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本文档面向把 ceffyl.Sampler 输出的（并行退火）MCMC 链转换成 Bayesian evidence（边际似然，$\log Z$）的场景。 适用于：likelihood / prior 与（例如 UltraNest）nested sampling 使用 同一套 pta.get_lnlikelihood、pta.get_lnprior（或 prior transform）时，对两种方法得到的 $\log Z$ 进行一致比较。 1. 核心概念与常见误区 1.1 Evidence 的定义 Bayesian evidence（边际似然）定义为： \[Z \equiv p(y) = \int p(\theta)\, p(y\mid\theta)\, d\theta ...

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我当时想的是，对于 PINN ， 网络是模拟出一个 $u$, 然后算 loss 的时候，是在采样点计算误差。 而如果我直接不做 PINN ，而用经典求解器解除结果，然后直接用网络拟合这个结果，不就可以了吗？ 但后来调试程序不断出错，意识到这两者是不一样的。 对于 PINN ， 网络是模拟出一个 $u$, 然后算 loss 的时候，是在采样点计算误差，这个误差指的是方程的左边和右边的误差，也就是对 $u$ 的导数和二阶导数的限制。 而对于直接网络拟合真解，是对 $u$ 的直接限制，这两者是不一样的。

安装 openconnect 之后 brew install vpn-slice For BNU, 执行: sudo echo password | sudo openconnect --user username https://sslvpn.bnu.edu.cn --juniper -s "vpn-slice 59.64.60.0/24 172.16.18.0/24" --servercert pin-sha256:rwRWSQS5A+4Od1knTO7iPT8+YSp6b9LovjOl0iKLvRA= --passwd-on-stdin

主要参考自 https://p3terx.com/archives/build-openwrt-with-github-actions.html 项目地址 https://github.com/P3TERX/Actions-OpenWrt 支持项目请随手点个 star，让更多的人发现、使用并受益。 基础使用 首先你必须要熟悉整个 Open­Wrt 的编译过程，这会让你非常容易的理解如何使用 GitHub Ac­tions 进行编译，即使你没有成功过。因为实际上本地编译近 90% 失败的原因是因为网络问题导致的，中国大陆特色，咱也不敢多说。GitHub Ac­tions 服务器由 Mi­crosoft Azure 提供，拥有万兆带宽，可以使编译成功率大大提升。 在自己搭建...

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1. 挂载 阿里云盘 为 Webdav 我们使用 https://github.com/messense/aliyundrive-webdav ./aliyundrive-webdav -w . -r xxxx --root /TimeMachine 即可。 但我们想做的事情是用它做 AFP 服务器，所以实际上是在 docker 中进行的.

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