This book is perfect to get you started with probabilistic graphical models (PGM) with Python. It starts with a quick intro to Bayesian and Markov Networks covering concepts like conditional independence and D-separation. It then covers the different aspects of PGM: structure learning, parameter estimation (with frequentist or Bayesian approach) and inference. All is illustrated with examples and code snippets using mostly the libpgm package. PyMC is used for Bayesian parameter estimation.

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

大规模语言模型：从理论到实践 (张奇,桂韬,郑锐,⻩萱菁) (Z-Library)

天津商业大学数字化作业中心作业客户端 v3.1.1908.B26110022.B21091809 2022-10-19 12357 1.exe

QT，C++使用技巧，详细介绍了一些Qt框架的各种功能和模块，以及如何使用Qt进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。实战应用参考资料，源码参考。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手Qt并掌握其高级特性。

在这个基于Qt的财务管理系统中，我们探讨了计算机编程在财务管理领域的应用，特别是在C++和Qt框架下实现的客户端-服务器（CS）模型。Qt是一个跨平台的开发工具包，广泛用于创建图形用户界面（GUI）应用程序，而C++则是一种强大、高效的编程语言，为系统提供了稳定性和可扩展性。 我们要理解CS模型。在这种架构中，客户端是用户与系统的交互界面，负责数据的输入和展示，而服务器端处理这些请求，进行数据的存储和处理。这种模型适用于需要集中管理和处理大量数据的系统，如财务管理系统。 该财务管理系统的核心功能包括客户管理和订单管理。在客户管理模块，系统能够记录和追踪客户的详细信息，如姓名、联系方式、交易历史等，便于进行客户关系管理。订单管理模块则涉及订单的创建、修改、查询和删除，以及与客户信息的关联，确保交易过程的完整性和准确性。 报表生成是财务管理系统不可或缺的一部分。根据不同的需求，系统可能需要生成销售报告、利润报告、库存报告等。这通常涉及到数据筛选、聚合和格式化，可能利用Qt的QTableView或QGraphicsView组件来呈现数据，同时可能借助QSortFilterProxyModel进行数据过滤和排序。 在实现过程中，Qt的信号和槽机制被广泛使用，这是一种事件驱动的编程模式，使得不同部件之间可以有效通信。例如，当用户在界面上触发一个操作，如点击按钮，对应的槽函数会被调用执行相应的业务逻辑。 源码结构可能包括多个C++类，每个类对应系统的一个部分，如Customer类、Order类、ReportGenerator类等。类的设计遵循面向对象原则，如封装、继承和多态，以提高代码的复用性和可维护性。 此外，考虑到数据持久化，系统可能使用SQLite数据库来存储客户和订单信息。SQLite是一个轻量级的嵌入式数据库，易于集成到Qt应用中，通过QSqlDatabase和相关的QSqlModel类进行操作。 在实际运行前，开发者需要配置Qt环境，安装必要的库和依赖，然后编译源码生成可执行文件。为了帮助用户更好地理解和使用系统，通常会提供一个README.md文件，包含安装步骤、运行指南和其他重要信息。 这个基于Qt的财务管理系统展示了C++和Qt如何结合实现一个实用的业务应用。它不仅锻炼了编程技能，还涉及到数据库操作、GUI设计、事件处理等多个IT领域的重要知识点，对于学习者来说是一次宝贵的实践机会。

knn程序基于sklearn库中数据集实现k折交叉验证，并通过交叉验证结果探究适用于当前数据集下的KNN模型最佳k值的选择。 代码功能分析及处理流程主要分：数据准备、交叉验证选择最佳k值、KNN分类三部分，相应部分含有详细注释可供参考。 详细代码说明及实例分析见pdf文档，主要内容包括代码功能分析，关键函数分析及结果分析。

两电平三相并网逆变器模型预测控制MPC 包括单矢量、双矢量、三矢量+功率器件损耗模型 Matlab simulink仿真(2018a及以上版本)

永磁同步电机模型预测电流控制仿真模型 单矢量MPCC，双矢量MPCC，三矢量MPCC 有注释，有参考文献

Online Maps v3 v3.8.3