最小二乘参数辨识共享及答疑-mem_con.m 我编了一个用最小二乘法辨识系统参数的函数，有限定记忆最小二乘递归算法的（辨识量测噪声为白噪声的系统参数），有广义最小二乘算法的（辨识量测噪声为有色噪声的系统参数及参数噪声），递归算法辨识结果正确，但广义最小二乘辨识出来系统参数正确，但噪声参数不正确，大家帮我看看广义最小二乘的算法程序错在何处。我大概说一下广义最小二乘的算法结构，广义最小二乘递推的每一步用两步递推算法，先把噪声参数和模型参数均给个初值，然后第一步先假设噪声参数已知，用最小二乘估计出模型参数，第二步再用最新的模型参数来估计噪声参数，如此循环直到辨识精度达到指定要求或者可用数据用完为止。我的疑问是：辨识模型参数时需要用到噪声参数，我的噪声参数辨识的不对，为何得到的模型参数又是对的，这点让我很纳闷…… 附件中包含模型和最小二乘辨识的函数M文件，其中LSE.mdl为模型文件，mem_con.m为限定记忆最小二乘的源程序，GLS.m为广义最小二乘源程序，u为输入，使用4阶m序列，Y为白噪声作用下的输出，Yv为有色噪声作用下的输出，系统和噪声的模型均为2阶模型，函数文件中有简单的注释，大家很容易看懂，希望看出问题的前辈不吝赐教。在此先谢过了。

产生式模型和判别式模型（Generative model vs. Discriminative model）,概率图模型（Graphical Models）,朴素贝叶斯分类器（ Naive Bayes Classifier）,隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）,最大熵模型（Maximum Entropy Model，MEM）,最大熵马尔可夫模型（MEMM）,条件随机场（conditional random fields，CRF）

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

跑模型时出现RuntimeError: CUDA out of memory.错误 查阅了许多相关内容，原因是：GPU显存内存不够 简单总结一下解决方法： 将batch_size改小。 取torch变量标量值时使用item()属性。 可以在测试阶段添加如下代码： with torch.no_grad(): # 停止自动反向计算梯度 参考： https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 https://ptorch.com/news/160.html 作者：菜叶儿掉啦

详细介绍了/dev/mem,/dev/kmem的区别,以及如何利用/dev/mem 和mmap访问物理内存

明华IC卡读卡器接口函数，有实例！可用于读写停车卡，公交卡，等接触式IC卡片。

清华大学工程管理硕士专业学位（MEM）培养方案

近年来，国外学者提出了MEM随机用户均衡模型。 由于随机误差的共同分布，它具有灵活性，并且该属性显示了在实际交通分配中的应用前景。 但是，关于MEM模型算法的研究很少。 本文采用MSA，MSWA和SRA求解新的MEM随机用户均衡模型。 通过Nguyen＆Dupuis网络中具有固定需求的实验对性能进行了验证，预期结果表明MEM模型是可行的。 最后，考虑到实验的不足，我们指出了进一步研究的方向。

行业-电子政务-偏置电路及MEMS麦克风.zip

C# 明华IC读卡器 Demo,支持 RF-EYE-U010、RF-EYE-U010-MEM。包括SDK mwrf32.dll 和使用说明，支持USB口