回归参数估计 使用不同方法的回归模型中参数估计的R代码： 最小二乘 梯度下降 大都会-哈丁斯 使用JAGS进行吉布斯采样 该代码用于具有一个预测变量的线性回归问题（单变量回归）。 目的是通过一个简单的示例并为所有方法提供基本实现，以介绍机器学习中广泛使用的重要方面，例如梯度下降和蒙特卡洛方法。 此博客文章中介绍了不同的方法和代码： :

这是自定义相机的控件，具体实现是：继承FrameLayout，并实现SurfaceHolder.Callback接口，实现功能：可以手动聚集，点击屏幕有聚集图标，还有拍照图片，保存，显示功能，也可以实现自动聚焦的功能

自定义相机，并且以View形式显示，可以随便添加到应用中，实现手动聚焦，触摸聚焦

有时候我们采用pip install scipy 总是出错，比如错误如下： lapack_mkl_info: libraries mkl_rt not found in ['d:\\python27\\lib', 'C:\\', 'd:\\python27\ \libs'] NOT AVAILABLE openblas_lapack_info: libraries openblas not found in ['d:\\python27\\lib', 'C:\\', 'd:\\python2 7\\libs'] NOT AVAILABLE ...... 可以先下载这两个包，再使用如下命令进行安装。 对于python2，命令：pip2 install scipy-1.0.0b1-cp27-none-win_amd64.whl 对于python3，命令：pip3 install scipy-1.0.0b1-cp36-none-win_amd64.whl 就能将scipy安装到机器上进行科学计算了。 希望能够帮助到大家。谢谢了！

Linux操作系统基础

开源的分布式存储系统手动部署及使用

先进制造技术

springboot，mybatis，springboot-mybatis环境，手动写dao实现类，非自动扫描 springboot环境，mybatis springboot mybatis 自动生成dao实现类的： https://download.csdn.net/download/nowsdt/11085245

matlab终止以下代码nback_GUI 应用信息 nback_GUI v 1.0（2017年6月5日） Christopher Donald Douglas Cabrall TUDelft自动驾驶的人为因素 可自定义的N-Back GUI次要任务 提供了灵活的可编程辅助任务，作为N-Back的修改版本。 该GUI允许实验者设置可视的手动N向后任务，要求参与者在出现提示“ ????????”时键入响应问他们1倍，2倍或3倍之前看到的目标数字是多少。 自动对评分和听觉反馈进行了预编程，以实现正确和不正确的响应。 实验者可以自定义目标值，目标之间的间隔和目标数量，和/或预加载提供的集合。 可以打开/关闭各种显示信息项，包括：跑步成绩，用户回答的最后一个数字，正确答案（从1、2或3倍之前），目标间隔和目标值表。 通过这种可定制的功能，可以根据需要（例如，在内存上增加或减少负担）的难易程度来调整此N-Back次要任务。 此应用程序是在获得欧盟委员会第七框架计划的支持后作为Marie-Curie初始培训网络项目HFAuto（自动驾驶的人为因素）PITN-GA-2013-605817进行开发的

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