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最近在项目中有这么个需求，就是得去实时获取某个在无规律改变的文本文件中的内容。首先想到的是用程序定期去访问这个文件，因为对实时性要求很高，间隔不能超过1S，而且每次获取到文本内容都要去分发给WEB服务器做别的操作，而那个文本的写入有时候会频繁，1秒可能多次，但是也有可能在相当长一段时间内是没有任何写入的。 这样一来如果每秒都去访问文件的话，一个是IO问题，还有就是每次操作都会引起后端一系列程序的反应，文本在长时间内无写入的话，一秒一次的触发一系列徒劳的事情太不可取了。 最终发现了c#中的FileSystemWatcher对象，在应用FileSystemWatcher之前，首先了解一下这个对象的

13.1 极大似然估计的原理 极大似然的估计原理可以由下面的程序得到说明。我们首先生成 10 个服从 正态分布的总体，每个总体的均值都不同，依次为 0，1，2，3，4，5，6，7，8， 9。方差相同，均为 1。然后我们随机地取出一个总体，从中抽出 10 个样本，因 为事先不知道是从哪一个总体中抽出来的，所以我们分别用已知的 10 个总体参 数值代入似然函数，计算出 10 个似然函数值，取其中 大的似然值，认为该样 本是从相应的总体中取出的（从而联合概率密度也 大化）。然后我们让计算机 告诉我们它是从第几个总体中取样的，并与我们的判断进行对比。 *===========================begin================================== capt prog drop mle prog mle /*生成10个均值不同、方差均为1的正态总体，每个总体取８个样本*/ drawnorm double x0-x9,n(8) m(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9) clear global i=int(10*uniform()) //设定一个随机数，用于随机取出一个总体 forv j=0/9 { gen lnf`j' =-0.5*ln(2*_pi)*8-sum(0.5*(x$i-`j')^2) //对取出的总体计算似然值 scalar lnf`j'=lnf`j'[_N] //最终的似然值 } scalar list // 比较10个似然值哪个最大，猜想是从第几个总体取出来的？ end mle *根据10个似然值，猜想是从第几个总体取出来的？ di "所抽中的样本为" as error "X"$i //显示真正的取样总体是什么 *===========================end==================================== 在现实中，我们并不知道任何一个真正的总体参数，因此，只能借助于找到 样本似然值（实际上是联合概率密度的对数值） 大的总体参数，即认为其是总 体参数。在 STATA 中实现 大似然法的估计必须自己编写程序。下面的例子说 明了如何利用 stata 编写程序来实现对模型的极大似然估计。 13.2 正态总体均值和方差的极大似然估计 *===========================begin================================== capt prog drop bb prog bb //定义程序的名称 args lnf u v //声明参数,u 为均值，v为方差 quietly replace `lnf' = -0.5*ln(2*_pi) - ln(`v') -0.5*($ML_y1-`u')^2/(`v')^2 end drawnorm x,n(100) m(10) sd(3) clear//模拟均值为10，方差为3的100个正态样本 ml model lf bb (x=) (variance:) //利用迭代法则进行极大似然估计

EM（expectation-maximization）算法是Dempster,Laird和Rubin(DLR)三个人在1977年正式提出的.主要是用于在不完全数据的情况下计算最大似然估计。ppt中包含以下内容： 算法介绍 EM算法 GEM算法性质 EM算法解释 EM不足及改进 作者：尤全增 ultimateyou@gmail.com

Antenna and EM Modeling with MATLAB.pdf

文章目录0.前言1.E-M在解决什么问题？（一句话概括EM）2.E-M是一种模型么？3.E-step和M-step分别指的是什么？4.E-M的优化目标是什么？5.E-M收敛么，为什么？6.怎么理解隐变量，对任意模型都可以引入隐变量么？（隐变量的合理性）7.如何理解GMM中的隐变量8.怎么理解GMM和E-M之间的关系？9.GMM可以做什么事情？10.GMM和K-means之间有什么联系？参考文献源码 0.前言 看过很多博客“详解EM和GMM算法”这之类的，也看过李航《统计学基础》上的EM和GMM,这里总结一下几个问题，如果以下问题可以解决，我觉得EM算法和GMM模型就理解的相当好了。本文章不做数

quicker.em可以在sourceinsight 3.5中很好使用；也很方便 但是，将quicker.em添加到sourceinsight 4中，绑定快捷键，根本就找不到autoExpand的宏。 可能主要原因是：souceinsight 4对宏解析的规范有些变动；所以quicker.em某些地方产生了冲突（代码的注释）。 具体修改方法： 大概3217行，有一段注释： //如果是{表示函数参数头结束了 将中间的{，用单引号括起来；即改成： //如果是'{'表示函数参数头结束了 同理： 大概4497行，有一段注释： //只提取字符和# { / *作为命令 改成： // 只提取字符和'#','{','/','*'作为命令 这样quicker.em就可以很happy的在sourceinsight 4中使用。

Control-M_EM_Solution_Overview

离散控制Matlab代码潜在Alpha模型估算代码的文档 作者： Philippe Casgrain 电子邮件： MATLAB和C代码的此集合可用于通过EM算法估算纯跳跃潜在alpha模型中的参数。 有关这些模型和估计算法以及它们在算法交易中的使用的更多信息，请参见[^ fn1]。 注意：在此存储库中找到的许多C代码都是基于的经典HMM的Forward-Backward算法的C / mex实现。 该算法的原始代码以及不同实现方式的比较。 价格过程模型 我们考虑资产价格过程$ S_t $的连续时间模型，该模型由潜在的隐马尔可夫链$ \ Theta $驱动。 我们假设此特定模型的动力学表示为$$ dS_t = \ delta \ left（dN_t ^ +-dN_t ^-\ right）; $ $$，其中$ \ delta> 0 $表示刻度尺寸，而$ N_t ^ \ pm $是具有相应随机强度$ \ lambda_t ^ {\ pm} $的泊松过程。 我们假设强度过程采用如下形式$ $$ \ lambda_t ^ {\ pm} = \ sigma + \ kappa（\ Theta_t-S

算法逻辑推导