goodman and Wear 2010 Affine 的实现不变集成马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样器。 MCMC采样启用贝叶斯推理。 许多传统 MCMC 采样器的问题是它们对于严重扩展的问题可能收敛缓慢，并且难以优化高维问题的随机游走。 这是 GW 算法真正擅长的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重缩放的问题上实现更好的收敛。 很多开箱即用更简单，因此它名副其实的MCMC锤。 （此代码使用 Goodman and Wear 算法的级联变体）。 用法： [models,logP]=gwmcmc(minit,logPfuns,mccount,[Parameter,Value,Parameter,Value]); 输入： minit：每个步行者的初始值的 MxW 矩阵合奏。 （M：模型参数的数量。W：步行

2021-2027中国便捷式土壤采样器市场现状及未来发展趋势.doc

吉布斯采样器主题发现 这个 python 脚本是用于在字符序列中查找模式的 gibbs 采样的实现。 一个流行的例子是在 DNA 序列中找到基序。 从另一个脚本运行 首先，导入模块 gibbs 然后调用带有参数序列和字长的方法采样，输出是每个序列的单词位置 有关代码的更多解释（印度尼西亚语），请参阅 。

自适应独立粘性大都会 (AISM) 采样器是一种算法，可有效地从任何（有界）单变量目标分布中提取。 建议密度是非参数的，构建过程依赖于替代插值策略。 用户可以通过设计合适的统计更新测试来控制proposal与目标pdf之间的L1距离（即proposal与目标的收敛性），这也控制了整体的计算成本。 形容词“粘性”突出了提议方案生成一系列提议密度的能力，这些提议密度逐渐“粘”到目标。 请参阅 MAIN.m 中的示例以正确使用代码。 有关更多技术信息，请参阅 L. Martino、R. Casarin、F. Leisen、D. Luengo。 自适应独立粘性 MCMC 算法，arXiv：1308.3779，2016。

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分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。

这三个文件包括 Farrow 过滤器设计和实现。 一个是浮点数，第二个是定点数。 人们可以在文献中找到 Farrow 重采样器的理论。 这里有一个 Matlab 实现的例子。 该设计使用对称和反对称滤波器，从而节省了 1/2 的乘法器。 请注意，滤波器设计包括“firls”（信号处理工具箱），但可以用任何其他设计方法替换该功能。