本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法，该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs（PCG）采样器被构造成适合线性混合效应模型，预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化，我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介

一、使用CSS3属性/ for firefox /backgroundimage: mozlineargradient(top,fefefe,ebebeb);/ for webkit core /backgroundimage: webkitgradient(linear,0 0,0 100

Week1.mdpLinearRegressionwithOneVariable(Week1)Twotypes:SupervisedLearningUnsupervisedLearning

css语法background:lineargradient(direction,colorstop1,colorstop2,...);direction：用角度值指定渐变的方向（或角度）；colorstop1,colorstop2,...：用于指定渐变的起止颜色_ps_：至少需要两种颜色1b

voidresize(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizedsize,doublefx0,doublefy0,intinterpolationINTER_LINEAR);src：输入，原图像，即待改变大小的图像；dst：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只