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此书作者robin milner是图灵奖得主。书中milner以直观而严格的方式介绍了他所发明了pi演算。pi演算的用途是作为描述并行计算的基本理论。

Matlab集成的c代码高斯过程回归和分类工具箱 版本4.2。 对于GNU Octave 3.2.x和Matlab 7.x 版权所有（C）2015-2018-Carl Edward Rasmussen 版权所有（C）2015-2018-Hannes Nickisch 如何阅读 如果您想立即开始使用，请阅读下面的第1）节，并直接跳至doc / index.html中的示例。 关于这些计划 matlab程序的此集合实现并演示了在其中描述的一些算法 a）Rasmussen和Williams的书：“高斯机器学习过程”，麻省理工学院出版社，2006年 b）Nickisch和Rasmussen的文章：“二元高斯过程分类的近似”，JMLR 2008 c）Candela和Rasmussen的文章：“稀疏近似高斯过程回归的统一观点”，JMLR，2005年 d）Murray，Adams和Mackay撰写的论文：“椭圆切片采样”，AISTATS 2010 e）Neal的报告：“重要重要性抽样”，多伦多，1998年 f）Naish-Guzman和Holden的论文：“广义FITC近似”，NIPS，2007年

@ vapurrmaid / markov-链 一个轻量级的TS库，用于使用马尔可夫链和概率矩阵进行计算。 安装 # yarn yarn add @vapurrmaid/markov-chain # npm npm install --save @vapurrmaid/markov-chain 模组 马尔可夫链 表示有限的离散时间。 该模块的功能是： 概率状态转换 状态可用于动态更新概率 报告当前状态是否为终端 终端状态将始终转换回自身 MarkovChain导入 import { MarkovChain } from '@vapurrmaid/markov-chain' MarkovChain构造函数 必须提供N x N个概率数组作为number[][] 必须提供大小为N的T[]的值数组 （可选）在[0, N)提供initialState 如果未提供任何参数，则默认的initial

Probability, Statistics, and Random Processes for Engineers, 4th edition

一代数学天才，世所公认的概率学界学术教父、最后一位集大成者，斯坦福大学数学系前系主任、荣休教授，华人数学家钟开莱先生，于6月2日辞世，享年92岁。 这本概率论与随机过程教程是大师的经典之作。无需太多介绍。 向大师致敬！ （本资源无需任何积分）

Wiley2010新书-Igneous Rocks and Processes高清非扫描

Nonlinear Markov Processes and Kinetic Equations.pdf

This text makes a great supplement and provides a systematic approach for teaching undergraduate and graduate students how to read, understand, think about, and do proofs. The approach is to categorize, identify, and explain (at the student's level) the various techniques that are used repeatedly in all proofs, regardless of the subject in which the proofs arise. How to Read and Do Proofs also explains when each technique is likely to be used, based on certain key words that appear in the problem under consideration. Doing so enables students to choose a technique consciously, based on the form of the problem.

经典概率论教材，英文第三版，没有书签。 适合想深度学习概率论的同学。