%Thisfoldercontainsacollectionof"fitting"functions.%(Somehasdemooptions-thethirdsection)%TheGENERALinputtothefunctionsshouldbesamplesofthedistribution.%%forexample,ifwearetofitanormaldistribution('gaussian')withamean"u"andvaraince"sig"^2%thenthesampleswilldistributelike:%samples=randn(1,10000)*sig+u%%fittingwithLeast-Squaresisdoneonthehistogramofthesamples.%fittingwithMaximumlikelihoodisdonedirectlyonthesamples.%%%Contentsofthisfolder%=======================%1)Maximumlikelihoodestimators%2)Leastsquaresestimators%3)EMalgorithmforestimationofmultivariantgaussiandistribution(mixedgaussians)%4)addedfolders:Create-whichcreatesamplesfortheEMalgorithmtest%Plot-usedtoploteachofthedistributions(parametricplot)%%%%%%Maximumlikelihoodestimators%=============================%fit_ML_maxwell-fitmaxwelliandistribution%fit_ML_rayleigh-fitrayleighdistribution%(whichisforexample:sqrt(abs(randn)^2+abs(randn)^2))%fit_ML_laplace-fitlaplacedistribution%fit_ML_log_normal-fitlog-normaldistribution%fit_ML_normal-fitnormal(gaussian)distribution%%NOTE:allestimatorsareefficientestimators.forthisreason,thedistribution%mightbewritteninadifferentway,forexample,the"Rayleigh"distribution%isgivenwithaparameter"s"andnot"s^2".%%%leastsquaresestimators%=========================%fit_maxwell_pdf-fitsagivencurveofamaxwelliandistribution%fit_rayleigh_pdf-fitsagivencurveofarayleighdistribution%%NOTE:thesefitfunctionareusedonahistogramoutputwhichislikeasampled%distributionfunction.thegivencurveMUSTbenormalized,sincetheestimator%istryingtofitanormalizeddistributionfunction.%%%%%MultivariantGaussiandistribution%==================================%fordemoof1

NVR_K51_BL_ML_STD_V4.40.015_200616

MLManagerPro是可自定义的APK管理器，适用于具有Root访问权限的Android：提取任何已安装的应用程序，将其标记为收藏，轻松共享.apk文件以及更多其他功能。
功能：•提取所有已安装和系统的应用程序并将其另存为APK。
•批处理模式可同时提取多个APK。
•使用其他应用程序共享任何APK：电报，Dropbox，电子邮件等。
•通过将它们标记为收藏来组织应用程序，并更轻松地访问它们。
•将最新的APK上传到APKMirror。
•卸载任何已安装的应用程序。
•设置中可用的自定义设置，包括深色模式，自定义主要颜色等。
•不需要根访问权限。

在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。
我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。
本文就是你们想要的东西。
本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。
但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。
机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码，泛型算法（genericalgorithms）能够在数据集上为你得出有趣的答案。
对于泛型算法，不用编码，而是

OpenCV_1.0.exe安装包，opencv使用视频采集卡蓝屏的办法，包含cv.lib、cvaux.lib、cvcam.lib、cvhaartraining.lib、cxcore.lib、cxts.lib、highgui.lib、ml.lib和cv100.dll、cvaux100.dll、cvcam100.dll、cvhaartraining.dll、cxcore100.dll、cxts100.dll、highgui100.dll、ml100.dll

适用于版本为6.15.8803汇编编译器ml.exe；
定义Unicode字符串的宏；
编译SSE3、SSSE3、SSE4.1指令的宏；
定义接口和调用接口中方法的宏。

Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；
但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。
其架构如下图所示：Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。
Spark比Hadoop更通用。
Spark提供的数

linux-x86-64-5.1xxx-el7-内核rpm包，国外源下载比较慢

从官网（https://grouplens.org/datasets/movielens/）下载点的ml-1m.zip数据集，需要的朋友能够拿走

灵活：数据源、下拉框内显示的列、列名、可搜索关键字等可自由定义方便：可输可选/支持键盘操作/模糊过滤/自动完成匹配标准：通过继承combobox实现，可单独使用，也可嵌入datagridview使用水平有限，欢迎大家多提宝贵意见，共同学习QQ：41357935本控件以“随风飘散”在http://www.cnblogs.com/CodeAnyWhere/archive/2007/09/03/880780.html中的示例代码为基础改进而来，在此感激！.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。