变分推断

VMD 的源代码，写得还挺清爽的，逻辑也比较清晰，适合搞信号的朋友参考一下。VMD，全称叫变分模态分解，说白了就是个用来分解信号的算法，像是用在故障诊断、语音识别、或者医学信号里，都蛮实用的。 Python 版的实现，用起来挺方便。函数接口不复杂，比如你要做一维信号分解，直接丢个numpy数组进去就行，输出的模态分量也比较规整，后续做顺手。 哦对了，它跟老牌的EMD、EEMD也有点区别，主要是 VMD 收敛更快、稳定性更好，分出来的模态也没那么飘，适合那种对频率稳定性要求高的场景。 如果你习惯用MATLAB，那也有对应的版本，风格偏工程一点，但做演示或者教学用也还不错。你可以顺便看看 VMD

使用Matlab实现VMD分解，这是一种变分模态分解技术，适用于信号分解及分析。

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑

前额头蛋白 3（FoxP3）在免疫调控这块，真的是个关键角色。研究发现，调节性 T 细胞（Tregs）里的 FoxP3 水平在不同人群中还真不一样，尤其是变应性鼻炎（AR）患者。嗯，说白了，这玩意能让免疫反应别太激烈，也就不那么容易过敏了。 这篇论文用ELISA方法测了三组人的 FoxP3 水平——正常组、特应性组还有AR 组。数据挺有意思的：正常组 FoxP3 平均才 0.81，而 AR 和特应性都在 3.4 上下，差距不小哦。统计也证实了：和正常人比，后两组高。 那是不是 FoxP3 越高越好？也不一定。研究说，AR 和特应性组虽然水平差不多，但症状上还是不一样。这就提示，除了 FoxP3

因果推断的数据资源，真的蛮有用的。如果你在做数据，是研究因果关系相关的模型或者算法，像是因果匹配、因果数据等，这个文件了不少有价值的资料。里面不仅包含了实际的数据，还链接了相关的工具和方法，像是因果建模工具箱、贝叶斯推断之类的内容，你更好地理解和应用。比如，csv 到 MongoDB的链接对于数据存储也有点儿用哦。

蛋白质组学的推断，PIA 还挺拿手的。它不是搜索引擎，但能把主流的MS/MS结果整合，再来一套统计和可视化，省了不少折腾。你丢进一堆PSM结果，它就能推断出哪些蛋白质靠谱，还能看清肽段和蛋白质之间是怎么对上的，关系图也清楚。整合多个搜索引擎的结果，PIA 得比较自然。不用你手动对着比，FDR也算得蛮靠谱，基本能搞定“同一组 PSM 到底支持几个蛋白质”的问题。尤其蛋白质歧义性的时候，代表蛋白选得还行，没那么主观。支持查看PSM-肽段-蛋白质的完整路径，这个功能我觉得挺实用。尤其是你搞多引擎组合的时候，像Mascot、XTandem、MSGF+之类的，直接一锅炖，比自己拉数据轻松多了。要注意的是

提供了一种基于全变分正则化的图像去噪算法，并附带Matlab实现代码。内包含代码运行结果示例图，可直观展示算法的去噪效果。

贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断的中文翻译。

隐马尔科夫模型的统计推断讲得最全的书，非《Inference in Hidden Markov Models》莫属。连续状态空间、最大似然估计、贝叶斯计算这些概念听起来复杂，但书里用挺接地气的方式拆解了不少关键点。 Olivier Cappé他们这几位作者，都是统计圈里的老熟人，比较系统，尤其对时间序列的同学来说，这书真的能帮上忙。你要是做过音频、自然语言、或者金融建模，应该对 HMM 不陌生。这本就可以说是入门+进阶一条龙了。 马尔科夫链作为底层逻辑，虽然简单，但和隐藏状态一结合，瞬间复杂度就上来了。还好书里图也不少——78 张插图呢，讲公式的时候不会太晕。里面关于模型选择的那段我个人觉得值

因果推断在数据科学领域越来越受到关注，是对于理解变量之间的因果关系。如果你正在研究因果推断，尤其是用 Python 做相关实验，因果推断 python-enem-scores.csv文件了一个好的实践数据。通过它，你可以探索如何运用不同的因果推断技术，像是因果匹配策略，对数据做。这些数据集相当适合用来做算法验证，变量间的因果影响。你可以通过相关链接找到更多资源，像是Python 数据挖掘实验.zip，它对入门者也挺友好的。并且，因果状态建模器工具箱也是不错的工具，你进一步深度挖掘因果关系。如果你对这些实验感兴趣，下载并实验一下吧，能为你不少实用的实践经验。