闪电战-火炬动物园中的贝叶斯层 BLiTZ是一个简单且可扩展的库，用于在PyTorch上创建贝叶斯神经网络层（基于“）。 通过使用BLiTZ图层和utils，您可以以不影响图层之间的交互的简单方式（例如，就像使用标准PyTorch一样）添加非证书并收集模型的复杂性成本。 通过使用我们的核心权重采样器类，您可以扩展和改进此库，从而以与PyTorch良好集成的方式为更大范围的图层添加不确定性。 也欢迎拉取请求。 我们的目标是使人们能够通过专注于他们的想法而不是硬编码部分来应用贝叶斯深度学习。 Rodamap： 为不同于正态的后验分布启用重新参数化。 指数 贝叶斯层的目的 贝叶斯层上的权重采样 有可能优化我们的可训练重量 的确，存在复杂度成本函数随其变量可微分的情况。 在第n个样本处获得整个成本函数 一些笔记和总结 引用 参考 安装 要安装BLiTZ，可以使用pip命令： pip

我们所要说的变换(transform)虽然是数学意义上的变换，但跟函数变换是不同的，函数变换是符合一一映射准则的，对于离散数字信号处理（DSP），有许多的变换：傅立叶变换、拉普拉斯变换、Z变换、希尔伯特变换、离散余弦变换等，这些都扩展了函数变换的定义，允许输入和输出有多种的值，简单地说变换就是把一堆的数据变成另一堆的数据的方法。

5.1 拉普拉斯变换 一、从傅里叶到拉普拉斯变换 有些函数不满足绝对可积条件，求解傅里叶变换 困难。为此，可用一衰减因子e-t(为实常数）乘信号 f(t) ，适当选取的值，使乘积信号f(t) e-t当t∞时信 号幅度趋近于0 ，从而使f(t) e-t的傅里叶变换存在。 相应的傅里叶逆变换 为 f(t) e-t=        de)( 2 1 tj b jF Fb(+j)= ℱ[ f(t) e-t]= ttfttf tjtjt de)(dee)( )(               de)( 2 1 )( )( tjb jFtf 令s = + j,d =ds/j，有

课件包括模式判别，数据聚类，贝叶斯分类器，参数估计， 结构模式识别，神经网络

包含一维及二维离散傅里叶变换源码，封装完整，代码整洁。

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。

拉普拉斯变换与傅里叶变换的区别： FT: 时域函数f(t) 频域函数 变量 t 变量 LT: 时域函数f(t) 复频域函数 （变量 t、 都是实数） 变量 t 变量s (复频率） t（实数） (复数） 即： 傅里叶变换建立了时域与频域之间的联系； 拉普拉斯变换建立了时域与复频域之间的联系。

滑动离散傅立叶变换（SDFT）在计算上非常有效，并且在其标称频率下工作时能够提供出色的谐波抑制性能。 但是，在标称频率之外，幅度和相位角都包含由于频谱泄漏引起的误差。 而且，在这种情况下，它的谐波抑制能力大大削弱。 该算法提出了一种在非标称频率下以固定采样率应用滑动傅里叶变换的方法，同时保持其优越的性能。 该方法涉及使用两级滑动傅里叶变换 (SFT)。 第一阶段具有固定窗口宽度的 SFT 用于驱动第二阶段的可变窗口宽度 SFT。 所提出的技术 (SFT-SFT) 已在 dSPACE MicrolabBox 上使用预生成的电压矢量进行实时测试，以模拟最不方便的电网条件。 与去耦静止参考框架 PLL 方法相比，测试场景证明了其优越的性能。 此处提供的 Simulink 文件包含算法的实现和解耦固定参考系 PLL 的实现，以便将它们的性能与相同的不便输入进行比较

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不同干燥方法对金钗石斛叶品质的影响，孟映霞，马朝阳，【目的】研究不同干燥工艺对金钗石斛叶主要有效成分多糖和石斛碱的影响，为金钗石斛叶产后初加工及扩大石斛药材药用部位提供理论