一个在OpenGL上实现交互式贝塞尔曲线绘制的例子，非常简单，适合初学者。 本例通过鼠标点击画布拾取贝塞尔曲线的4个控制点，从而绘制3次贝塞尔曲线。 (源码文件)

https://blog.csdn.net/bo_hai/article/details/108870754 文中用到的数据集

拉格朗日，牛顿插值，高斯，龙贝格

吉布斯采样matlab代码

SciPy中的Bessel函数计算 中篇中将处理的基本问题： 1. SciPy和MATLAB文档中Bessel微分方程的不同 2. SciPy中Bessel函数的功能框架及其与MATLAB的对应关系 3. 在物理问题计算中的数据维度问题 4. 微积分计算 下篇中将处理的高阶问题： 5. 球坐标Bessel函数 6. 如何使用Cython加速计算 7. 如何使用numpy避免循环 8. 如何使用并行和GIL技术 1. SciPy和MATLAB文档中Bessel微分方程的不同 非常有必要首先补充一些基本的数学物理知识，Bessel方程是描述各类和波动有关的物理现象的，在数学物理中极其重要。数值计算

贝叶斯分类器应用-疾病分类 Inferring Pathway Activity toward Precise Disease Classification

贝叶斯泊松因子 贝叶斯泊松张量因子分解这是可扩展的贝叶斯张量因子分解模型的matlab实现，其中包含在线推理和在线与并行推理。 该代码与我们的以下两个出版物有关： （1）胡楚，赖佩瑞，陈晨，哈丁，卡林大规模计数数据的可伸缩贝叶斯非负张量分解，ECML-PKDD 2015，葡萄牙波尔图。 （2）C.胡，P。赖，L。卡林。 大规模二元张量的零截断泊松张量分解，UAI 2015，阿姆斯特丹，荷兰。 运行demo_parallel.m来运行代码，我们在这里使用的数据是GDELT政治科学数据。 您需要以两个变量的形式准备数据：id和xi; 并将其存储在xi_id.mat;中 id：应该是1X4像元，第k个像元是一个向量，在张量中存储非零的第k个模式索引xi：是一个向量，存储张量的所有非零 如果设置paralellFlag = 0，则可以运行在线推断。 如果速度太慢，则可以通过设置paralel

bayesian_dnns 具有的贝叶斯深层神经网络的实践与实验。 GMVAE 提出的高斯混合变分自动编码器的实现。 通过对生成模型使用高斯混合先验，其对不平衡数据的鲁棒性要比Kingma的m2模型高得多。 我还提到了 示例：MNIST不平衡 数据 标记的[标签：图片数量] [0：1000、1：10、2：10、3：10、4：10、5：100、6：70、7：40、8：50、9：30] 未贴标签总计50000张图像。 每个标签的采样率与标签数据相同（不平衡）。 验证总计10000张图片。 每个标签的采样率相等（平衡） 结果 金马的M2模型 潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 GMVAE 潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 您可以看到每个标签似乎都有自己的分布。