好久没有来了，散分

变分贝叶斯推理（平均场理论，变分法，贝叶斯推断，EM 算法，KL 散度，变分估计，变分消息传递）

KL散度（Kullback–Leibler散度）是衡量两个概率分布差异的非对称度量。在变分贝叶斯推理中，KL散度被用来衡量近似分布与真实后验分布之间的差异。

仿csdn，有积分、设置提问分、散分等功能

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二维直方图斜分最大散度差阈值分割算法 (2014年)

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php7 imagick安装包-win版（坑了好久好久，亲测可用）

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[nlp] KL散度与JS散度

1.KL散度KL散度( Kullback–Leibler divergence) (最大类间散度)是描述两个概率分布差异的一种测度。对于两个概率分布P、Q，二者越相似，KL散度越小。KL散度的性质