UBC-Beamer-模板 不列颠哥伦比亚大学 (UBC) 主题的 Beamer 模板

LT码的MATLAB仿真代码贝叶斯动态线性模型 这是贝叶斯动态线性模型的实现作者：楚乔任、钟瑞林@哥伦比亚大学2016 年Spring CBMF W4761 计算基因组学最终项目特别感谢Itsik Pe'er博士和Suo Yang 这个 repo 有以下文件夹： data_process：这个文件夹包含了所有处理B.Pseudomallei 数据和处理过的B.Pseudomallei 数据的python 脚本。 data_process.py：这是处理B.Pseudomallei数据的python脚本 processing_data.csv：这个 csv 文件包含所有基因 processed_data_chromosome_1.csv：这个 csv 文件包含来自染色体 1 的所有基因 processing_data_chromosome_2.csv：这个 csv 文件包含来自 2 号染色体的所有基因 DLM：此文件夹包含 DLM 的 Matlab 实现。 main.py 是调用函数 ltpdf.m 的主脚本 模拟：该文件夹包含模拟DLM数据的python脚本 Simulation_ne

哥伦比亚大学处理和未处理的图像数据集 Columbia University Object Image Library(COIL)__datasets.txt

针对金融组合管理问题的深度强化学习框架 该存储库介绍了在哥伦比亚大学的背景下实现的项目中我们的工作。 这个深度政策网络强化学习项目是我们对原始论文实施和进一步研究 。 目标：问题是自动化投资组合管理的一个问题：给定一组股票，如何在一定数量的时间步长结束时最佳地通过时间分配资金以最大化回报。 通过这种方式，我们的目标是建立一个自动代理，以最佳地在不同股票之间分配其投资权重。 数据：姜等。 使用Poloniex交易所的13种加密货币。 他们考虑了每分钟的开盘价，最高价，最低价，收盘价（OHLC）。 它们使投资组合每30分钟重新平衡一次。 他们重新处理数据并基于最近的50个时间步创建张量。 我们使用每日数据和每日重新平衡的日内数据框架将实验扩展到股票市场。 该项目分为三个部分： 数据预处理 环境设置 深度政策网络设计 代理商的培训和测试 这些文件是： data_pipe.ipynb

美国哥伦比亚大学所藏甲骨梳理.pdf

别等我 哥伦比亚大学高级操作系统项目代码 Jason Nieh 教授在无等待队列和链表上 我们的测试状态 似乎lighttpd处理大量连接的能力要低得多（也许 apache 和 nginx 也会有这个问题）。 lighttpd在处理 30000 个并发连接方面真的很糟糕，还是我们只是遗漏了什么？ 可能的解决方案：尝试在一个核心上进行测试以消除争用效应。

Computer Algorithms——Ellis Horowitz Sartaj Sahni Sanguthevar Rajasekaran Alfred V.Aho,Columbia University

Machine Learning for Language Processing-哥伦比亚大学PPT&笔记