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maltab程序中涉及的DPMM、HDP、VDP、GMM等。

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简介：
该程序集包括 Dirichlet Process Mixture Models (DPMM) 的 Matlab 实现，以及 Hierarchical Dirichlet Process (HDP) 和 Variational Dirichlet Process 的代码，同时还包含 Gaussian Mixture Model 的 Matlab 源代码。

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  • DPMM、HDP、VDP、GMM等相关Matlab程序
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    本资源包含多种概率模型（如Dirichlet Process Mixture Model, Hierarchical Dirichlet Process, Variational Dirichlet Process及Gaussian Mixture Model）的MATLAB实现代码，适用于聚类和非参数贝叶斯研究。 关于Dirichlet Process Mixture Models (DPMM)的Matlab程序、Hierarchical Dirichlet Processes (HDP)代码以及Variational Dirichlet Process Gaussian Mixture Model的Matlab源码的相关信息。
     
  • GMM的MATLAB程序
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    本项目提供一组用于电力系统稳定分析与控制的图形化建模工具（GMM）在MATLAB环境下的实现代码，旨在简化模型构建流程。 可以直接使用的高斯混合模型（GMM/MOG）的MATLAB程序，该程序包含了E步和M步。关于这个主题的一个相关博客文章可以提供更多的背景和技术细节。 如果需要具体的代码实现或进一步的帮助，建议在学术论坛、问答网站或者直接通过研究社区进行交流。
     
  • GMM-GMR的Matlab程序
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    GMM-GMR是一款用于处理高维数据及模式识别的Matlab工具包，它结合了高斯混合模型(GMM)与高斯过程回归(GPR)的优点，支持从大数据集中学习概率模型并进行高效的预测和推理。 由于GMM-GMR通常指的是“Gaussian Mixture Model - Gaussian Mixture Regression”，并且在你的请求中没有提到具体的GMR部分，我假设你是指一个结合了GMM与GMR功能的 GMM-GMR是基于高斯混合模型的Matlab程序，需要预先设定模型的数量。
     
  • OAM光通信中的干涉图及涡旋光_Matlab程序
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    本资源提供了利用Matlab编程模拟OAM光通信中干涉图和涡旋光现象的代码。适合研究光学、信息传输等领域学者参考使用。 OAM与球面波干涉的仿真图可以用来判断OAM阶数，非常值得学习。
     
  • 涉及计算机图形学的画线、画圆、填充及多边形裁剪等程序
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    本程序集涵盖基础计算机图形学算法，包括直线绘制、圆形生成、区域填充和多边形裁剪等功能，适用于学习与实践。 程序实现了直线生成的DDA算法和Bresenham算法、圆弧生成的中点算法、多边形生成的扫描线算法以及一般连通区域基于扫描线的种子填充算法。此外，还实现了直线段的基本裁剪算法Cohen-Sutherland方法与中点法，并支持多边形图形的逐边裁剪算法。程序还包括二维图形的基本变换功能：平移、旋转和缩放操作。最后，该程序能够绘制n阶Bezier曲线。
     
  • MATLAB中的GMM代码-项目SID-GMM-UBM
    优质
    该项目SID-GMM-UBM专注于在MATLAB环境中实现高斯混合模型（GMM）及相关语音识别技术，为用户提供了一个基于统一背景模型(UBM)训练和应用的平台。 SID-GMM-UBM项目包含Matlab代码和Python代码： 1. 如果不使用我们的数据集，请使用三个pyfile预处理数据集。 2. VocalSeparation软件包用于人声提取。 3. Datasets软件包包括mir1k（采样率16kHz）、artist2016kHz、singer5544.1kHz和singer10716kHz的数据集。 4. 使用GMM-UBM建立UBM模型和歌手模型，可以进一步识别测试歌曲。
     
  • Ambari、HDP和HDP-UTILS的下载地址汇总
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    本页面提供了Apache Ambari、 Hortonworks Data Platform (HDP) 及其工具包 HDP-UTILS 的最新下载链接与版本信息，帮助用户轻松获取所需资源。 Ambari 2.5.1 存储库 Ambari 2.5.0 存储库 Ambari 2.4.3 存储库 Ambari 2.4.2 存储库 Ambari 2.4.1 存储库 Ambari 2.4.0 存储库 HDP 2.6 存储库 HDP 2.5 存储库 HDP 2.4 存储库 HDP 2.3 存储库 HDP 2.2 存储库
     
  • Docker安装过程中涉及的GPG文件
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    本文介绍了在使用Docker时遇到的与GPG相关的文件问题，并提供了详细的解决方法和步骤。 在IT行业中，Docker是一种流行的开源容器化平台。它允许开发者将应用及其依赖环境打包到一个可移植的容器中，从而实现跨平台的无缝运行。在这个场景下，“docker_gpg”提到了GPG（GNU Privacy Guard）文件，在Docker安装过程中起到关键作用，特别是在验证软件包完整性和来源时。 GPG是基于OpenPGP标准的一个加密工具，用于数字签名、数据加密和验证。在Docker安装流程中，GPG文件用来确认从仓库下载的软件包是否来自可信源，并确保其未被篡改或包含恶意代码。 以下是Linux系统下Docker的典型安装步骤： 1. **添加Docker GPG密钥**：通过命令`curl -fsSL https:download.docker.comlinuxubuntugpg | sudo gpg --dearmor -o usrsharekeyringsdocker-archive-keyring.gpg`，下载并转换为Debian格式的密钥环文件。 2. **更新包列表**：执行`echo deb [arch=amd64 signed-by=usrsharekeyringsdocker-archive-keyring.gpg] https:download.docker.comlinuxubuntu $(lsb_release -cs) stable | sudo tee etcaptsources.list.ddocker.list > devnull`以确保系统知道如何找到Docker的软件包。 3. **验证GPG密钥**：通过执行`sudo apt-get update`来更新，然后使用`sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io`安装Docker。在此过程中，系统会自动利用GPG密钥对下载的软件包进行签名验证。 “docker_gpg”文件可能包含上述步骤中的GPG密钥或用于自动化安装过程的脚本命令。正确管理这些文件对于确保系统的安全性和正确的Docker安装至关重要。 在容器化环境中，除了简化部署外，使用Docker还能提供一个安全隔离环境。其中，利用GPG验证机制是保证用户从官方渠道获取未经篡改的Docker软件的关键步骤之一，从而避免潜在的安全隐患。 掌握和理解Docker安装过程中的GPG验证环节对于每位IT从业者尤其是运维人员来说至关重要。通过正确使用GPG密钥，可以确保Docker容器平台的稳定性和安全性，并为应用提供可靠的运行环境。
     
  • MATLAB中的GMM实现
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    本文章介绍了如何在MATLAB中使用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类和分析。读者可以学习到GMM的基本概念以及其实现步骤，并通过实例掌握其应用技巧。 使用期望最大化（EM算法）来实现高斯混合模型（GMM），可以采用MATLAB编程进行实现。
     
  • MATLAB中的等价类程序
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    本程序利用MATLAB实现等价类划分算法，适用于数据处理与分析领域，能够高效地识别和分类具有相同属性的数据集。 这是一个用于求解等价类的MATLAB小程序，考虑了多粒度问题，可供参考使用。