参数可识别性

Sixin Zhang, Emmanuel Soubies和Cédric Févotte的研究展示了TL-NMF算法在非负矩阵分解中的可辨识性。该代码通过Python（版本3.6）安装包TLNMF进行复现。研究结果包括一个随机矩阵示例，展示了算法在数据处理中的应用。

MongoDB 通过复制集和分片技术实现高可用性和可扩展性。 复制集 (Replica Set): 复制集是 MongoDB 中实现数据冗余和高可用性的机制。一个复制集包含多个 MongoDB 实例，其中一个实例作为主节点，负责处理所有的写操作。其余实例作为从节点，从主节点复制数据，并在主节点发生故障时接替其角色，保证服务的连续性。 分片 (Sharding): 分片是 MongoDB 用于水平扩展数据库容量和性能的技术。通过将数据分散到多个 MongoDB 实例（分片）上，可以处理更大的数据集和更高的并发请求量。每个分片负责存储一部分数据，并通过路由机制将请求转发到相应的分片进行处理。 复制集和分片是 MongoDB 提供的两种关键机制，用于构建高可用、可扩展的数据库系统。复制集保证了数据的冗余和服务的连续性，而分片则实现了数据库的水平扩展，以应对不断增长的数据量和访问压力。

综合多篇文章，总结了计算变量相关性的三个主要参数：皮尔逊相关系数、距离相关和最大信息系数。文章详细介绍了它们各自的计算方法和应用场景。

探讨深度学习框架在效率和可扩展性方面的关键特点和优势。

本项目演示了如何利用Hessian分析识别参数估计中的规模不佳问题。项目针对非线性模型，采用数值方法进行局部线性化，并使用DERVIEST工具套件的部分功能实现。该方法原则上适用于任何非线性模型的类似分析。

基于统计分析，探讨了全风化花岗岩土渗流参数的变异性和相关性，并利用算例研究了渗流参数相关性对边坡稳定的影响。研究表明，渗流参数相关性对边坡可靠度指标存在显著影响，需要在可靠度分析中考虑渗流参数的相关性。

使用Newton-Euler算法，针对罗马萨皮恩扎大学机器人II课程项目资料库中的3R空间拟人和7R KUKA LWR IV +机械手，提供MATLAB代码用于识别动态系数和提取动态参数。分别包括无摩擦和带摩擦建模的代码，探索内部扳手的物理约束对参数的影响。

田逸（sery@163.com）在《互联网运营智慧-高可用可扩展网站实战》一书中分享了如何实现MySQL的高可用性。本书详细探讨了利用现代技术架构来确保数据库系统的稳定性和可扩展性。

在技术进步的推动下，介绍了AntMarkov算法在高密度聚乙烯隐马尔可夫模型参数估计中的Matlab代码实现。具体而言，通过执行“ mainAntMakov.m”文件，该算法在序列单元上运行并返回估计的发射和跃迁矩阵，以及迭代次数。此外，程序包还集成了多种其他算法的实现，包括Hsu方法和基于禁忌搜索的算法。文件“ mainProgNormal.m”整合了所有算法的执行，包括调用现成的Matlab代码如HMMviterbi和HMMtrain。

该软件涵盖两种情况：一种是已知的激励力，另一种是未知的输入力。对于后一种情况，请查看PDF案例1中的详细说明。运行cal.m以解决前向问题，并使用unknown_input.m/known_input.m进行参数识别。