hmm模型matlab代码HMM堆栈 这是Taehee Lee和Daniel Daniel的原始作品的更新版本。 以下是原始说明。 此回购协议仍在建设中。 概率堆栈 概率堆叠（Prob_stack.txt）：从180个底栖δ18个O记录构造概率栈。 （有关记录的详细信息，请参见[1]的metatdata表。） Prob-LR04-stack（Prob_LR04_stack.txt）：从LR04内核构造的概率堆栈。 两个堆栈文件包含五列：年龄，δ18 O值[‰]，标准差δ18 O值，上限95％的区间，和下界95％间隔的。 应用领域 应用程序文件夹包括三个应用程序：从底栖δ18条O记录，底栖δ18 O记录的年龄的估计，和铅概率叠层的构造/滞后从不同核观察到两个事件之间的分析。 所有代码均以MATLAB语言编写，位于代码文件夹中。 所有δ18 O记录文件应位于数据文件夹中。 要运行此程序，每条记录应包括三列：深度，寿命和数据值。 如果没有年龄估算值，则可以将其保留为NaN。 要运行这些应用程序，请下载Application文件夹和Prob-stack。 为了使程序运行，它们必须保留在同一文件

MATLAB建模 人口增长模型 源程序代码

arma模型matlab代码吴静怡的编码项目 杜克大学的课程项目，使用的语言：R，MATLAB，Stata Econ613：应用计量经济学 数据处理 OLS和离散选择 多项式模型 线性面板数据 重做使用Stata ... Econ623：金融市场预测 ARMA程序 测试（JB，MZ，DM等） 波动率预测（GARCH等） 评估，比较和合并预测 灵敏度和鲁棒性分析 多元波动率预测（BEKK，CCC，DCC模型） 风险价值和预期缺口预测 虚假回归和协整

简单房间回响模型matlab代码模板

verhulst模型matlab代码快速开始： 为 SGD+ 模型运行python train.py ，为具有神经后处理的模型运行python train.py python train.py --model=SGDnn 。 提交文件将写入提交文件夹。 协同过滤 推荐系统关注呈现用户可能感兴趣的项目（例如亚马逊上的书籍、Movielens 上的电影或 lastFM 上的音乐）。 在协同过滤中，我们的推荐基于用户对其他项目的（已知）偏好，并考虑其他用户的偏好。 资源 所有必要的资源（包括训练数据）均可在 训练数据 对于这个问题，我们已经获得了 10000 个用户对 1000 个不同项目的评分。 所有评级都是 1 到 5 星之间的整数值。 评估指标 您的协同过滤算法将根据以下加权标准进行评估： 预测误差，由均方根误差 (RMSE) 衡量 代码用法： usage: train.py [-h] [--submission SUBMISSION] [--model MODEL] [--cv_splits CV_SPLITS] [--score_averaging SCORE_AVERAGING]

 所有接口均采用USB2.0规范与测试主机互联，最大传输带宽60MB/s；  多台便携计算机通过网路可灵活组建大、中、小不同规模的测试环境。  多功能数据采集卡，AD、DA、DI、DO、计数、测频功能为一体；

高斯扩散模型matlab代码免责声明：大多数代码编写于〜2009年，最后一次更新于2013年进行。自那时以来，已经开发了许多其他代码（采用R等开源语言），并公开提供了用于模拟和拟合顺序采样以及蓄能器型号。 我什至不再使用此代码，但我偶尔将其提供给学生和博士后，通常只是为了给他们开发自己的代码的起点。 我正在这里记录它，只是为了不丢失它。 顺序采样和累加器模型形成了一个强大的框架，可以对选择和等待时间进行建模，并且可以成功地用于解决眼球运动的“何时”和“何处”（例如Carpenter的LATER模型和我们自己的一些工作）。 基本思想是，随着时间的推移，朝着响应阈值累积了支持不同潜在扫视目标的“证据”。 这些模型具有多种风格，但它们都共享一些嘈杂的决策变量到标准的时间积分的中心概念。 这些模型在假定的噪声类型（漂移率噪声，起始点可变性等）以及是否包括诸如蓄能器之间的横向抑制，泄漏和自激等成分方面有所不同。 那么很显然，该域中所有可能模型的空间确实很大。 我在这里编写了一些基本的（Matlab）代码，使您可以在该通用类中模拟相当多的模型。 当前形式的代码模拟了一个竞争性的累加器，其中包括：

Csdn上上传的代码都是完整的，可以看我对应的博客都是有效果图的。也可以看演示视频，防治踩坑。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是油画风格迁移，数据集分别是真实图片和油画图片， 分别放在data文件夹的white和color文件夹下。 代码属于傻瓜式简单操作，简单易上手 代码依次运行 python 01train_cyclegan.py 会训练模型，并保存在weights文件夹下。 训练epoch越多效果越好， 训练的一些参数设置在01demo的开头，可以自行修改。 python 02detector_simple.py 调用训练好的模型对图片进行风格迁移，在代码的最后一行修改图片路径即可对其他图片进行识别。

COM技术内幕——微软组件对象模型(附加源代码）.pdf 我用它入门的书籍，非常好！

伊辛模型matlab代码FDRhmrf 该软件包专为 [1] 中提出的错误发现率 (FDR) 控制程序而设计。 该 FDR 程序基于双参数 Ising 模型（经典的隐马尔可夫随机场）和局部显着性指数（LIS；[2,3]），旨在在控制 FDR 的同时最小化错误未发现率 (FNR)在给定级别，尤其是对于 3D 空间数据，例如神经影像数据。 这个包是用 C++ 编写的，可以被 MEX 从 Matlab 调用。 提供了示例，有关详细信息，请参阅。 请引用此包的文章 [1]，该包可用。 [1] Shu, H.、Nan, B. 和 Koeppe, R.（2015 年）。 “通过隐马尔可夫随机场对神经影像进行多重测试”。 生物识别，71, 741-750。 @article{shu2015multiple, title={Multiple testing for neuroimaging via hidden Markov random field}, author={Shu, Hai and Nan, Bin and Koeppe, Robert}, journal={Biometrics}, v