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mvmdist-master.zip_MVMD-034_von Mises分布完成版

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简介：
MVMD-034_von Mises分布完成版是专为von Mises分布设计的MATLAB工具包，提供丰富的函数和算法，适用于统计分析、方向数据分析等领域。 符合圆上正态分布的数据可以为众多时间序列数据提供参考。

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  • mvmdist-master.zip_MVMD-034_von Mises分布完成版
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    MVMD-034_von Mises分布完成版是专为von Mises分布设计的MATLAB工具包，提供丰富的函数和算法，适用于统计分析、方向数据分析等领域。 符合圆上正态分布的数据可以为众多时间序列数据提供参考。
     
  • 重写后的标题：Von Mises 分布
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    Von Mises分布是一种定义在区间(-π, π]上的连续概率分布，适用于描述周期性数据的特点，广泛应用于方向统计学中。 关于von Mises图像的代码，适用于仿真使用。
     
  • VMRand(fMu, fKappa, varargin): 从 Von Mises 分布中生成随机数 - MATLAB开发
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    这段代码提供了一个MATLAB函数用于从Von Mises分布中抽取随机样本。通过调整fMu（均值）和fKappa（集中参数），用户可以灵活地生成符合不同分布特性的数据集，适用于方向统计分析等领域。 该函数采用基于包裹柯西分布的包络抑制方法从任意 Von Mises 分布中抽取随机变量，这一技术首次在相关文献[1]中提出。其中，fMu 和 fKappa 是定义于区间[-π, π)上的Von Mises分布的均值和方差参数。tVMVariates 将是一个包含从所给定分布中抽取出的随机变量组成的张量。如果输入的fMu 和 fKappa 不是标量，则它们必须具有相同的尺寸；在这种情况下，输出张量 tVMVariates 的大小也将相同。若两者为标量值，可以通过额外参数指定返回的随机变量的数量。 例如： - vmrand(linspace(-pi, pi, 20), 2); % 返回多个不同均值 fMu 对应分布下的随机变量 - vmrand(0, 2, [100 1]); % 当fMu = 0 和给定的 fKappa 值时，返回大小为[100 1] 的VM 分布中的100个随机数。
     
  • (F分布表完整版).doc
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    《F分布表完整版》提供了广泛范围内的F分布临界值，适用于统计学中的方差分析和回归分析等场合，是科研人员与学者进行数据分析的重要参考工具。 附表1_F分布表.doc包含了F分布的相关数据表格。
     
  • 剖面分析完成版 cesiumContainer.vue
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    剖面分析完成版 cesiumContainer.vue 是一个集成Cesium三维地球功能的Vue组件，提供地理空间数据可视化及交互操作。该组件已完成开发和测试，适用于构建复杂的地理信息系统应用。 使用Cesium进行剖面分析，并模仿火星环境。绘制一条线段来进行剖面分析，在这条线段上选取20个等分点，获取每个点的高程信息，然后利用ECharts工具将这些数据可视化，最终生成一个剖面分析示意图。
     
  • 成都人口分布.zip
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    该资料分析了成都市的人口分布情况，包括各区县人口数量、密度及变化趋势等数据，为城市规划和管理提供参考。 成都市作为中国西部的重要城市，在研究城市规划、社会经济发展以及公共服务设施布局等领域具有关键性数据——即2019年的人口分布情况。这些数据以矢量shp格式呈现，这是一种广泛用于地理信息系统（GIS）的数据交换格式。 首先，我们需要了解什么是shp文件。Shapefile是由Esri公司开发的一种开放的、非专有的地理空间数据格式，用于存储点、线和多边形等地理图形要素。它通常与一系列关联文件一起使用，包括DBF（数据库文件）、PRJ（投影文件）和SHX（形状索引文件）。 1. **DBF文件**：这是一种数据库文件，包含与图形要素相关的属性数据，如人口数量、区域名称及行政区划代码等信息。这些数据可以被多种GIS软件读取并编辑。 2. **PRJ文件**：定义了数据的空间参考系统（坐标系）。本数据集使用的是WGS84坐标系，这是一种全球通用的地理坐标系统，基于地球椭球模型，并常用于GPS定位和其他全球地理信息系统。该坐标系统的应用使不同地区的空间数据能够进行准确对比和拼接。 3. **SHP文件**：包含了成都市各区域边界的位置信息。这些形状可以是点（代表人口普查站）、线（如街道或河流）或多边形（表示行政区域）。每个形状都有一个唯一的ID，与DBF文件中的记录相对应，以确保图形和属性数据能够匹配。 4. **SHX文件**：是一种索引文件，提供了快速访问shp文件中各个记录的机制。这使得用户可以在大型数据集中迅速找到特定的几何对象。 基于这些理解，我们可以进行以下分析： - **人口密度分析**: 计算每个区域面积和对应的人口数量来得出人口密度，并进一步识别出高密集区与稀疏区。 - **空间聚类**：利用GIS工具检测人口分布模式。例如通过热点分析（Getis-Ord Gi*）及聚类分析（DBSCAN），可以确定特定区域内是否存在聚集现象。 - **空间统计**: 采用Morans I等方法探讨人口分布的空间相关性，以了解各区域之间的人口密度变化是否具有显著的相关关系。 - **结合地形、环境与交通因素**：将人口数据与其他GIS数据叠加分析，研究地形、气候和交通网络对城市内人口分布的影响。 成都市2019年人口分布的shp文件为深入探讨该市的人口特征及发展规划提供了宝贵资源。借助于GIS软件进行多维度的数据分析，能够为政策制定者与研究人员提供科学依据支持决策过程。
     
  • 生成柯西分布随机数_Matlab_柯西分布_随机数生成
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    本文介绍了如何使用Matlab编程语言来生成符合柯西分布的随机数。通过提供的代码示例和解释，帮助读者理解和实现这一统计学中的重要概念。 利用MATLAB生成柯西分布随机数的方法包括原理介绍和代码实现。可以一键完成从理论到实践的全过程。 1. **原理**：在统计学中，柯西分布也称为洛伦兹分布或Breit–Wigner分布，是一种连续概率分布。其特点是具有较长的尾部，并且均值、方差等一阶矩不存在。 2. **代码实现**： - 可以使用MATLAB内置函数`rand`生成均匀分布随机数，再通过变换公式将其转化为柯西分布随机数。具体步骤如下： ```matlab function r = cauchyRandom(n, location, scale) % n: 生成的随机数数量 % location: 柯西分布的位置参数（默认为0） % scale: 柯西分布的比例参数（默认为1） if nargin < 3 || isempty(scale) scale = 1; end u = rand(1, n); % 产生均匀分布随机数 r = location + scale * tan(pi * (u - 0.5)); % 变换公式得到柯西分布的随机数 ``` 通过上述方法，可以方便地在MATLAB环境中生成所需的柯西分布随机数。
     
  • MIT 6.824 2018：MIT分布式系统课程完结版
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    本课程为MIT官方推出的分布式系统课程（6.824）2018年版本，涵盖分布式系统设计与实现的核心概念和技巧。 《MIT 6.824 分布式系统2018课程详解》 MIT的6.824课程是全球知名的分布式系统理论与实践学习资源之一，而2018年的版本则涵盖了众多关键知识点，旨在深入理解分布式系统的设计、实现及优化。本课程的核心内容包括MapReduce并行计算模型、Raft一致性算法以及Key/Value服务分片和存储技术，并包含一些挑战性的项目实践。 MapReduce是一种由Google提出的用于处理大规模数据集的编程模型，它将复杂任务分解为小规模独立的任务（即Map阶段），然后在多台机器上进行并行执行。通过Shuffle过程整合各节点的数据后进入Reduce阶段以生成最终结果。这种设计简化了编程模式，使开发人员能够专注于业务逻辑而非底层分布式系统的细节。 Raft一致性算法是本课程中的另一个重要组成部分，它提供了一种易于理解和实现的方式解决分布式系统中领导者选举和日志复制等问题，相比传统的Paxos算法更为直观且适合教学与应用。通过学习这一部分的内容，学生将掌握如何在实际项目中运用该算法构建可靠的Key/Value服务。 此外，在讨论Key/Value服务时，课程还介绍了两种不同的实现方式：基于Raft的一致性键值存储和分片式键值存储系统。前者提供强一致性保证；而后者通过数据的分布来提高系统的可扩展性和性能表现，并支持负载均衡与快速查询操作。 尽管甲部和乙部的具体内容并未明确说明，但它们可能涉及分布式文件系统、数据库或缓存等技术的实际应用案例分析及项目实践环节。这些挑战性任务要求学生编写代码并在模拟环境中进行调试测试，以加深对相关理论的理解并提高实际问题解决能力。 MIT 6.824课程为学习者提供了宝贵的学习材料和机会，在掌握分布式系统核心概念的同时还有丰富的动手操作经验积累，配合提供的源码资料能够帮助学员更好地理解和应用所学知识。
     
  • 分布式系统的原理与范型（第2版）完整版
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    《分布式系统的原理与范型》第二版全面介绍了分布式系统的设计和实现原则，涵盖最新研究成果和技术进展。 本书是Tanenbaum关于分布式系统的最新著作，并且成为该领域的权威教材。全书分为两大部分：第2至9章涵盖了分布式系统的基本原理、概念和技术，包括通信、进程管理、命名服务、同步机制、一致性与复制策略、容错性和安全性等关键领域；而第10至13章则探讨了开发分布式应用的方法（即范型）。相较于前一版，在讨论这些方法时，并未详尽介绍每个案例研究，而是选择了一个典型实例来阐述原理。这种教学方式不仅简化了内容结构，还提高了阅读体验。 本书的章节安排合理、逻辑清晰且信息量丰富全面，既涵盖了系统性的基础知识又融入了许多先进的理念和技术。无论是计算机科学专业的本科生和研究生还是从事分布式计算领域的科研人员及工程师们，都能从中受益匪浅，并将其作为学习或工作的参考书籍。
     
  • MATLAB生成Alpha稳定分布
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    本文章介绍了如何使用MATLAB软件来生成和分析Alpha稳定分布，适用于需要研究非高斯噪声和信号处理等领域。 如何在MATLAB中生成Alpha稳定分布的随机数以及计算其概率密度函数。此外，探讨了使用MATLAB进行Alpha稳定分布相关操作的方法和步骤。