基于Markov理论的装甲集群作战战术思想浅论，金涌，栗保明，从Markov理论出发,建立了战术层次的装甲作战效能分析模型,给出了装甲集群作战效能分析的应用实例,并讨论了各种影响作战效能的因素。

very excellent book for people who just start learning probability theory. it uses plain english, it is easy to understand.

Markov-ization 北京大学《音乐与数学》大作业之中所写的马尔科夫转移概率矩阵自动生成器 如题，支持生成1阶与2阶的转移概率矩阵。 使用方法： 将乐音体系数字化后的谱子用空格分隔写在input.txt之中（备注：每个音用三位数表示，百位表示时值，剩下的两位数对应乐音体系中的1-97（当然，恁要是想用0-96也无所谓，毫无影响）的数字，特别地，休止符用98表示） 运行Markov-ize.cpp。 在output.txt中查看结果。 此外，还更新了Random-Note-Generator.cpp，可以基于生成的转移概率矩阵生成随机音乐的数字化。 为了方便测试，我在此提供了样例input.txt（即音乐与数学课中的《鸿雁》节选）。 原理 以一阶的为例： 首先读入乐谱的第一、二个数字化音符，记作音符对(note_pre, note_suf)，将该音符对出现的次数记录，并将以note_

markov chain......................................................

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：本书作者 Ricardo M. Czekster。书籍讲解了马尔可夫链及基本求解方法，包含Markov Chains、DTMC、CTMC等章节。可以在 https://github.com/czekster/markov 页面找到本书的基础材料，例如C编程代码和解决方案、MATLAB脚本、本书提供的示例的棱柱模型（CTMC/DTMC）等。 ◉ 目录： 第1章：Markov Chains（马尔科夫链） 第2章：DTMC（Discrete Time Markov Chains） 第3章：CTMC（Continuous Time Markov Chains） 第4章：More projects and models（更多项目与模型）

【老生谈算法】matlab实现Markov仿真程序源码.docx

在本文中，我们提出了一种深度强化学习方法，以评估虚拟创建的自动驾驶场景的性能。 马尔可夫决策过程用于将车辆状态映射到动作。 折扣和奖励功能也包含在决策策略中。 为了处理导致强化学习的标准不稳定的高维度输入，我们使用了经验重播。 为了进一步降低相关性，我们使用迭代更新来定期更新Q值。 基于随机目标函数的亚当优化器与整流线性单元激活函数一起用作神经网络中的优化器，有助于进一步优化过程。 这款自动驾驶汽车不需要任何带有标签的训练数据即可学习人类的驾驶行为。 受现实情况启发，基于动作的奖励功能用于训练车辆。 在我们的方法中已经证明，经过多次迭代，虚拟制造的车辆会产生无碰撞运动，并执行与人类相同的驾驶行为。

Pierre Bremaud的著作，学习随机过程的最好教材，英文版pdf

2.9 段寄存器 我们前面讲到. 8086CPU 在访问内存时要由相关部件提供内存单元的段地址和偏移地 址，送入地址加法器合成物理地址。 这里，我们要看一下，是什么部件提供段地址。 段地 址在 8086CPU 的段寄存器中存放。 8086CPU 有 4 个段寄存器: CS , DS , SS 、 ES。当 8086CPU 要访问内存时由这 4 个段寄存器提供内存单元的段地址。 我们本课中只介绍 CS o 2.10 CS 和 IP CS 和 IP 是 8086CPU 中两个最关键的寄存器，它们指示了 CPU 当前要读取指令的地

图上的机器学习方法在许多应用中已经被证明是有用的，因为它们能够处理一般结构化数据。高斯马尔可夫随机场(GMRFs)框架提供了一种原则性的方法，利用图的稀疏性结构来定义高斯模型。本文在深度GMRF的多层结构基础上，针对一般图提出了一种灵活的GMRF模型，该模型最初只针对格点图提出。通过设计一种新型的层，我们使模型能够缩放到大的图。该层的构造允许使用变分推理和现有的软件框架的图神经网络进行有效的训练。对于高斯似然，潜在场可用接近精确的贝叶斯推断。这允许进行预测，并伴随不确定性估计。在大量的合成和真实数据集上的实验验证了所提出的模型的有效性，在这些实验中，它比其他贝叶斯和深度学习方法都要好。