雨伞采样python包USample 伞式抽样方法的轻量级python实现，用于在各种数据科学应用程序中有效计算尾部概率。 该代码可在Python 2.7和Python 3.x中使用。 配套文章：雨伞采样：一种有效的分布尾部采样方法查尔斯·马修斯（Charles Matthews），乔纳森·韦尔（Jonathan Weare），安德烈·克拉夫佐夫（Andrey Kravtsov）和艾莉斯·詹宁斯（Elise Jennings） 使用包装 该软件包易于设置和运行。 它仅需要采样器，对数后验函数和初始条件。 有关如何设置采样器的代码段，请参见示例文件。 此处包括的示例均依赖于的取样器 实现了的仿射不变集合采样方法。 请参阅emcee代码以获取有关如何安装它的说明。 但是，其他MCMC采样器可以由用户代替。 使用该程序包包含几个示例：对高斯分布，双井多峰分布进行采样，以及一个宇宙学示例

桑普利 2018年5月29日：0.3版 Sampyl是一个使用MCMC方法从概率分布中采样的软件包。 类似于使用theano来计算梯度的PyMC3，Sampyl使用来计算梯度。 但是，您可以自由编写自己的梯度函数，而不必使用autograd。 该项目的开始是通过仅使用Python和numpy定义模型来使用MCMC采样器的方式。 Sampyl当前包括以下采样器： 大都会-哈丁斯 哈密​​顿量 坚果 片 对于每个采样器，您传入一个函数，该函数计算要从中采样的分布的对数概率。 对于汉密尔顿和NUTS采样器，还需要梯度对数概率函数。 如果安装了autograd，则将自动计算梯度。 否则，采样器将接受gradient log-p函数，无论是否安装了autograd，都可以使用它们。 它仍在积极开发中，即将推出更多功能！ 依存关系 适用于Python 2或3。 当前， 和是唯一的依赖项。 要使

人工智人-家居设计-基于C8051的智能可吸入颗粒物采样器的分析及设计.pdf

火炬平衡批次 pytorch数据集sampler用于始终采样平衡批次。 确保使用的batch_size是类数的整数倍。 例如，如果您的train_dataset有10个类，并且您将batch_size=30与BalancedBatchSampler train_loader = torch . utils . data . DataLoader ( train_dataset , sampler = BalancedBatchSampler ( train_dataset ), batch_size = 30 ) 您将获得一个train_loader ，其中10个类中的每个类的每个元素都有3个样本

Jmeter.SSH.FTP.Request Jmeter自定义采样器发出SFTP请求 要在JMeter中创建SSH FTP请求，我们需要此自定义采样器。 它包含两个jar文件。 jmeter-ssh-sampler-1.0.2-SNAPSHOT.jar jsch-0.1.53.jar我们可以通过下载源代码并使用Maven构建它来生成它。 我刚刚使用maven构建了它，并在此处签入了jar文件。 要将其安装在Jmeter中， 将jmeter-ssh-sampler-1.0.2-SNAPSHOT.jar复制到“ Jmeter / Lib / ext”目录。 将“ jsch-0.1.53.jar”复制到“ Jmeter / Lib”目录 重新启动Jmeter。 我还向公共SFTP服务器中的目录内容列表添加了一个示例测试。

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此提交演示了如何编写具有可变采样时间的 2 级 M 文件 S-Function。 如果样本间周期由另一个输入信号指定（并且可能随时间段变化），则块对输入信号进行采样和保持。 每个步长必须为正，否则会引发错误。

2021年各行业人事部门表格协议