:dart:分层结构制定生成模型 | :dart:贝叶斯模型选择程序 | :dart:分层结构图的信息性 | :dart:分层模型适应实值边协变量的网络 | :dart:分层模型适应时变网络，划分层对应于检测变化点 | :dart:定义两种版本随机块模型：:pen:具有边缘协变量模型概率分布，分层图总似然 | :pen:独立分层模型分层图数学似然计算 | :dart:推理算法：大图形尺度并行计算算

运动力模型计算制作过程：:pen:相机捕捉网球运动图，制定运动数学模型，数值微分运动方程 | :pen:计算运动，欧拉算法离散积分运动，欧拉-克罗默算法微分运动方程:dart:粘性力模型计算制作过程：:pen:绘制雨滴、环境和坐标系下落自由体草图，使用牛顿第二定律制定运动数学模型，定义无空气阻力和恒速简化数学模型，数值模型解析:dart:固体-固体接触力模型计算制作过程：:pen:实验绘制悬块弹簧

:dart:算法随机图模型数学概率 | :dart:图预期度序列数学定义 | :dart:生成具有任意指数的大型幂律网络，数学计算幂律指数和平均度 | :dart:随机图分析中巨型连接分量数学理论和推论 | :dart:生成式多层网络中尺度结构有序无序分析模型

混淆矩阵是评估分类模型性能的有用工具。 该矩阵通过将预测值与实际值进行比较，可以深入了解模型对数据进行分类的程度。 理解和解释混淆矩阵可能具有挑战性，特别是对于机器学习的初学者来说。 然而，理解每个单元代表的内容至关重要，因为它可以帮助您评估模型的优点和缺点。

图形模型推断二元过程概率：:pen:模型1：确定成功率 θ 的后验分布 | :pen:模型2：确定两个概率差 $\delta$ 的后验分布 | :pen:模型3：确定底层概率，后验预测 | :pen:模型4：推断概率分布和试验次数 :dart:时间和记忆关系 | :dart:心里信号检测 | :dart:外部物理刺激内部心理感觉 | :dart:超感知学 | :dart:语义相关连续回忆 | :d

:dart:流感传播网络：:pen:截断幂律网络、埃尔多斯-雷尼网络、同构网络 | :pen:绘制最终流感规模分布 | :pen:集总系统和随机模拟流感动态特征 | :pen:绘制模型的预期流行率。:dart:受感染节点数量时间依赖性同质模型：:pen:埃尔多斯-雷尼随机图 | :pen:精确系统预期受感染节点数量| :pen:常规随机网络受感染节点预期数量 | :pen:随机模拟受感染节点数量

1. 简化量子退火或离散优化算法处理，使用张量网络模拟和动态系统方法及神经网络逼近。2. 实现并行退火算法和CUDA支持下穷举搜索法。3. 使用大都会算法模拟二维自旋玻璃伊辛模型并测量磁化率、比热容和能量。4. 对比其他组合优化解方法，使用英伟达A100 GPU测试。

在统计学中，探索性数据分析是一种分析数据集以总结其主要特征的方法，通常使用统计图形和其他数据可视化方法。 可以使用或不使用统计模型，但主要是 EDA 用于查看数据可以告诉我们超出正式建模的内容，从而对比传统的假设检验。EDA 不同于初始数据分析 (IDA)，更侧重于检查模型拟合和假设检验所需的假设，并根据需要处理缺失值和进行变量转换。 EDA 包含 IDA。EDA 的目标是：EDA 中使用的典型图

概述移动机器人必须解决的主要问题之一是知道它在其环境中的位置。确定机器人相对于其环境的位置和方向（机器人姿态）的过程称为定位。在不知道它在其环境中的位置的情况下，机器人可以执行的任务非常有限。因此，这是它要解决的最重要的问题之一。我们很容易知道机器人在上图中的位置，因为我们可以看到一切。但是，机器人本身并非如此。下图显示了机器人对其环境的了解。它所知道的是地图的样子，这不是很准确——缺少一些信息，

关联知识Python数据可视化PandasMatplotlib静态 vs 交互式虽然静态数据可视化是向提取和解释数据集所拥有的价值和信息这一目标迈出的巨大飞跃，但交互性的增加使这些可视化向前迈了一大步。交互式数据可视化具有以下特点：它们使您可以通过更改颜色，参数和图与数据进行交互，因此更易于探索。它们可以轻松，即时地进行操作。 由于您可以与他们互动，因此可以在您面前更改图表。 例如，在本文中，您将