【导读】注意力机制是深度学习核心的构建之一，注意力机制是深度学习核心的构件之一，来自Mohammed Hassanin等学者发表了《深度学习视觉注意力》综述论文，提供了50种注意力技巧的深入综述，并根据它们最突出的特征进行了分类。

1- 确定性方法使用 (1) 内点算法，(2) 顺序二次规划：SQP 和 (3) 基于非线性优化的求解器优化，如 Levenberg-Marquardt 算法。 2- 用户可以根据每个盆地定义初始（起点）点，在“Initial_Param.txt”文件中： 3- Bounds of parameters（GR4J模型的4个参数）可以在“Bounds_Param.txt”文件中修改 4-显示 Nash 和 RMSE 值

matlab布朗运动代码蒙特卡洛方法 风险中性措施下的跳跃扩散，隐含波动率，多资产选择和布朗运动。 在我读研究生期间，代码是用Matlab编写的，这是我项目的一部分

电路仿真理论和实现方法。非常经典，包括了电路的稳态计算机求法。数字电路计算机求法

凸优化在数学规划领域具有非常重要的地位。从应用角度看，现有算法和常规计算能力已足以可靠地求解大规模凸优化问题，一旦将一个实际问题表述为凸优化问题，大体上意味着相应问题已经得到彻底解决，这是非凸的优化问题所不具有的性质。从理论角度看，用凸优化模型对一般性非线性优化模型进行局部逼近，始终是研究非线性规划问题的主要途径，因此，通过学习凸优化理论，可以直接或间接地掌握数学规划领域几乎所有重要的理论结果。由于上述原因，对于涉足优化领域的人员，无论是理论研究还是实际应用，都应该对凸优化理论和方法有一定程度的了解。

目的–本文的目的是提高浅层有源声纳检测性能水。 定义类似随机模型的多元椭圆轮廓（MEC）分布模型混响，有助于揭示目标签名的结构信息。 设计/方法/方法–有源声纳系统的开发范围更广传输带宽和更大的Kong径接收阵列，从而改善了信噪比匹配滤波和波束成形后的比率和混响功率比率。 但是，它改变了传统假定瑞利的混响引起的包络的统计分布分配。 MEC是一种广义的非高斯分布模型。 作者从理论上推导复合高斯，瑞利混合，威布尔，K分布都是特殊的例MEC。 众所周知，威布尔分布和钾分布具有比瑞利明显的重尾分配。 MEC是表征非瑞利重尾分布的合适模型混响。 结果–对测试数据的分析表明，混响包络明显偏离了瑞利分配。 在广泛的非高斯框架中，混响建模为MEC分布， 适用于表征非瑞利混响。 试验中收到的数据验证了MEC模型的有效性。 实际数据包络遵循K分布，这是MEC。 因此，MEC可用于开发新颖的信号处理算法，从而减轻或减轻考虑了重尾混响分布对目标检测的影响。 研究的局限性/意义–有限的海试数据是证明的主要局限性进一步进行模型验证。

Number-theoretic Methods in Statistics - Kaitai Fang, Yuan Wang 的中文版，清晰版，方开泰、王元 合著，英文版由Chapman and Hall/CRC 出版。

Methods of Estimation，范剑青的讲义

连续时间问题的方法示例 一般讲义 请参见“项目中Ben Moll的，以及尤其是： 来自Ben Moll： ： 和 来自Pontus Rendahl： ： 和 ： 方法的详细说明 请参阅以获取有关随机过程（平稳和时变）离散化的详细信息，以及简单值函数和平稳分布计算的解决方案。 有关解决最佳停止问题的详细信息，请参见 （考虑离散化）。 有关解决新古典增长模型的详细信息，请参见 。 文件夹的结构 所有算法的文档来源都在docs /中。 对于Matlab算法的特定实现 在matlab / lib /中查看实现这些方法的库函数 请参阅使用matlab / examples /中的库函数的示例。 此时，大多数代码都在测试中，而不是示例中。 matlab库的所有单元测试和回归测试都在matlab / tests /中。 更改编码后，可以在matlab文件夹中使用run_tests.m

Variational and Level Set Methods in Image Segmentation Amar Mitiche · Ismail Ben Ayed