"bcs-master.zip" 是一个包含贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressive Sensing，BCS）MATLAB代码的压缩包，适合初学者了解和实践这一领域。 贝叶斯压缩感知是一种扩展了传统压缩感知理论的方法，它在处理实际问题时展现了更大的灵活性和优势。在传统的压缩感知（Compressive Sensing, CS）中，目标是通过远少于信号原始维度的线性测量来重构高维信号，通常基于稀疏性假设。然而，BCS引入了贝叶斯框架，使得我们可以对信号的先验信息进行建模，如信号的统计特性、结构信息等，从而能更好地解决某些CS无法有效处理的复杂问题，例如非高斯噪声环境下的信号恢复、动态信号的估计等。 “从杜克大学转载”表明这些代码可能源自杜克大学的研究工作或课程材料，具有一定的学术权威性和可靠性。杜克大学在信息技术和工程领域有着很高的研究水平，这使得这些代码资源更具价值。 【文件内容】"bcs-master" 这个文件夹名暗示了这是一个完整的项目或库，包含了实现BCS算法的各种MATLAB文件，可能包括以下部分： 1. **主程序文件**：通常以`.m`后缀结尾，如`bcs_main.m`，是整个BCS算法的入口，调用其他子函数完成信号的压缩、解压缩以及性能评估。 2. **模型定义**：这部分可能包含定义信号先验信息的函数，如稀疏表示基、信号的先验概率分布等。 3. **压缩与重建算法**：包括用于获取压缩测量的编码器函数（如随机矩阵生成）和用于重构信号的解码器函数，可能涉及到各种优化方法，如迭代软阈值算法（ISTA）、快速傅里叶变换（FFT）等。 4. **数据生成与处理**：可能包含用于模拟实验数据的函数，以及数据预处理和后处理的工具。 5. **性能评估**：包含计算重建误差、峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指数（SSIM）等评价指标的函数，用于评估重构结果的质量。 6. **示例与测试**：可能有预设的一些测试案例或演示脚本，帮助用户快速理解和运行BCS算法。 学习和研究这个压缩包，不仅可以深入理解贝叶斯压缩感知的原理，还能通过实践操作掌握其在MATLAB中的实现，对于提升在信号处理和压缩感知领域的技能非常有益。同时，由于代码来源于知名学府，其可靠性和实用性也得到了保障，对于学术研究或工程应用都是宝贵的参考资料。

SAP FICO 模块，介绍了BCS合并会计报表的具体步骤及配置。

主要介绍了Python Web框架Flask中使用百度云存储BCS实例,本文调用了百度云存储Python SDK中的相关类,需要的朋友可以参考下

在Blender 2.92中使用润滑脂铅笔进行插图介绍 ##部分：使用油脂铅笔进行说明 课程介绍 油脂铅笔接口打开一个新的2D动画预设3D视口对象属性材质属性切换模式工具箱T键侧边栏N键工具设置画笔设置摄影表和关键帧 油脂铅笔对象孤立数据并清理添加油脂铅笔对象空白对象笔触对象Suzanne猴子头对象操作共享油脂铅笔数据的材料 笔触放置和绘图平面将放置和绘图平面设置为不同的设置使用不同的笔触放置和平面设置进行绘图在3D曲面上绘图将设置为笔触的绘图作为目标放置 油脂铅笔图层图层概述添加/减去图层以及特殊菜单图层属性分配给图层的对象笔触属性 我的笔触-线，点，正方形，自重叠，保持 材料II填充-实体，渐变（编辑模式-变换填充工具），纹理，保持 画笔I画笔简介画笔设置-默认设置和编辑高级设置描边设置保存自定义设置 Brushes II Add-on-油脂铅笔工具下载免费的纹理笔刷使用纹理笔刷进行修

内部存货未实现利润抵销 按照系统难以做到根据SAP系统中每笔购销交易计算毛利率并用于存货内部未实现利润抵销的计算，只能够依据人工输入的内部未实现销售存货数量及毛利率来计算未实现利润。目前采用手工过帐的方式进行合并抵销。 根据目前中×的合并抵销需求，此类交易的抵销只在总部层面予以确认。分子公司层面视同内部存货当期实现全部销售。 固定资产、在建工程未实现利润抵销 BCS6.0中已具备资产转移的合并抵销作业，但需要维护每笔转移资产的主数据（如资产转移日期、折旧年限、资本化日期等）和资产转移业务数据（如原始账面价值、其他相关费用等），系统实现比较复杂。 通过手工抵销可以更为简单的实现。 目前中×没有相关合并抵销需求。 其他合并抵销事项

Matlab的无花果生成代码贝叶斯压缩感知 这套Matlab（7.0）函数包含用于重现以下两篇论文的一些结果的核心代码： ，史浩（Shihao Ji），亚雪（Ya Xue）和劳伦斯·卡林（Lawrence Carin），IEEE Trans。 信号处理，第一卷56号2008年6月6日。 ，史浩（Shihao Ji），戴维·邓森（David Dunson）和劳伦斯·卡林（Lawrence Carin），IEEE Trans。 信号处理，第一卷57号1，第92-106页，2009年1月。 BCS演示 图2.m->生成图2 实施BP需要l1-magic的以下两个Matlab文件： l1qc_logbarrier.m l1qc_newton.m 可以在以下位置找到： Fig4_ab.m->生成图4（a，b） multi_random_measures.m ---->为图4a生成“随机”曲线 multi_optimized_measures.m ---->生成图4a的“ Optimized”曲线 multi_approx_measures.m ---->生成“大约”。 图4a的曲线 MT-CS演

此程序是 Motion Compensated Block Compressed Sensing - Smooth Projected Landweber算法，本人亲测有效并易于调用

网络安全大会BCS PPT2020.zip

压缩感知算法（包括BCS implemented、compressive sensing basic knowledge、Matlab重构算法、omp等）

一篇关于贝叶斯压缩感知算法的原理以及应用的外文文献，比较详细