该工具包是一组 Simulink 模块，用于根据 Grunwald-Letnikov 定义对常数和可变分数阶导数进行仿真。 为了实现可变阶导数，使用了四种类型的 GL 定义扩展。 此外，还给出了 A 和 B 变量类型和分数阶导数的块。 块被实现为 C-MEX S-function。

这与 ksr 和 ksrlin 相同（文件文件 ID：#19195 和 #19564），但不是对每个点使用相同的带宽，而是使用由每个点到其第 k 个最近邻点的距离给出的可变带宽。

com.variable.apkhook Module name 应用伪装 Author 酷安@ Description 模块的二次开发版，暂未开源 Secondary development version of module, not open sourced yet. 为你选择的应用程序传递你伪造的手机信息 Deliver the fake informations you made about your phone to the apps you selected Usage 原作者并没有解释用法，以下的使用教程取自应用变量模块的描述： 首先，你需要选择你想要传递手机伪装信息给哪些APP， (不仅仅在模块中选取，还需要添加到模块作用域中以确保模块可以作用于APP) 然后在模块里填写手机的伪装信息，最后，只需单独重启这些APP即可. Since the author didn'

Function Theory of One Complex Variable, PDF版的，很清晰，有需要的同学可以看看

pent 估计Copula熵和传递熵 介绍 实现了估计参数熵和传递熵的非参数方法。 估计copula熵的方法由两个简单步骤组成：通过等级统计估计经验copula和使用k最近邻法估计copula熵。 Copula熵是用于多元统计独立性测量和测试的数学概念，并被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。估计copula熵可以应用于很多情况，包括但不限于变量选择[2]和因果发现（通过估计传递熵）[3]。有关更多信息，请参阅Ma and Sun（2011） 。有关中文的更多信息，请点击。 用于估计传递熵的非参数方法包括两个步骤：估计三个copula熵和从估计的copula熵计算传递熵。还提供了条件独立性测试的功能。有关更多信息，请参阅Ma（2019） 。 功能 pent-估计copula熵; Construct_empir

pent 用于估计Copula熵的R包 介绍 Copula熵是用于统计独立性度量的数学概念[1]。在双变量情况下，Copula熵被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。 它具有广泛的应用，包括但不限于： 结构学习； 变量选择[2]； 因果发现（估计转移熵）[3]。 该算法包括两个步骤：使用秩统计量估计经验语料密度，以及使用kNN方法从估计的经验语料密度中估计语料熵。由于两个步骤都使用非参数方法，因此可以将copent算法应用于任何情况而无需进行假设。 在copent包的预印纸上的arXiv。有关更多信息，请参阅[1-3]。有关中文的更多信息，请点击。 功能 copent-主要功能; Construct_empirical_copula-算法的第一步，它通过秩统计来估计数据的经验copula; entknn-算法的

这篇文章是基于4自由度机械臂的变导纳控制的设计，可以在学习Hogan的最初三篇后看一下变阻抗和变导纳的概念。

这篇文章是基于6自由度机械臂的变阻抗控制的设计，可以在学习Hogan的最初三篇后看一下变阻抗和变导纳的概念。

今天小编就为大家分享一篇Pytorch基本变量类型FloatTensor与Variable用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

一种迭代保留信息变量以在多元校准中选择最优变量子集的策略。 可以选择最优变量子集的方法。 在本研究中，一种考虑可能的策略提出了变量之间通过随机组合产生的交互作用，称为迭代保留信息变量 (IRIV)。 此外，变量被分为四类强烈信息量、弱信息量、非信息量和干扰变量。 在此基础上，IRIV 既保留了每个迭代轮中的强信息变量和弱信息变量，直到没有无信息和干扰变量存在。 三个数据集被用来研究 IRIV 的性能以及偏最小二乘法 (PLS)。