树形视图TreeView估计是Gtk#里面最复杂的控件了，它使用了大名鼎鼎的MVC模式组织数据。虽然入门有点麻烦，但是你真正掌握之后，才能发现这种设计的灵活和强大。我这个学习系列是根据Gtk#的官方指南总结的学习心得，当然也不仅仅是对官方指南的纯粹翻译。 Treeview是根据MVC模式进行组织的，它一共可以分为三个部分。模型（Model）部分存储要显示的数据，视图（View
KernelSHAP 和 TreeSHAP 都用于近似 Shapley 值。TreeSHAP 的速度很快，本文将比较这两种近似方法。
原创
2024-05-15 14:09:52
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笔者在学习EMD信号处理时，学习了一下2009年EMD提出者对EMD进行改进的算法EEMD以及后续的CEEMD、CEEMDAN，以下为学习笔记与一些思考理解。1 EMD算法存在的问题（1）模态混叠：分出的IMF涵盖频段宽，有低频的段也有高频的段，是模型没能根据时间特征有效分离不同模态分量的结果，即同一个段出现在多个IMF中的情况。（2）末端效应影响：之前笔记中特意有记录到末端处理的问题的处理，但处
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2024-08-12 17:22:51
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扩散模型代码详细解读代码地址：denoising-diffusion-pytorch/denoising_diffusion_pytorch.py at main · lucidrains/denoising-diffusion-pytorch (github.com)前向过程和后向过程的代码都在GaussianDiffusion这个类中。有问题可以一起讨论！常见问题解决Why self-cond
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2023-08-30 22:07:04
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今天看了Corotational模型的代码。在Vega中，获得模型内力的方法是先构造一个ForceModel对象，再调用其对应方法。对于Corotational模型，构造的流程为:构造CorotationalLinearFEM -> 构造CorotationalLinearFEMForceModel...
原创
2014-12-18 10:36:00
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# Python ARIMA模型及其应用
ARIMA（自回归积分滑动平均）模型是一种常用的时间序列预测模型，它可以用来分析时序数据的趋势和周期性，进而进行未来的预测。在Python中，我们可以使用statsmodels库来实现ARIMA模型的建模和预测。
## ARIMA模型代码示例
下面是一个简单的Python示例代码，演示了如何使用ARIMA模型对给定的时间序列数据进行建模和预测：
`
原创
2024-05-11 06:08:19
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#coding=utf-8
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module): #定义Net的初始化函数，这个函数定义了该神经网络的基本结构
def init(self):
super(
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2024-09-20 12:07:53
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# 如何实现Python TVP-VAR模型
## 1. 引言
在时间序列分析中，TVP-VAR（时间变参数向量自回归）模型是一种有效的方法，用于处理因为时间变化而导致的数据动态性质变化。特别是，当数据具有结构性变迁时，这种模型能够潜在地捕捉这种变迁的影响。本文将逐步指导您如何在Python中实现TVP-VAR模型，特别是对于初学者，帮助您顺利完成这个任务。
## 2. 实现流程
在实现T
一、机器学习的概念机器学习的概念： 重点在于学习 ，区别于让机器去执行我们定义好的规则我们让机器去学习，也就是具备一定的预测能力，需要我们给机器大量的数据，以及给定对于这些数据 机器如何去看待的规则（算法） 最终得到一个模型，这个模型 具备一定的预测能力机器学习就是从数据中自动分析获得模型，例用模型对未知数据进行预测最早的机器学习： 垃圾邮件的分辨 传统思路：编写规则，定义垃圾邮件，让计算机执行，
LDA全称为Latent Dirichlet Allocation，是现在文本分析中经常用到的也特别受欢迎的一种概率性主题模型。目前主要文本分类，同时在NLP领域也有十分重要的应用。LDA模型的常见用途LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。简单来说，我们人类写文章都是根据主题来创作，而LDA就是根据已写好的文章来反推出主题。通过LDA可以摒弃其他信息，然后提取出重
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2024-04-25 16:41:22
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在学习SQL的过程中，会遇到一个让你迷糊的Schema的概念。实际上，schema就是数据库对象的集合，这个集合包含了各种对象如：表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合，就需要给不同的集合起不同的名字，默认情况下一个用户对应一个集合，用户的schema名等于用户名，并作为该用户缺省schema。所以schema集合看上去像用户名。如果把database看作是一个仓库，仓库很多房间（sche
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2023-08-01 15:52:47
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GAN生成式对抗网络import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
import torch
# 使用GPU训练，可以在菜单 "代码执行工具" -> "更改运行时类型" 里进行设置
device = torch.device("cuda:0" if torc
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2023-07-28 16:12:22
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逻辑查询处理的各个阶段一个普通格式的查询(5)SELECT DISTINCT TOP N <SELECTLIST>(1)FROM <LEFTTB> JOIN <RIGHTTB> ON <ONPRE>(2)WHERE <WHEREPRE>(3)GROUP BY <SPECIFICATION>(4)HAVING <HAVIN
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2024-04-26 17:12:30
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目录1. 概述介绍2. Benchmark APP介绍 2.1 Benchmark APP2.2 Benchmark APP命令格式3. Benchmark 裸机实例演示3.1 模型准备3.2 提交任务到边缘节点3.3 绘制结果4. Benchmark容器化实例演示5. 总结1. 概述介绍 &nbs
轻量级数据迁移(下称LM)， Core Data 自动执行，适用模型简单改变（simple changes），包括：实体/表中增加新属性/字段，LM 与普通迁移原理完全一样，只是不需要映射模型（mapping model） (参见 “Mapping Overview”)，Core Data 自行推测（infers）版本间的差异。 inferred model）和 SQLite
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2024-07-27 15:00:46
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常见IO模型有以下几种1.最简单的阻塞IO模型：用户线程请求数据，内核准备数据，将数据从内核复制到用户空间，从请求阻塞到获取数据，显然对资源利用率低2.非阻塞IO模型：用户线程请求数据，并且直接返回内核准备数据结果，如为准备好，则轮询结果，当数据准备好后，再将数据复制到用户空间，该模型对资源消耗较大3.IO复用模型：用户线程通过阻塞在select/poll，来监控多个IO请求，当某个IO请求准备就
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2024-05-29 15:03:12
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目录一. SEIR传染病模型二. SEIR模型的延伸——SEIDR模型三. 模型延伸——影响因素1：疫苗接种四. 模型延伸——影响因素2：政府管控五. 模型延伸——影响因素3：病毒变异写在前面：需要源代码的小伙伴可以移步到我的GitHub仓库https://github.com/moyuweiqing/SEIR-Model-extension 中进行获取一. SEIR传染病模型
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2024-03-13 22:57:53
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问题描述模型构建器(ModelBuilder)：是一个用来创建、编辑和管理模型的应用程序。模型是将一系列地理处理工具串联在一起的工作流，它将其中一个工具的输出作为另一个工具的输入。也可以将模型构建器看成是用于构建工作流的可视化编程语言。应用：Arcgis中有非常多可以直接供我们使用的处理数据的工具，但当我们想要对大量数据进行同一种处理时，就需要用到批处理的方法。其中模型构建器是一个简单快捷的工具。
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2024-01-31 18:27:07
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在 理解了 限界上下文 以及 分层架构 的本质基础上 需要确认系统的代码模型 每个团队 无需 都遵守一套 代码模型在同一个项目中 必须 1遵守 同一个代码模型 并需要 2 知道 如此划分代码的 意义 与价值 代码模型设计之前已经分析过1 层与层之间的协作2 跨限界上下文之间的协作 考虑限界上下文的代码模型时，需要考虑纵向架构除前端之外的所有层次或模块在代码模型设计因素
