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BRSMM 类实现了用于模拟和估计有限简单混合模型参数的算法。 简单模型，例如潜在狄利克雷分配 (LDA) 模型，通常用于基于文本的信息检索，例如，根据单词统计为语料库中的每个文档指定主题时。 BRSMM 类是 LDA 对连续数据的扩展。 它专为包含异常值和/或缺失值的数据而设计。 BRSMM 对象将每个主题建模为具有特定主题参数的重尾分布的混合。 根据贝叶斯范式，参数配备了共轭先验分布。 该模型还包含表示数据中缺失值和数据质量的隐藏变量。 参数和隐藏变量的后验分布通过近似变分推理算法进行估计。 此提交包括一个测试函数，该函数生成一组合成数据并从这些数据中学习模型。 测试函数还绘制根据模型聚类的数据，以及每次迭代后数据的边际对数似然的变分下界。 如果您发现此提交对您的研究/工作有用，请引用我的 MathWorks 社区资料。 如果您有任何技术或应用相关问题，请随时直接与我联系。

目录 原始数据： 最后输出数据： 处理步骤： 1、读取数据： 2、删除全是空值的列 3、删除全是空值的行 4、将分数列值为NAN（空值）的填充为0分 5、将姓名的缺失值进行填充 6、将清洗好的数据保存到指定excel中 原始数据： 最后输出数据： 处理步骤： 1、读取数据： 2、删除全是空值的列 3、删除全是空值的行 4、将分数列值为NAN（空值）的填充为0分 5、将姓名的缺失值进行填充 6、将清洗好的数据保存到指定excel中 import pandas as pd studf=pd.read_excel(./mypandasfiles/1.xlsx,skiprows

对同一变量进行多次赋值 在一个以上always块中对同一个变量进行多次赋值可能会导致竞争冒险，即使使用非阻塞赋值也可能产生竞争冒险。在下例中，两个always块都对输出q进行赋值。由于两个always块执行的顺序是随机的，所以仿真时会产生竞争冒险。 深圳大学信息工程学院

代码可运行，含运行结果

朗伯轨道边值问题可以表述为“找到从位置 [r1] 飞行到 [r2] 的航天器的轨道/轨迹，在到达 [r2] 之前花费时间 [tf] 并完成 [m] 次完整轨道。” 每个兰伯特问题的解都不是唯一的； 可以通过长路或短路到达 [r2]，对于 [m > 0]，几乎总是有两个椭圆满足边界条件，因此 [m > 0] 有四个不同的解。 这个函数可以*健壮地*解决任何Lambert问题。 它可以处理短路解决方案（默认）、长路解决方案（通过传递负 [tf]），或左分支（默认）或右分支（通过传递负 [m]）解决方案，以防 [m > 0 ]。 它使用两个独立的求解器； 它尝试的第一个算法是由欧洲航天局的 D. Izzo 博士开发的一种新的未发表的算法 [1]。 这个版本非常快，但特别是对于较大的 [m]，它仍然经常失败。 在这种情况下，会启动一个更健壮的算法（兰卡斯特和布兰卡德 [2] 的算法，R.Good

函数[x,y]=sampling(a,b,c) 对相同长度的矩阵a，b进行长度为c的采样，并返回采样后的两组数据，便于画图