lpc matlab代码 :mountain: 马尔可夫决策过程的值迭代算法 该存储库的内容作为计算机科学理学硕士课程的学生要求的概率图形模型课程的一项分配项目。 这段代码的版本中提供的所有资源都是从您可以在参考部分找到的类书中获得的。 算法和信息的这种应用仅用于教育目的 描述： 实现值迭代算法以解决离散的马尔可夫决策过程。 教授： 博士 参与的学生： 马里奥·德·洛斯·桑托斯（Mario De Los Santos）。 Github ：。 电子邮件： 指示 下载存储库的文件 验证C ++版本是否至少为C ++ 14 调用文档中标记的功能 以下算法基于教授提供的文档。 用作参考的书位于此文件的末尾。 值迭代算法包括根据Bellman方程迭代地估计每个状态s的值。 下图显示了用于创建该项目的伪代码。 Policy迭代算法由基于Bellman方程迭代地估算每个状态s的值组成，主要区别在于我们将Policy存储在每次迭代中，这将使我们可以将迭代（t）与（t-1）进行比较），那么如果政策相同，则我们将完成该过程，这将以存储成本为您带来计算速度上的优势。 图像2显示了用于创建该项目的伪代码。 示例需要调用该类，如

java使用fastJson处理复杂Json字符串，直接获取key对应的value值

风险价值 一些与VaR方法有关的代码。 欢迎批评是否有更好的方法。 VaR计算方法 VaR_RollingWIndows.py包括正态分布方法，指数加权移动平均方法和历史模拟方法，用于通过扩展窗口来计算风险值。 该功能可以直接导入和使用。 NormalVaR（Returns，Confidence_Level，First_Windows） EWMAVaR（Returns，Confidence_Level，First_Windows，Decay_Factors） HSVaR（Returns，Confidence_Level，First_Windows） 风险价值（VaR）回测 VaRBacktest.py 回测方法包括无条件覆盖，有条件覆盖，损失函数和分位数损失函数。 Kupiec的无条件承保，失败比例（POF） UCoverage（收益率，VaR，预期的显着性水平P）FailRate（

jquery 获得select、radio、checkbox选择的text和value值详解文档

获取select下拉框的值分为option没有value属性及有value属性时的两种情况，下面分别给出具体的实现代码，需要的朋友可以参考下

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基于Linux内核的Key-Value存储系统——KStore.pdf

附件是英文版的。 这是 Bjarne Stroustrup 的一篇论文。要小心，因为这非常困难。

力拓RioTinto-2014-Delivering greater value for shareholders-En.pdf

William E. Boyce and Richard C. DiPrima