对租房信息进行数据分析的一个案例，里面包含了ipynb文件和所需信息的压缩包，还有少部分对数据特征（如独热编码）的PyTorch实现

通过使用局部Hessian矩阵在2D图像中查找山脊，以找到凸线的方向（通过hessian的本征分解）。 特征向量描述了对变换不变的像素局部双导数的方向（即稳定的脊或谷）。

方便的设计SIGMA DELTA ADC TOOLBOX

Delta-Sigma 工具箱包括近 100 个支持 NTF 合成、调制器模拟（来自 NTF 或结构）、实现、动态范围缩放、SNR 估计等功能。 该工具箱通过随附的 DSToolbox.pdf 手册进行了详细记录。 有关工具箱和 Delta-Sigma 调制器的更多信息，请考虑购买 Pavan、Schreier 和 Temes 所著的“了解 Delta-Sigma 数据转换器，第二版”（ISBN 978-1-119-25827-8）。

分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。 任意一个累计分布函数 F(x)F(x)F(x) ，满足 F(x^)=σ,σ∈(0,1)F(\hat{x}) = \sigma, \sigma\in (0,1)F(x^)=σ,σ∈(0,1) 的 x^\hat{x}x^，称为分布 FFF 的分位数。 σ\sigmaσ 的含义是该分布中小于x^\hat{x}x^的数占比为σ\sigmaσ，即P(x<x^)=σP(x<\hat{x}) = \sigmaP(x<x^)=σ。 给定一个平稳时间序列，我们通常为

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岩土应力变形分析软件SIGMA／W用户指南，geostudio的好书。

Bulletproofs 是不需要可信设置的简短知识零知识论点。 参数系统是具有计算可靠性的证明系统。 Bulletproofs 适用于证明关于提交值的陈述，例如范围证明、可验证的 suffle、算术电路等。它们依赖于离散对数假设，并使用 Fiat-Shamir 启发式进行非交互。 Bulletproofs 的核心算法是 Groth [2] 提出的内积算法。 该算法提供了满足给定内积关系的两个绑定向量 Pedersen 承诺的知识参数。 Bulletproofs 建立在 Bootle 等人的技术之上。 [3] 引入一种有效的内积证明，将论证的整体通信复杂性降低到仅 在哪里 是承诺的两个向量的维度。 范围证明 Bulletproofs 提供了一种用于进行短范围和可聚合范围证明的协议。 它们使用多项式对内部乘积中确定数字范围的证明进行编码。 范围证明是秘密值位于某个区间的证明。 范围证明不

tribon与sigma双向导入.rar