文库普利卜 什么是藤蔓copulas？ 藤蔓copulas是一类灵活的依赖模型，由双变量构建模块组成（例如，参见）。 您可以在上找到出版物和其他材料的完整列表。 什么是vinecopulib？ 是基于藤蔓copula模型的仅头文件C ++库。 它提供了流行的核心功能的高性能实现，尤其是针对藤蔓copula和双变量copula模型的推理算法。 与VineCopula相比，优势在于 一个具有R和Python接口的独立C ++库， 更时尚的API 运行时间更短，内存消耗更低，尤其是在高尺寸环境中， 非参数和多参数系列。 地位 版本已于2020年11月23日发布。尽管我们尽了最大努力设计了一个用户友好的API，但该库仍处于积极开发中，预计将有所变化。 我们还在研究R和Python的接口。 接触 如果您对库有任何疑问，请随时打开问题或发送邮件至info@vinecopulib.org 。

Classification,Parameter Estimation and State Estimation An Engineering Approach Using MATLAB

论文Deep Learning-Based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems源码。 这是Python版本的源码。 适合人群：人工智能、通信类研究人员。

人体姿态检测总结，Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns。 相似变换相当于等距变换和均匀缩放的一个复合，即为： 左上角2*2矩阵为旋转部分，右上角为平移因子。它有四个自由度，即旋转、x方向平移、y方向平移和缩放因子s。相似变换后长度比、夹角保持不变，其与相似三角形类似。 虽然相似变换和仿射变换的变换矩阵一样，但是其定义不一样。因为相似变换中不存在倾斜变换（也叫错切变换、剪切变换、偏移变换）、翻转变换，而仿射变换中存在。

matlab录入语音信号代码 作者 标题 丹尼尔·莫雷诺·曼萨诺（Daniel Moreno Manzano） 音高估计和发声检测 在本文中，我将解释两种不同方法的发展，以便在语音音频中找到音高，首先区分有声和无声部分。 这些算法将在MATLAB:copyright:中开发。 首先，将对数据进行分析，以便在音频文件数据库中找到要使用的重要参数，并希望了解如何以人的声音音高工作。 在每种方法中，将提出对该思想的简要解释。 此外，还将解释重要的代码部分并公开一些结果。 介绍 两种算法以及分析中处理数据的方式都相同。 音频文件将在32 ms的窗口中进行评估，这是检测仅在浊音部分而不是清音部分的音调的最佳方法。 使用fda_ue数据库（测试数据库）时，窗口将以15 ms的周期移动；使用ptdb_tug数据库（ train数据库）时，窗口将以10 ms的周期ptdb_tug 。 我选择的信号处理方法是： 自相关 零交叉+倒谱 要求：在本项目中，将其视为实验是很重要的，以便了解音高处理和估算。 数据 可以通过下一个Google云端硬盘链接获取所使用的数据： 为了在不更改代码的情况下工作，预定义的目录方案是 . ├──

matlab隶属度代码用于贝叶斯估计（MBE）的Matlab工具箱 概要 这是用于贝叶斯估计的Matlab工具箱。 该代码的基础是在以下论文（Kruschke，2013），书籍（Kruschke，2014）和网站（）中描述的Kruschke R代码的Matlab实现。 该工具箱旨在为用户提供与Kruschke的代码类似的可能分析，但仍使其可在仅Matlab的环境中使用。 另外，将来我将尝试添加其他功能，以使其不仅适用于组比较，而且还适用于其他功能。 程式码范例 本示例使用Kruschke的BEST论文（2013年）中提供的数据。 运行脚本mbe_2gr_example.m。 %% Load some data % EXAMPLE DATA (see Kruschke, 2013) % see http://www.indiana.edu/~kruschke/BEST/ for R code y1 = [101,100,102,104,102,97,105,105,98,101,100,123,105,103,100,95,102,106,... 109,102,82,102,100,1

本文复现的是是发表在ICCV 2017的工作《Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation》，论文提出了一个新的特征金字塔模块，在卷积网络中学习特征金字塔，并修正了现有的网络参数初始化方法，在人体姿态估计和图像分类中都取得了很好的效果。

This book presents a systematic and unified approach for modern nonparametric treatment of missing and modified data via examples of density and hazard rate estimation, nonparametric regression, filtering signals, and time series analysis. All basic types of missing at random and not at random, biasing, truncation, censoring, and measurement errors are discussed, and their treatment is explained. Ten chapters of the book cover basic cases of direct data, biased data, nondestructive and destructive missing, survival data modified by truncation and censoring, missing survival data, stationary and nonstationary time series and processes, and ill-posed modifications. The coverage is suitable for self-study or a one-semester course for graduate students with a prerequisite of a standard course in introductory probability. Exercises of various levels of difficulty will be helpful for the instructor and self-study. The book is primarily about practically important small samples. It explains when consistent estimation is possible, and why in some cases missing data should be ignored and why others must be considered. If missing or data modification makes consistent estimation impossible, then the author explains what type of action is needed to restore the lost information. The book contains more than a hundred figures with simulated data that explain virtually every setting, claim, and development. The companion R software package allows the reader to verify, reproduce and modify every simulation and used estimators. This makes the material fully transparent and allows one to study it interactively. Sam Efromovich is the Endowed Professor of Mathematical Sciences and the Head of the Actuarial Program at the University of Texas at Dallas. He is well known for his work on the theory and application of nonparametric curve estimation and is the author of Nonparametric Curve Estimation: Methods, Theory, and Applications. Professor Sam Efromovich is a Fellow of the Institute of Mathematical Statistics and the American Statistical Association.

可以配合Vehicle_Key_Point_Orientation_Estimation论文进行学习，这个模型是我根据公开的源代码部分进行绘制，不过只有关键点识别和方向识别部分