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约翰-汤普森钢琴教程，深入浅出，从基础学习五线谱、音谱、弹钢琴。很好的一本入门书籍。

该存储库包含“汤普森采样高效多目标优化”(TSEMO) 算法 [1] 的源代码。 该算法专为评估成本高昂的黑盒函数的全局多目标优化而设计。 例如，该算法已应用于生命周期评估（LCA）和化学过程仿真成本的同时优化[2]。 但是，该算法也可以应用于其他黑盒函数，例如 CFD 模拟。 它基于贝叶斯优化方法，构建高斯过程代理模型以加速优化。 此外，该算法可以在每次迭代中识别几个有希望的点（批量顺序模式）。 这允许并行评估多个模拟。 [1] Bradford，E.，Schweidtmann，AM和Lapkin，A. J Glob Optim（2018）。 https://doi.org/10.1007/s10898-018-0609-2 [2] D. Helmdach, P. Yaseneva, PK Heer, AM Schweidtmann, AA Lapkin, ChemSusChem 201

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广告优化：使用强化学习算法（如汤普森采样和上限可信度）来优化最佳广告

实用模拟电路设计第二版，人民邮电出版社，英文原版书名： Intuitive Analog Circit Design Second Edition。作者：汤普森 (Marc Thompson) 著, 马爱文 译。实用模拟电路设计是Thompson博士30年来在模拟设计、 电力电子学线路和为研究生讲授模拟电路设计的经验总结。 全书主要介绍设计和分析模拟电路时所需的最基本的实用技术， 包括晶体管放大器（CMOS、 JFET和双极型）及反馈系统、 晶体管开关电路、 模拟滤波器、 模拟电路中的噪声、 热电路设计、 磁电路设计及控制系统设计等。本书概括了模拟电路及系统的思维方法， 可使读者感受到工作良好的模拟电路设计应是怎样的一个过程， 还利用LTSPICE给出了电路仿真的例子， 并为读者提供了LTSPICE仿真文件。书中尽量少用了数学工具， 而是利用大量实际例子帮助读者融入模拟设计。

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机器学习-强化学习-汤普森采样 强化学习： 汤普森采样： 我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。 与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。 该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。 与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。 我将使用与UCB算法相同的数据集。 与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。 该算法的工作原理如下： 在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字： N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数， N0（n）：-广告获得奖励​​0到第n轮的次数。 对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）= B（N1（n）+1，N0（n）+1） 我们选择最高0i（n）的广告