伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB),它假设特征的条件概率分布满足二项分布

基于广义标签多伯努利滤波的可分辨群目标跟踪算法

包括贝叶斯分析，伯努利分析，高斯分析的对同一数据集进行的训练比较，最终得出只有高斯分析训练出的模型能进行正确预测

双周期的亚纯函数。
它最初是从求椭圆弧长时引导出来的，所以称为椭圆函数。
椭圆函数论可以说是复变函数论在19世纪发展中最光辉的成就之一。
任何讨论椭圆函数的历史发展必先详尽地考察18世纪的椭圆积分这个结果来自18世纪数学家们的努力是为了表达椭圆和双曲线的弧长椭圆和双曲线可求长的问题引起了18世纪一流数学家的注意力18世纪关注并对椭圆积分做出贡献的数学家有约翰伯努利，法尼亚诺，兰登，拉格朗日，最突出的贡献是欧拉的椭圆积分的加法定理和兰登变换但总的说来这些成就还是比较分散零星，直到18世纪后半期和19世纪数学史上从勒让德对椭圆积分的全面论述开始勒让德的著作椭圆函数论给数学史家留下深刻印象其中出现了人们熟知的三种椭圆积分的勒让德正规形式到雅可比和阿贝尔的椭圆函数发生了很大的一个飞跃，这个飞跃包含了椭圆积分的反演。
雅可比建立的椭圆函数理论极大地扩充了数学领域特别是与复分析的结合不断有更广泛的理论统一了椭圆函数理论，同时也成为实际应用中有力的工具这与雅可比建立椭圆函数理论的思想密不可分，从雅可比奠基性的工作中可以清楚地理出这一数学分支的发展脉络及其承前启后的作用

模仿学习此仓库包含一些强化学习算法的简单PyTorch实现：优势演员评论家（A2C）的同步变体近端策略优化（PPO）-最受欢迎的RL算法，，，策略上最大后验策略优化（V-MPO）-DeepMind在其上次工作中使用的算法（尚不起作用...）行为克隆（BC）-一种将某些专家行为克隆到新策略中的简单技术每种算法都支持向量/图像/字典观察空间和离散/连续动作空间。
为什么回购被称为“模仿学习”？当我开始这个项目并进行回购时，我认为模仿学习将是我的主要重点，并且无模型方法仅在开始时用于培训“专家”。
但是，PPO实施（及其技巧）似乎比我预期的花费了更多时间。
结果，现在大多数代码与PPO有关，但是我仍然对模仿学习感兴味，并打算添加一些相关算法。
当前功能目前，此仓库包含一些无模型的基于策略的算法实现：A2C，PPO，V-MPO和BC。
每种算法都支持离散（分类，伯努利，GumbelSoftmax）和连续（贝塔，正态，tanh（正态））策略分布以及矢量或图像观察环境。
Beta和tanh（Normal）在我的实验中效果最好（在BipedalWalker和Huma

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。