sampler.apk.1

速度采样器（GMYC） 该R Shiny App是SPEDE-SAMPLER程序的最后部分，允许用户在通过对对齐的Fasta文件中的序列进行随机重采样而创建的多个系统发育树上运行GMYC分析。 要通过R运行此应用，请在控制台中输入以下内容： install.packages("shiny") # install the shiny package library(shiny) # load up the shiny library shiny::runGitHub("spede-sampler", "CJMvS", ref="main") # run the app

克拉克·范·史丹顿（Clarke van Steenderen） 动物学与昆虫学系南非东开普省Makhanda（Grahamstown）的Rhodes University 2021年电子邮件： :pencil: 功能性 SPEDE-SAMPLER是用Python和R编写的GUI程序，用于使用GMCY方法评估采样对物种划界的影响。 该程序提供以下内容： 读取对齐的Fasta文件，并随机选择n次序列p次。 这些文件保存在输出文件夹中。 例如，可以上传十个COI序列的序列比对。 用户可能希望随机选择该数据集的50％而不进行替换，并将此过程重复15次。 因此，该程序会将15个Fasta文件写到一个文件夹中，其中每个文件包含五个序列的随机选择。 循环遍历输出文件夹，以为每个重新采样的Fasta文件产生最大似然（ML）系统发育。 有两种ML程序可用：FastTree和RAxML。 循环遍历每个ML系统

Arduino采样器 许多arduino项目要求以固定的计时器间隔执行不同的操作-例如，每100ms采样一次传感器，而没有添加简单的delay（）调用，这将阻塞整个程序，并且不执行任何其他操作。 这个简单的库提供了一种以不同的采样率运行代码的简便方法，并删除了否则每次都必须编写的boilderplate代码。 ＃＃＃用法 在草图中（直接在文件中，而不是在设置或循环中）创建Sampler的实例。 下面的示例创建一个没有配置延迟或频率的蜂的采样器实例。 您也可以将延迟传递给采样器构造函数（以毫秒为单位）。 Sampler sampler (); 启用或禁用采样器（必须先执行，然后才能启动）...在setup（）或希望从中启用/禁用采样器的任何其他位置执行此操作。 sampler.enable(); sampler.disable(); 更改采样器的频率或间隔 sampler.set

PyTorch中还单独提供了一个sampler模块，用来对数据进行采样。常用的有随机采样器：RandomSampler，当dataloader的shuffle参数为True时，系统会自动调用这个采样器，实现打乱数据。默认的是采用SequentialSampler，它会按顺序一个一个进行采样。这里介绍另外一个很有用的采样方法： WeightedRandomSampler，它会根据每个样本的权重选取数据，在样本比例不均衡的问题中，可用它来进行重采样。 构建WeightedRandomSampler时需提供两个参数：每个样本的权重weights、共选取的样本总数num_samples，以及一个可选参

A Sampler of Useful Computational Tools for Applied Geometry, Computer Graphics, and Image Processing

级联仿射不变集成 MCMC 采样器。 “MCMC 锤子” gwmcmc 是 Goodman and Wear 2010 Affine 的实现不变集成马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样器。 MCMC采样启用贝叶斯推理。 许多传统 MCMC 采样器的问题是它们对于严重扩展的问题可能收敛缓慢，并且难以优化高维问题的随机游走。 这是 GW 算法真正擅长的地方，因为它是仿射不变的。 它可以在严重缩放的问题上实现更好的收敛。 很多开箱即用更简单，因此它名副其实的MCMC锤。 （此代码使用 Goodman and Wear 算法的级联变体）。 用法： [models,logP]=gwmcmc(minit,logPfuns,mccount,[Parameter,Value,Parameter,Value]); 输入： minit：每个步行者的初始值的 MxW 矩阵合奏。 （M：模型参数的数量。W：步行

ARKit-Sampler 是 ARKit 示例的集合內容如下: 3行代碼撰寫AR範例 平面檢測 : 展示 ARKit 如何簡單地檢測平面的示例。 虛擬對象 : 展示如何將虛擬對象添加到檢測到的平面的示例。 AR測量 : 在真實空間中測量長度。 異形平面檢測 以及 簡單的人臉追踪 等例子

吉布斯采样器主题发现 这个 python 脚本是用于在字符序列中查找模式的 gibbs 采样的实现。 一个流行的例子是在 DNA 序列中找到基序。 从另一个脚本运行 首先，导入模块 gibbs 然后调用带有参数序列和字长的方法采样，输出是每个序列的单词位置 有关代码的更多解释（印度尼西亚语），请参阅 。

分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。