科斯塔斯环

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），通过MATLAB编程实现。

贝叶斯估计的思路挺的，属于那种一上手就能让人眼前一亮的类型。它不把概率当成现实中发生的频率，而是当成你对某件事的信心值——比如你觉得模型参数是多少，就可以用分布来表达。参数不再是死板的定值，而是有了“性格”的变量，你可以给它们分布，做推断，甚至算个区间，挺有弹性的。点估计、区间估计这些东西在贝叶斯里用起来顺手多了。如果你是搞机器学习、数据挖掘或者对概率建模感兴趣的前端或工程类选手，那这个资源还蛮值得一看。顺手放几个还不错的相关文章，比如状态估计的 Matlab 实现，或者是区间估计在 ANSYS 工程里的应用，都是实用的例子。建议你在用的时候注意一点，贝叶斯方法虽然灵活，但计算量也不小，尤其是

贝叶斯项目反应建模其实挺有意思的，主要就是运用贝叶斯统计方法对项目反应数据进行建模。它背后的核心理论是项目反应理论（IRT），广泛应用于教育评估和心理测量领域。知道，传统方法多依赖频率统计，而贝叶斯方法就显得比较灵活，它能结合先验信息和新数据来更新模型，适合不确定性。对于需要估计能力水平和测试题目特性的研究来说，贝叶斯方法的强大潜力不言而喻。你如果做这方面的研究，不妨看看 Jean-Paul Fox 的书《Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications》，里面详细了贝叶斯方法在项目反应建模中的应用，尤其适合社会与行为科学领域的研

数字锁相环基本指令一览表 | 指令码 | 功能 ||---|---|| LD | 载入常开接点 (A 接点) || LDI | 载入常闭接点 (B 接点) || AND | 串联常开接点 || ANI | 串联常闭接点 || OR | 并联常开接点 || ORI | 并联常闭接点 || ANB | 串联回路方块 || ORB | 并联回路方块 || MPS | 存入堆栈 || MRD | 堆栈读取 (指针不动) || MPP | 读出堆栈 || OUT | 输出线圈 || SET | 动作保持 (ON) || RST | 接点或寄存器清除 || MC | 公共串联接点的连接 || MCR |

基于SRF的频率锁定环，使用Matlab编写，欢迎下载使用，运行效果良好。

探究群、环、域的奥秘 杨子胥教授 本书深入浅出地阐述了近世代数的核心概念——群、环、域。从基本定义和定理出发，逐步引导读者理解这些代数结构的性质和应用，并辅以丰富的实例和习题，帮助读者巩固所学知识。

该实现使用了C++来解决约瑟夫环问题。

Hadoop 环境配置其实并不复杂，只要一步步来就好。，要明确你要用的版本，像这次用的是 Hadoop 2.6.0。，得先装个虚拟机，使用的是 VMware Workstation 12.1.0，再在虚拟机里安装 Ubuntu。虚拟机环境跑起来后，记得安装 VMWare-Tools 来提升性能。，创建一个新用户，用来跑 Hadoop。接下来是一些基础的主机配置，像设置主机名和网络。最重要的是 SSH 无密码验证的配置，方便以后远程操作。再装个 Java 开发环境，Hadoop 可是离不开它。，就是 Hadoop 集群的安装，配置好每台机器后，验证集群可用性。其实最就是运行 Wordcount

Matlab开发：计算环间距离。使用Vagner-Fisher算法计算Levenshtein和编辑距离。