kmvmertonprobabilityofdefault

ThereisanexplosionofinterestinBayesianstatistics,primarilybecauserecentlycreatedcomputationalmethodshavefinallymadeBayesiananalysistractableandaccessibletoawideaudience.DoingBayesianDataAnalysis,ATutorialIntroductionwithRandBUGS,isforfirstyeargraduatestudentsoradvancedundergraduatesandprovidesanaccessibleapproach,asallmathematicsisexplainedintuitivelyandwithconcreteexamples.Itassumesonlyalgebraand‘rusty’calculus.Unlikeothertextbooks,thisbookbeginswiththebasics,includingessentialconceptsofprobabilityandrandomsampling.Thebookgraduallyclimbsallthewaytoadvancedhierarchicalmodelingmethodsforrealisticdata.ThetextprovidescompleteexampleswiththeRprogramminglanguageandBUGSsoftware(bothfreeware),andbeginswithbasicprogrammingexamples,workingupgraduallytocompleteprogramsforcomplexanalysesandpresentationgraphics.Thesetemplatescanbeeasilyadaptedforalargevarietyofstudentsandtheirownresearchneeds.ThetextbookbridgesthestudentsfromtheirundergraduatetrainingintomodernBayesianmethods.Accessible,includingthebasicsofessentialconceptsofprobabilityandrandomsamplingExampleswithRprogramminglanguageandBUGSsoftwareComprehensivecoverageofallscenariosaddressedbynon-bayesiantextbooks-t-tests,analysisofvariance(ANOVA)andcomparisonsinANOVA,multipleregression,andchi-square(contingencytableanalysis).CoverageofexperimentplanningRandBUGScomputerprogrammingcodeonwebsiteExerciseshaveexplicitpurposesandguidelinesforaccomplishment作者从概率统计和编程两方面入手，由浅入深地指点读者如何对实际数据进行贝叶斯分析。
全书分成三部分，第一部分为基础篇：关于参数、概率、贝叶斯法则及R软件，第二部分为二元比例推断的基本理论，第三部分为广义线性模型。
内容包括贝叶斯统计的基本理论、实验设计的有关知识、以层次模型和MCMC为代表的复杂方法等。
同时覆盖所有需要用到非贝叶斯方法的情况，其中包括：t检验，方差分析（ANOVA）和ANOVA中的多重比较法，多元线性回归，Logistic回归，序列回归和卡方（列联表）分析。
针对不同的学习目标（如R、BUGS等）列出了相应的重点章节；
整理出贝叶斯统计中某些与传统统计学可作类比的内容，方便读者快速学习。
本中提出的方法都是可操作的，并且所有涉及数学理论的地方都已经用实际例子非常直观地进行了解释。
由于并不对读者的统计或

Computationallearningtheoryisasubjectwhichhasbeenadvancingrapidlyinthelastfewyears.Theauthorsconcentrateontheprobablyapproximatelycorrectmodeloflearning,andgraduallydeveloptheideasofefficiencyconsiderations.Finally,applicationsofthetheorytoartificialneuralnetworksareconsidered.Manyexercisesareincludedthroughout,andthelistofreferencesisextensive.Thisvolumeisrelativelyselfcontainedasthenecessarybackgroundmaterialfromlogic,probabilityandcomplexitytheoryisincluded.Itwillthereforeformanintroductiontothetheoryofcomputationallearning,suitableforabroadspectrumofgraduatestudentsfromtheoreticalcomputerscienceandmathematics.

Durret的概率论第五版CambridgeUniversityPress的正式版本，2019年的旧书，概率论学习必备。

ThistextiswrittentoteachthetheoryofLyapunovdriftandLyapunovoptimizationforstochasticnetworkoptimization.Itassumesonlythatthereaderisfamiliarwithbasicprobabilityconcepts(suchasexpectationsandthelawoflargenumbers).FamiliaritywithMarkovchainsandwithstandard(non-stochastic)optimizationisusefulbutnotrequired.Avarietyofexamplesandsimulationresultsaregiventoillustratethemainconcepts.Diverseproblemsetquestions(severalwithexamplesolutions)arealsogiven.Thesequestionsandexamplesweredevelopedoverseveralyearsforuseinthestochasticnetworkoptimizationcoursetaughtbytheauthor.Theyincludetopicsofwirelessopportunisticscheduling,multi-hoprouting,networkcodingformaximumthroughput,distortion-awaredatacompression,energy-constrainedanddelay-constrainedqueueing,dynamicdecisionmakingformaximumprofit,andmore.

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

3rdEdition-Probability,RandomVariablesandStochastic

使用MATLAB编写的德州扑克获胜概率计算程序，使用蒙特卡洛模仿算法，在牌局的各个阶段均可使用。
调用Probability.m，输入手牌及公共牌（在盲注阶段就输入[]），运行即可。
Judge是将牌面组合成最大成牌并打分的函数。

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。