von Mises 分布是一种重要的数学分布。-ITADN社区

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。

两样本Cramer-von Mises假设检验：一种非参数方法，判断独立样本是否来自相同分布 - MATLAB开发

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本MATLAB项目提供了一种基于Cramer-von Mises统计量的非参数方法，用于评估两个独立样本是否可能源自同一未知分布。这段内容受到 MATLAB 统计工具箱中的 kstest2 函数的启发，并适用于中到大样本量的数据分析。详情请参考代码中的相关引用。

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。

学生t分布的累积分布函数(T-CDF)

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简介：T-CDF是指学生t分布的累积分布函数，用于统计学中假设检验与区间估计，特别是在样本量较小、总体标准差未知时，评估数据中的显著性及置信水平。累积分布函数 [学生t]（学生t_distribution）分布的随机变量为其中v是自由度。在定义中， Beta( x; a, b )表示而Beta( a, b )表示。安装：使用 npm install distributions-t-cdf 安装用法： ```javascript var cdf = require(distributions-t-cdf); cdf（x [，选项]） ``` 评估[学生t]分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。示例代码: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out; ```

物种分布的模型分析

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《物种分布的模型分析》一书聚焦于运用统计学和生态学原理构建预测模型，探讨影响生物种类地理分布的关键因素。物种分布模型教程及讲义，探讨生态位模型在R语言中的应用。

RedisLock：一种基于Redis的分布式可重入锁解决方案

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RedisLock是一种创新的分布式可重入锁机制，它巧妙地利用了Redis数据库的特点，为高并发环境下的资源访问控制提供了高效且可靠的解决方案。分布式可重入锁是解决分布式系统中的并发控制与同步问题的关键技术之一，在微服务架构下尤为重要。当多个服务需要共享同一资源时，必须确保数据的一致性和正确性，因此需要一种机制来实现这一点。理解“可重入锁”的概念至关重要：它允许一个线程多次获取同一个锁以防止死锁的发生。在Java中，ReentrantLock是内置的可重入锁；而在分布式环境中，则可以利用Redis的功能创建类似的机制。 Redis提供了一个名为`SETNX`（Set if Not eXists）的命令，该命令可以在键不存在时原子性地设置一个值，这可用于初始化锁以表明没有其他线程正在使用它。另外，通过使用`EXPIRE`指令，可以为键设定过期时间来防止因客户端异常退出而无法释放锁的情况。基于Redis实现分布式可重入锁通常包括以下步骤： 1. **获取锁**：尝试用`SETNX`命令设置一个特定的键（例如`lock:`），如果成功，则表明已经获得了该资源。同时，还应该为这个键设定合理的过期时间。 2. **支持递归性**：为了实现可重入特性，客户端需要跟踪获取锁的次数。每次请求时不仅更新键的状态，还需要增加一个计数器（如通过`INCR`命令）来记录当前线程已获得该锁的数量。 3. **释放锁**：当不再使用资源时，递减上述提到的计数器直到它回到零为止，然后用`DEL`指令删除相应的键。这保证了即使请求多次获取同一线程上的锁也能正确地解锁所有级别。 4. **处理超时问题**：为了避免永久持有锁的情况发生（例如客户端崩溃或挂起），Redis会在预设的时间后自动移除过期的键。在Java开发中，可以通过Jedis、Lettuce等Redis客户端库来实现这些操作。比如使用Jedis创建一个`RedisDistributedLock`类，该类包含获取和释放锁的方法，并且封装了上述逻辑。以下是简单的示例代码： ```java public class RedisDistributedLock { private Jedis jedis; private String lockKey; public RedisDistributedLock(Jedis jedis, String resource) { this.jedis = jedis; this.lockKey = lock: + resource; // 锁键名的构造方式，此处简化为直接拼接字符串。 } public boolean lock() { long expireTime = System.currentTimeMillis() + LOCK_TIMEOUT; String result = jedis.set(lockKey, Long.toString(expireTime), SETNX, PX, LOCK_TIMEOUT); return OK.equals(result); // 返回值判断是否成功获取锁 } public void unlock() { long lockValue = Long.parseLong(jedis.get(lockKey)); if (lockValue > System.currentTimeMillis()) { jedis.decr(lockKey); // 计数器递减，如果计数为0，则删除键。 if (0.equals(jedis.get(lockKey))) { jedis.del(lockKey); } } else { jedis.del(lockKey); // 锁已超时，直接移除 } } ``` 这个例子中，`lock()`方法尝试获取锁，而`unlock()`方法释放它。实际应用中需要考虑异常处理和保证请求的公平性等问题。综上所述，通过利用Redis提供的功能可以有效地实现分布式可重入锁，并且在Java开发环境中有着广泛的应用场景。

路由重新分布

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路由重新分布是指在不同的路由协议之间交换路由信息的过程，通过这种方式，一个网络可以学习到另一个独立自治系统中的网络可达性。路由重分布的完整实验包括详细的拓扑图和步骤说明，非常适合初学者学习。

路由重新分布

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路由重新分布是指在网络中将一种路由协议学习到的路由信息导入（引入）到另一种路由协议中，以实现不同网络区域间的通信和优化路由选择的过程。路由重分布是指在思科路由器上实现不同路由协议之间的路由信息交换。

Kolmogorov-Smirnov 检验用于验证数据分布是否符合高斯分布和瑞利分布

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简介：本文探讨了使用Kolmogorov-Smirnov检验来评估一组观测数据是否与理论上的高斯分布或瑞利分布相符，为数据分析提供了有力的工具。这段代码是在数学建模比赛中编写用于判断给定数据的分布特性。压缩包里包含了待验证的数据集。由于我也是编程新手，因此在代码中添加了详细的注释以帮助理解。该m文件分别对产生的标准高斯分布数据和瑞利分布数据进行了验证，以此来检验所写代码的有效性。最后使用数学建模提供的具体数据进行假设检验。值得注意的是，在检验瑞利分布时需要先估计尺度参数（即参数估计）。此代码易于理解和操作，并且可以扩展到其他类型的分布检验中去。需要注意的是，用于判断的数据是二维矩阵形式，并在MATLAB 2020a环境中完成相应的工作。

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von Mises 分布是一种重要的数学分布。

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