Charan Langton编写的教材,通俗易懂，不过各章不是一起的。这里是6章。

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水路 比利时WaterLink的水费估算器 大多数人没有意识到有多少水费，也不知道“舒适”的门槛。 一旦您超过此阈值，用水量就会加倍，是的两倍，因此，这台简单的计算机会告诉您，这将花费您多少钱。 重要的是要意识到（并且要考虑到这一点）： 水费每年变化 阈值取决于家庭人数 阈值取决于家庭数量（如果他们共享水表） 我们或WE是要考虑的家庭数。 这是如果您共享一个水表，默认情况下仅为1。 dom或DOM是要考虑的人数（在所有家庭中）。 例如： 如果您独自一人并且不与其他家庭共用水表：我们= 1，dom = 1 如果您是一对夫妇，并且不与其他家庭共用水表：我们= 1，dom = 2 如果您是一家四口，并且不与其他家庭共用水表：我们= 1，dom = 4 如果您是一个四口之家，并且与另一对夫妇的另一户共享水表：we = 2，dom = 6 同样重要的是要意识到，只有在1月1日他们

Minimum Variance Unbiased Estimation 最小方差无偏估计程序（MVU）

对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。 是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。 注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更

深度学习中的不确定性量化 此回购包含文献调查和基线的实现，以用于深度学习中的预测不确定性估计。 文献调查 不确定性估算的基本背景 埃夫隆（B. Efron）和蒂布希拉尼（R. Tibshirani）。 “用于标准误差，置信区间和其他统计准确性度量的引导方法。” 统计科学，1986年。 R. Barber，EJ Candes，A。Ramdas和RJ Tibshirani。 “用折刀+进行预测性推论。” arXiv，2019年。 B.埃夫隆。 “ Jackknife-bootstrap之后的标准错误和影响功能。” 皇家统计学会杂志：B系列（方法论），1992年。 J.罗宾斯和A. Van Der Vaart。 “自适应非参数置信集。” 统计年鉴，2006年。 V. Vovk等人，“跨等角预测分布”。 JMLR，2018年。 M. H Quenouille。，“时间序列相关

核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计 参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。 非对称独立分量分析的 R 估计。 美国统计协会杂志，110(509)，218-232 独立分量分析 (ICA) 是一种多变量统计方法，其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。 在 ICA 模型中，观察到的 m 向量满足 , 其中 是一个非奇异维混合矩阵和 是一个向量，其分量 S_k(t) 具有成对独立分布（超过 t=1,2,...）。 ICA 的一个主要目标是从观察到的 X 向量中估计混合矩阵 ()。 将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合 X 向量允许恢复 ICA 模型中的源信号。 在这个项目中，我们为混合矩阵提出了一个单步 R 估计器，旨在针对具有重尾分布的源信号和其他类型的噪声（相对于混合矩阵的现有估计器）实现更大的鲁棒性。 此外，我们能够通过半参数程序阐明 R 估计量的渐近特性，例如其极限分布。 评估 R 估计器首先需要 获得混合矩阵的初步估计量 L0，以实现根 n 一致性和 为各个未观察到的独立源信号指定单变量分布 f:=(f1,...,fm)

Methods of Estimation，范剑青的讲义

高斯白噪声matlab代码到达方向估计 我们是突尼斯国家工程学院的电信工程专业学生Imen BOUABIDI和Ameni MEZNI。 估计撞击在任意传感器阵列上的多个平面波的到达方向的问题引起了很多关注。 它在无线通信，雷达和声纳，射电天文学等许多应用中发挥了重要作用。 这项工作致力于在论文中处理到达方向估计的每个人。 我们在这里实现到达估计技术的几个方向的代码：子空间和非子空间方法。 子空间方法是MUSIC，Root-MUSIC和ESPRIT。 非子空间方法是Beamforming和Capon。 MATLAB用于模拟算法。 为了便于分析，有必要对天线和信号进行理想假设。 假设：天线阵列是线性的。 它的N个元素是全向的。 数目为M的信号是不相关的窄带信号。 线性阵列从远场接收的信号是平面波。 源的数量M严格小于天线的数量（M <N）。 噪声是不相关的，应该是高斯白噪声。