NetLogo中的疏散建模 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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Swift 中的状态建模

在构建应用程序和设计系统时，最困难的事情之一是决定如何建模和处理状态。当我们的应用程序的一部分最终没有符合我们的预期时，管理状态的代码是一个非常常见的 bug 来源。...我不会在这篇文章中讨论具体的框架或更大的、整个应用程序的架构变化（如RxSwift、ReSwift或使用ELM启发的架构）—— 相反，我想把重点放在我发现非常有用的小型技巧、窍门和模式。...单一数据来源在对各种状态进行建模时，一个很好的核心原则是尽可能地坚持 "单一数据来源"。一个简单的方法是，你要做到不需要检查多个条件来确定你处于什么状态。让我们来看一个例子。...我们已经去掉了所有的选项，所有特定状态的值现在都被纳入了它们将被使用的状态中。...paused(PlaybackState) 反应式渲染然而，如果你开始像上面那样对你的状态进行建模，却一直在写强制性的状态处理代码（像上面那样使用多个if/else语句），事情就会变得很难看。

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NetLogo的下载安装过程，实现自然仿真。

1、点击[Download] 2、点击[Download] 3、点击[Download] 4、点击[下载] 5、点击[打开] 6、点击[运行] 7、...

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基于MATLAB的室内人员疏散模拟代码

基于MATLAB的室内人员疏散模拟代码，使用元胞自动机（Cellular Automata, CA）实现：1....获取邻居元胞 neighbors = getNeighbors(grid, i, j); % 计算每个邻居元胞的吸引力...，则人员疏散成功 if chosenNeighbor == exitPosition newGrid(i, j) = 0;...else % 否则，人员移动到选择的邻居元胞 newGrid(i, j) = 0; newGrid...for i = 1:numPeople grid(peoplePositions(i, 1), peoplePositions(i, 2)) = 1; end % 模拟疏散过程

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python和netlogo软件模拟病毒传播仿真模型（一）

目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。...这里python 中的mesa可以实现其中一部分，这里看一下病毒传播仿真模型。 NetLogo如何入门？有哪些学习交流渠道？...论文：国内网络舆情建模与仿真研究综述 1 netlogo:virus on a network 计算机病毒感染与传播 netlogo的网页版可以实现一些功能，还有页面介绍：谷歌翻译一下大概的教程内容...尝试使用各种替代网络结构进行试验，看看病毒的行为有何不同。假设病毒通过向计算机地址簿中的每个人发送电子邮件来传播。...在您的模型中，如果病毒已变异为与最初感染节点的变体明显不同，则变得免疫的节点可能会被重新感染。

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机器学习建模中的 Bagging 思想

我们在生活中做出的许多决定都是基于其他人的意见，而通常情况下由一群人做出的决策比由该群体中的任何一个成员做出的决策会产生更好的结果，这被称为群体的智慧。...当预测建模项目的最佳性能是最重要的结果时，集成学习方法很受欢迎，通常是首选技术。 ?...· 机器学习建模的偏差和方差 · 机器学习模型产生的错误通常用两个属性来描述：偏差和方差。偏差是衡量模型可以捕获输入和输出之间的映射函数的接近程度。...理想情况下，我们更喜欢低偏差和低方差的模型，事实上，这也是针对给定的预测建模问题应用机器学习的目标。模型性能的偏差和方差是相关的，减少偏差通常可以通过增加方差来轻松实现。...与单个预测模型相比，集成用在预测建模问题上实现更好的预测性能。实现这一点的方式可以理解为模型通过添加偏差来减少预测误差的方差分量（即权衡偏差-方差的情况下）。

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DDD中的建模方法有哪些

说明：在建模中对上述颜色表示的内容进行解释，用于分类或者描述建模过程中产生的数据，事件，或者活动。...2.2 建模步骤以满足运营和管理的需要为前提，寻找需要追溯的事件或者称为关键业务时刻；根据这些需要追溯，寻找足迹以及对应的关键业务时刻对象；寻找关键业务时刻对象周围的人,事,物对象；从人,事,物中抽象出角色...3.2 概念在“四色建模法”的“时标对象”的基础上确定”限界上下文”与“聚集”的概念，再使用“纸和笔来管理”的方法，力图在建模过程中实现“分而治之”，增强数据的完整性，并避免过度设计。...注：这里的时标对象就是业务发生时刻。聚集就是DDD中的聚合模式。...，如促销系统中抽象出促销产品，权限系统中抽象出授权）找出领域模型中的聚合，以及每个聚合的聚合根梳理聚合之间的关系场景走查，检查领域模型如何满足用例需求 5.3 实战案例商品发布场景建模过程：

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了解YashanDB中的数据建模基础

现代数据库技术面临诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性的维护和可扩展性的实现。在复杂业务环境下，合理的数据建模成为支撑高效数据库系统的关键。...本文旨在系统介绍YashanDB中的数据建模基础，重点阐述关键数据结构、存储机制及约束模型，适合具备数据库基础的开发者和数据库管理员阅读。...模式中的对象定义保存在系统表中，而包含数据的对象则永久存储于表空间。表空间为逻辑存储单元，包含若干物理数据文件。...YashanDB中亦存在虚拟列、隐藏列及已删除列的特殊处理机制，有助于高级数据建模。索引作为表的加速结构，主要采用B树索引，支持唯一索引、非唯一索引，及函数索引等多种类型，帮助优化查询路径。...YashanDB通过丰富的存储结构、灵活的分区策略、完备的事务隔离机制及高可用架构，提供了稳健而灵活的数据建模基础。

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预测建模中的重抽样方法

在我2018年左右刚开始学习生信数据挖掘的时候，临床预测模型就被广泛应用于各种生信SCI中，但它在临床中的使用，远比这个早得多！不知道什么原因最近又火起来了！...留出法(holdout) 大家最常使用的，把数据集随机划分为训练集(train)/测试集(test)的做法就是holdout，其中训练集用于建模，测试集用于评估模型表现。...比如5折交叉验证，就是把数据集分为5个子集（比如分成A,B,C,D,E,5份），在建模时，首先会使用其中A,B,C,D,4份数据进行建模，然后用剩下的E数据评估模型表现，接下来使用A,B,C,E，4份数据建模...模型表现好不好首先是数据原因，一个牛逼的数据不需要复杂的模型也能有很好的结果，数据预处理对数据影响很大，大家可以参考这篇推文：预测建模常用的数据预处理方法。...所以一开始把数据就划分为2份是一个很好的解决方法。如果你有很多个数据集，你完全可以在其中1个数据集中使用各种方法建模。

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层次分析法在数学建模中的matlab实现【数学建模】

前言：MATLAB是数学建模比赛中较受欢迎的一种编程语言，为了满足一些参加数学建模比赛小伙伴的需求，我们创建了这个专题，并会在接下来的一段时间里定期地为大家推送一些算法文章。...今天我们学习的是数学建模中的层次分析法。一、层次分析法的介绍层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称 AHP），最早是由美国运筹学家 T. L....二、运用层次分析法建模过程：运用层次分析法建模，大体上可按下面四个步骤进行：（a）建立递阶层次结构模型；（b）构造出各层次中的所有判断矩阵；（c）层次单排序及一致性检验；（d）层次总排序及一致性检验...的值，层次分析法的创造者Saaty提出引用数字 1~9 及其倒数作为标度。 ? 问题中所建立的判断矩阵为：准则层中的判断矩阵： ? 方案层中的判断矩阵： ?...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【数学建模】系列，将逐一揭开数学建模的“神秘”面纱，与大家一起在数学建模的海洋里畅游。

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Sklearn中逻辑回归建模

分类模型的评估回归模型的评估方法，主要有均方误差MSE，R方得分等指标，在分类模型中，我们主要应用的是准确率这个评估指标，除此之外，常用的二分类模型的模型评估指标还有召回率（Recall）、F1指标...在sklearn中，这样一个表格被命名为混淆矩阵（Confusion Matrix），所以，按照准确率的定义，可以计算出该分类模型在测试集上的准确率为： Accuracy = 80% 即，该分类模型在测试集上的准确率为...negative（PN）：预测中阴性样本总数，一般也就是预测标签为0的样本总数；当前案例中，可以将猫猫类别作为阳性样本，也就是二分类中的1类，狗狗作为阴性数据，也就是0类样本对于刚才的案例而言，P...召回率（Recall）召回率侧重于关注全部的1类样本中别准确识别出来的比例，其计算公式为对于当前案例，我们的召回率是 25 / (25+5) = 0.833, 30条正例样本，其中25条被预测正确...精确率（Precision）精确率的定义是：对于给定测试集的某一个类别，分类模型预测正确的比例，或者说：分类模型预测的正样本中有多少是真正的正样本，其计算公式是：当前案例中，Precision =

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风控建模中的IV和WOE

在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。很多文章已经讨论过这两个变量，本文在吸收前人优秀成果的基础上，希望用通俗易懂的语言让大家快速理解这两个变量。...并用简单的例子让大家明白在实际中如何运用这两个变量，最后给出建模过程中实际需要用到的Python代码。 1....在很多银行和公司，基础的模型都是逻辑回归，通过逻辑回归建模把正常客户(好客户)和逾期客户(坏客户)区分开来。...表 3 - 极端例子2(算IV) 从表3知，该组别中坏样本占比和好样本占比的差异性越大，该组中WOEi的绝对值越大。...d4中的total列保持一致。

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Python 中静态多维表的数据建模

问题背景我们有一个静态的多层级表单，需要使用 Python 对其进行建模，以便于我们能够在代码中对表单中的特定层级或子树进行获取和操作。...解决方案2.1 使用 XML 作为数据存储我们可以将这种层级结构的数据存储在 XML 文件中，并使用 xml.etree.ElementTree 标准模块将 XML 文件加载到 Python 中的层级数据结构...例如，我们可以使用以下代码来加载 XML 文件并获取表单中的所有问题：import xml.etree.ElementTree as ET# 加载 XML 文件tree = ET.parse('form.xml...')# 获取表单根节点form_root = tree.getroot()# 获取表单中的所有问题questions = []for question in form_root.iter('question...'): questions.append(question)# 打印问题列表print(questions)2.2 使用嵌套类创建数据结构我们可以使用 Python 中的嵌套类来创建层次化的数据结构

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知识图谱中的结构信息建模

由于知识图谱中的节点关系类型很多，因此，元路径的数量也是呈指数级增长的，因此在KG的表示学习领域，很少用所有节点的元路径来建模，但是我们可以将元路径看做一种推理过程，在KG的推理任务中，元路径是非常有价值的...知识图谱结构信息建模 ? 其中，利用KG中的结构信息进行表示学习是研究最多的方向。很显然，结构信息的建模无非是从边、路径和子图三个部分进行。...其中大部分工作室基于边的，少部分工作是采用知识图谱中的路径建模的（这个路径是真实路径而不是元路径），几乎没有纯粹使用子图建模的KG表示学习方法。...Link-based 和基于消息传递的GNN不同的是，由于KG中的实体和关系类型非常多，它的表示学习是通过设计一个三元组评分函数来建模，而不是使用元路径。 ?...Subgraph-based 前面提到过，利用子图进行建模的论文很少，只有一些交叉的工作，例如这里的CoLAKE [4]，这是一个同时训练自然语言和知识的模型，它首先将文本中的单词连成一个完全图，接着从知识图谱中找到文本中出现实体的子图

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MATLAB在数学建模中的应用.1

B、C 等变量中，直到整个文件读取完毕。...textread 对于读取已知格式的文本文件非常有用。textread 可处理固定格式文件和任意格式文件。 textread 可对输入中的字符组进行匹配和转换。...下表列出了 format 的值。format 中的空白字符将被忽略。...各种读取格式读取时时对应的也可以使用内置的导入器支持的文件内容丰富文本文件可以在右侧预览在最上面可以看到数据的类型生成的调用函数老实讲，matlab太好用了。。。..., 'TextType', 'string', 'ReturnOnError', false, 'EndOfLine', '\r\n'); 根据格式读取数据列，太贴心了这个函数可以读取你在截切版中复制的数据

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对博客中评论的合理建模 --MongoDB

最近，闲着没事，又把上个月写得代码拿出来了，随便完善一下没完成的评论的路由接口。评论应该是在整个博客数据存储中，模型最为复杂的一部分了。首先要考虑的是和文章进行关联。...post列中关联引用表(post表)的 _id（文章），在 hasChild 中记录是否存在回复。...如 post 中的一篇 pid 为 11 的文章下有一条评论，那么 key 中命名 11#001，这是第一条评论，如果该评论下存在一条回复，则回复的 key 为 11#001#001，下层亦是如此。...options.comments_nums': -(delCount || 1) 21 } 22 } 23 ) 24 // 删除post中的...d\\d\\d$`) 5 }) 6body.key = String(pid) + `#${String(comments + 1).padStart(3, 0)}` COPY 最后，看看数据库中的记录如何

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YashanDB中的数据建模与优化实践

在现代数据库系统中，数据建模与性能优化是确保系统稳定、高效运行的关键环节。面对海量数据和多样业务场景，数据库需在数据结构设计、查询执行效率及存储管理等多方面实施优化。...YashanDB数据存储结构及其建模原则YashanDB支持HEAP、BTREE、MCOL和SCOL四种不同的存储结构，分别适应不同的应用场景和性能需求。...数据库安全与访问控制优化安全设计在数据建模中扮演重要角色，YashanDB多维度保障数据库安全：用户与角色管理：通过权限最小化原则，基于角色的访问控制实现权限粒度细化，配合三权分立管理减少内聚风险。...结论本文基于YashanDB的体系架构和核心技术特点，全面分析了数据库的数据建模和性能优化实践。...通过合理的数据存储结构选择、有效的分区方案设计、事务与并发控制优化、SQL执行效率提升、存储空间管理优化、高可用架构规划及安全体系完善，能够大幅提升YashanDB在复杂业务场景中的性能与稳定性。

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Python在数学建模中的简单应用

c=colors) plt.show() 解释器提示如：SyntaxError: invalid character in identifier，　但又一直找不到问题点的话，请确保代码行内没有夹杂中文的空格...例如　 for x in range(10):　#这是个注释　print(x)　　＃下一个注释这样的代码就会出现　以上错误，　因为在注释 # 之前夹杂了中文输入法的空格，print缩进里也是如此错误

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JavaScript 中的设计模式：创建模式

在日常生活中，程序员在写代码的时候可能会遇到很多错误，自然而然的就会想出解决这些问题的方法。不同项目中不同打印机开发的解决方案彼此非常相似。这就是设计模式发挥作用的地方。...设计模式是软件开发人员在软件开发过程中面临的常见问题的解决方案。让我们检查项目中的设计模式以便更好地理解：它通常基于 OOP。但是无论语言和技术如何，它都可以使用。...我们在 3 个标题下收集设计模式：创意图案结构模式行为模式在本文中，我将讨论创建模式：创建模式它是一种用于创建和管理对象的模式。它们提供提高代码灵活性和可重用性的对象创建机制。...(); person2.setName("tugay"); > Output: > furkan > tugay 单例单例用于确保一个对象只有一个实例，并且在您需要该对象时在您的代码中的任何地方都被相同地调用...这也类似于SOLID原则中的“单一职责原则”。示例：我们已经来到最后一个示例，我们将在其中使用 Person 对象。

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扔硬币中的思考——隐含变量建模

在机器学习类的书中会有一些介绍，我们把它叫做隐含变量建模，今天我们就从几个问题入手，来作为专题分析理解一下。...，记作{Bmn}，求扔一次硬币正面向上的概率参数p；没人会在实践中遇到这样的问题，但这三个问题恰好对应3个非常真实的应用场景：其中1问题是简单的由频率学派观点来计算参数的点/区间估计值和分析其统计性质的问题...（互联网上的文本，图像以及行为数据大多如此，在生物信息学中对碱基的光学信号测量也同理。） 3就更复杂些了，不仅观测不完全可信，而且还有多重观测，既带来了额外信息，又增加了混乱度。...p；第二个问题，有了隐含变量，在频率学派的基本理论中没有对这种场景的处理，但是在基于图模型的理论中有着很好的建模思路。...不过实际应用中，应该还不会有人傻到每扔一次硬币就换一台机器，应该是去选择一台相对靠谱的机器，可以以偏斜向正确的一个先验来估计了。

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迈向语言模型中的分子关系建模

为了应对这些挑战，作者提出了一种基于LLM的多模态框架，用于分子交互建模，遵循思维链（CoT）理论，称为MolTC，该框架有效地整合了成对两分子的图信息。...当前的研究表明，仅基于文本数据，LLMs很难完全理解复杂的图形，因此，鉴于这些结构在MRL中的重要性，明确建模这些结构至关重要。更加重要的是，基于LLM的MRL缺乏统一框架。...更糟糕的是，这种有限的数据集在MRL中很常见，因为实验获取通常受到高成本的约束。为了克服这些限制，作者在这项工作中提出了MolTC，一个统一的多模态框架，用于遵循思维链理论的分子交互建模。...如图1（c）所示，MolTC采用了图神经网络（GNNs），以其在图建模方面的有效而闻名，明确收集分子对的图形信息，并通过两个精心设计的投影器将它们整合到LLMs的输入空间中。...例如，它在drugback数据集上的准确率提高了显著的1.05%，这一成就归功于LLMs的推理能力与GNNs在图建模方面的熟练性之间的协同作用。

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