根据matlab代码修改为python代码，python代码注释非常详细，两者代码都在打包文件里，自己可以对照观看理解。

铁威马D2-310——USB Type-C阵列盒自动待机唤醒固件，可实现电脑休眠阵列盒自动待机节能，电脑唤醒时自动唤醒。

使用稳态概率矩阵模拟马尔可夫链并找到单个状态的长期概率

用于投资组合模型的R代码，包括Markowitz均值-方差模型和Black-Litterman模型

em算法matlab代码电磁场 HMRF的MATLAB实现，如“通过隐马尔可夫随机场模型和期望最大化算法对脑MR图像进行分段”（Zhang等人，2001年）所述。 HMRF被应用于从OASIS脑截面数据集中分割图像，但是提供的代码可以针对任何3D图像分割进行修改。 您可以在什么上测试此算法？ 任何3D图像，但我已经使用OASIS截面数据集验证了模型。 该数据集由416名18-96岁的正常和早发的阿尔茨海默氏病患者组成。 数据集提供了地面真相标签-来自Zhang等人描述的HMRF的FAST-FSL实现。 纸。 相关博客文章：

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聚类马氏距离代码MATLAB 变化检测 从流数据进行更改检测 这是用于流数据更改检测的MATLAB方法和代码的集合。 SPLL以以下方式运行： 给出了两个数据窗口作为输入参数。 窗口W1是一个矩阵N1-by-n，并包含由n个要素描述的N1个对象。 窗口W2是一个矩阵N2-by-n，包含由n个要素描述的N2个对象。 输入参数K确定在每个窗口中将搜索多少个群集（默认值为3）。 使用k-means（MATLAB统计工具箱）将每个窗口中的数据聚类为K个聚类。 计算W1中群集的协方差矩阵，并计算加权平均协方差矩阵S。 给定群集的权重与分配给该群集的对象数成正比。 根据具有协方差矩阵S的马氏距离，将W2中的每个对象分配给具有最均值的聚类。所有这些距离的平均值给出了SPLL标准的第一部分SPLL1。 第二部分SPLL2以相同的方式计算，但是窗口W1和W2被交换了。 最后，SPLL = max（SPLL1，SPLL2）。 使用卡方分布计算p值，如果p <0.05，则标记变化。 资料来源：Kuncheva LI，使用似然检测器的流式多变量数据的变化检测，IEEE知识和数据工程学报，2013,25（5），

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本文来自InfoQ，本文通过对DDD的探讨.依赖和测试，介绍了阿里盒马领域驱动设计实践。设计是把双刃剑，没有最好的，也没有更好的，而是条条大路到杭州。同时不设计和过度设计都是有问题的，恰到好处的设计才是我们追求的极致。DDD（Domain-DrivenDesign，领域驱动设计）只是一个流派，谈不上压倒性优势，更不是完美无缺。我更想跟大家分享的是我们是否关注设计本身，不管什么流派的设计，有设计就是好的。从我看到的代码上来讲，阿里集团内部大部分代码都不属于DDD类型，有设计的也不多，更多的像“面条代码”，从端上一条线杀到数据库完成一个操作，仅有的一些设计集中在数据库上。我们依靠强大的测试保证了软

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