数学建模经典教材（各种经典）数学建模经典教材（各种经典）

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。

资料很详细，一般题目都有详细的解答，希望对大家有帮助...

lpc matlab代码 :mountain: 马尔可夫决策过程的值迭代算法 该存储库的内容作为计算机科学理学硕士课程的学生要求的概率图形模型课程的一项分配项目。 这段代码的版本中提供的所有资源都是从您可以在参考部分找到的类书中获得的。 算法和信息的这种应用仅用于教育目的 描述： 实现值迭代算法以解决离散的马尔可夫决策过程。 教授： 博士 参与的学生： 马里奥·德·洛斯·桑托斯（Mario De Los Santos）。 Github ：。 电子邮件： 指示 下载存储库的文件 验证C ++版本是否至少为C ++ 14 调用文档中标记的功能 以下算法基于教授提供的文档。 用作参考的书位于此文件的末尾。 值迭代算法包括根据Bellman方程迭代地估计每个状态s的值。 下图显示了用于创建该项目的伪代码。 Policy迭代算法由基于Bellman方程迭代地估算每个状态s的值组成，主要区别在于我们将Policy存储在每次迭代中，这将使我们可以将迭代（t）与（t-1）进行比较），那么如果政策相同，则我们将完成该过程，这将以存储成本为您带来计算速度上的优势。 图像2显示了用于创建该项目的伪代码。 示例需要调用该类，如

这个是MQTT的库，本人已经用这个库移植到了ESP32上，在亚马逊平台测试成功。

文章目录前言1、亚马逊云平台使用1.1 申请亚马逊账号1.2 进入AWS IOT 管理->物品，创建单个物品1.3 创建证书1.4 保存和下载证书2、编译生成支持接入亚马逊的AT固件2.1 获取SDK2.2 编译SDK2.3 烧录固件配置3、AT指令对接亚马逊平台有任何疑问联系邮箱或文章留言，不要私信我，本博客已经屏蔽私信！多多支持！ 前言 1、亚马逊云平台使用 1.1 申请亚马逊账号 https://aws.amazon.com/cn/ 1.2 进入AWS IOT 管理->物品，创建单个物品 1.3 创建证书 1.4 保存和下载证书 2、编译生成支持接入亚马逊的AT固件 2.1

讲在linux下使用AT&T汇编的好书 作者 ：美 Richard Blum 著，马朝晖 等 译

MDP-DP-RL 该项目的目标是从头开始开发所有动态编程和强化学习算法（即，除了基本的numpy和scipy工具之外，不使用标准库）。 “从头开始开发”目标是出于教育目的-学习此主题的学生只有在他们开发和使用从头开始开发的代码时才能彻底理解这些概念。 我针对不同的学生背景讲授了该主题的课程，每门此类课程都以技巧/算法的精确编程实现为基础。 特别是，当我教Stanford CME 241：金融中的随机控制问题的强化学习（ ）时，会使用此代码库。 关于代码可读性，性能和错误的任何反馈将不胜感激，因为代码仍相当原始且未经各个部分的测试（2018年8月开始使用此代码，到目前为止主要处于代码增长模式）。 该项目开始于为有限的马尔可夫过程（又名马尔可夫链），马尔可夫奖励过程（MRP）和马尔可夫决策过程（MDP）实现基础数据结构。 其次是动态编程（DP）算法，其重点是在代码内以清晰的数学术语表

下面计算遍历的m阶马尔可夫信源的熵率。 当时间足够长后，遍历的马尔可夫信源可以视作平稳信源来处理，又 因为m阶马尔可夫信源发出的符号只与最近的m个符号有关，所以极限 熵 等于条件熵 。 对于齐次遍历的马尔可夫链，其状态 由 唯一确定，因此有 所以