GibbsLDA_plus Matlab分时代码来自https//sourceforge.net/projects/gibbslda/的移植

GibbsLDA++是一种使用Gibbs采样技术进行参数估计和推断的Latent Dirichlet Allocation（LDA）的C/C++实现。该工具快速而有效，分析大型数据集中的潜在主题结构，特别是文本和Web文档。LDA模型最初由David Blei等人提出，现在已在多种编程语言中实现。

此页面是Kitayama S，Cilsalar H.（正在审核）提交的手稿的在线存储库：“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码，包括更新的文件：“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”，“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失（EAL）和随时间推移的预期损失（EL）。

该存储库包含基于欧洲数据格式（EDF）的脑信号教程，以及基于小波离散变换的MatLab应用。该教程起源于2011年，作者在睡意检测研究中编写，与学生分享从脑电图（EEG）收集信号的阅读和解释步骤。文档中讨论的信号数据可从指定位置获取，尽管文档使用葡萄牙语编写，暂无英语翻译。

MATLAB分时代码PWL区域库包含了计算神经网络分段仿射表示的代码。该算法逐层处理网络，针对每个先前确定的区域解决超平面排列问题。虽然大多数深度学习库使用Python编写，但此代码仍然以MATLAB编写，因为MATLAB可以访问必要的几何计算。此工具还提供了用于Tensorflow模型转换脚本的方法。安装要求包括MATLAB和Python环境。

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

matlab分时代码项目05.00.15版本转换存在关键问题。了解sdk-linux-am57xx-evm-04.03.00.05转换问题及其解决方案。联系李雄获取详细信息。

由于对公开和非公开发布内容的考虑，此存储库不再定期更新。最新版本目前保存在内部共享驱动器上。如果可能的话，将会发布一些关键更新，以便更好地支持用户需求。如果您对此感兴趣，请直接联系我们。另外，我们还有Blender导入/导出/网格脚本，特别用于Nanoscribe GWL语言。这些脚本集成多个用户使用的功能，减少重复工作，提升代码质量。

matlab分时代码在Ubuntu 16.04上构建Beowulf集群过程包括：A.安装Beowulf群集B.互联网资源开发C.集群软件访问D.集群访问E.安装过程中的问题。安装步骤如下：1.硬件连接2.主节点安装MPI和所需软件3.工作节点安装MPI和软件。每个步骤详细说明了硬件连接及MPI和软件安装的过程。

该库汇集了不同卡尔曼过滤器的 Matlab、C++ 和 Python 实现，包括连续离散扩展卡尔曼滤波器。我们还添加了其他过滤器，如 UKF、集成滤波和粒子滤波。通过在各种场景下测试实现，我们验证了它们与预期稳态协方差的一致性。欢迎使用和参考该库，如有任何问题或想要贡献，请联系 zonov dot ca。