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双重分形的matlab代码GIT_MSM 1.）本代码的第一部分将把Calvet和Fisher用作理论基础和模型4个参数的估计过程。 我只将代码从MATLAB转换为Python3。 ％------------------------------------------------- ------------------------％马尔可夫交换多重分数（MSM）％最大似然估计％v1.0％版权？ 2010 Multifractal-finance.com％------------------------------------------- ------------------------------％％使用率％[PARAMETERS] = MSM（DATA，K）％[PARAMETERS，LL， LLs，DIAGNOSTICS] = MSM（DATA，K，STARTING_VALUES，OPTIONS）％％输入：％DATA-平均零数据的列（或行）％KBAR-频率分量的数量％STARTINGVALS-[可选]优化的起始值％[b，m0，gamma_k，sigma]％b-（1，inf）％m0-

SmugMug的基本架构 完成数据迁移后，由于不需再考虑基础设施问题，SmugMug将公司的主要精力集中在提高服务质量上。目前SmugMug向用户提供了三种照片访问方式[35]： SmugMug以代理的身份处理用户访问请求 SmugMug对用户访问请求进行重定向 利用有关API直接对存储在S3中的数据进行访问。 在这三种访问方式中，以第一种方式访问的用户超过99%。也就是说几乎所有的用户都选择这种访问方式，这也正是SmugMug所期待的结果，因为它希望S3对于普通用户来说是透明的。SmugMug公司还引入了EC2服务，使客户可以利用EC2来完成图片的在线编辑和处理。 将基础设施部分外包给亚马逊后，SmugMug的基础架构如图 4‑33所示。几乎所有的用户都是采用直接访问SmugMug的方式处理照片，实际的照片处理过程对于用户是透明的。SmugMug的系统后台则如虚线框所示。主要包括三个部分[37]：队列服务，亚马逊AWS和控制器。目前使用的AWS包括EC2和S3。而队列服务和控制器则由SmugMug提供。SmugMug并没有采用SQS而是建立了自己的队列服务,控制器每隔固定的时间就会自动决定增加还是减少EC2实例。整个SmugMug 的系统具有高度的智能型，绝大部分操作都会自动完成。这也是为什么SmugMug仅用几十人就可以完成如此巨大的工作量。