Ising模型（伊辛模型）是一个最简单且能够提供非常丰富的物理内容的模型。可用于描写叙述非常多物理现象，如：合金中的有序-无序转变、液氦到超流态的转变、液体的冻结与蒸发、玻璃物质的性质、森林火灾、城市交通等。Ising模型的提出最初是为了解释铁磁物质的相变，即磁铁在加热到一定临界温度以上会出现磁性消失的现象，而降温到临界温度下面又会表现出磁性。这样的有磁性、无磁性两相之间的转变。是一种连续相变（也
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2024-09-05 15:11:52
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一、起源与核心目标：从物理现象到优化问题伊辛模型（1925 年，恩斯特・伊辛提出）
•起源背景：源于统计力学，最初为解释铁磁性相变（如铁在居里点以下自发磁化）而构建，是描述自旋系统相互作用的经典物理模型。
•核心目标：通过分析自旋粒子的集体行为，推导系统的宏观物理性质（如磁化强度、能量状态），回答 “微观粒子如何通过相互作用形成宏观有序态”。QUBO 模型（20 世纪末，优化领域提出）
•起源背景
对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法。模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。下面开始正式解析：一. 爬山算法 ( Hill Climbing )介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬
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2023-12-22 15:02:08
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由于工作需要,我要使用Thinkphp框架,但是我对php不是很了解,我觉得想要快速掌握一门语言或者一个框架,最好的方法就是做出一个小作品,只有在自己做这个作品中,才能快速掌握. 下面是我这三天学习Thinkphp的笔记,(大概每天五到六个小时)这里写下来给大家参考下.写的不好的地方,希望各位前辈前来指点.小女子就不多废话了.第一天在学习php和Thinkphp框架之前,我也查询了相关资料,进行
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2023-12-27 13:51:50
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伯努利（Bernoulli）大数定律进行\(n\)次独立实验，设 $ n_A $ 是事件发生的次数，\(p\)是事件发生的概率。那么\(\forall \epsilon>0\)，有\[\lim\limits_{n\to\infty} P(|\frac {n_A}n-p|< \epsilon) = 1
\]伯努利大数定律揭示了频率和概率的关系，表明随机事件 A 在 n 次试验中发⽣的频率
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2024-03-08 22:07:42
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辛格函数是一种特殊的数学函数，通常用于数值分析和离散数学中的一系列问题。在Python中，辛格函数的实现可以通过多种方式来进行。本文将详细介绍如何在Python中表示辛格函数，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面的内容。
### 环境准备
在进行辛格函数的实现前，需要确保你的开发环境设置正确。以下是前置依赖的安装信息：
| 依赖名称 | 版本
10000da.cn
vboyule.cn
jiaeidaypt.cn 在过去一年的研究中，OpenAI团队开源一个使用 MuJoCoengine开发的用于机器人模拟的高性能Python库。雷锋网了解到， 该Python库是OpenAI团队深入学习机器人研究的核心工具之一，现在该团队发布的是作为MuJoCo的主要版本的mujoco-py（Python 3 的 MuJoC
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2023-12-08 15:42:18
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目录socketserver模块程序编写：服务器客服端通过模块实现并发登录界面代码实现：客户端界面：服务器端socketserver模块我们可以通过socketserver模块来模拟并发的一个状态接下来我们通过使用socketserver来编写程序模拟并发的一个过程程序编写：思路：用户注册登录界面选择功能
功能的选择
上传下载查看文件删除文件对TCP协议粘包的处理了解粘包：粘包就是当数据过大或者过
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2023-05-30 11:46:56
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数据模型（译）
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1 对象（object）、类型（type）和值（value）python中所有的数据都是通过对象（object）或者对象之间的关系来表示每个对象（object）都有ID、类型（type）和数值（value）一旦对象创建，它的ID便固定不变，可以理解成对象存放在内存中
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2023-09-20 22:57:53
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# 自回归模型模拟与Python
自回归模型（AutoRegressive, AR）是一种用于时间序列分析的重要工具。它的基本思想是通过观察序列过去的值来预测未来的值。自回归模型在经济学、气象学等领域都有广泛应用。本篇文章将带您了解自回归模型的基本概念，并提供一个使用Python进行模拟的代码示例。
## 一、自回归模型简介
自回归模型是一种线性模型，通常用于捕捉时间序列数据中的自相关性。假
先说一下基本学习要用的一些基本软件：1.vmware，和virtualbox，：是两款虚拟软件，用于创建虚拟机供使用。2.ubuntu：一款基于Linux开发的操作系统。3.Python：Python里面包含的Python解释器。4.xshell：远程连接控制软件。5.pycharm：专门为Python开发的一款IDLE。这个几个软件或者说工具，需要进行配合才能使程序运行起来，配合需要相互配置，相
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2023-12-07 10:15:56
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文章目录一、DID（Differences-in-Differences）模型DID模型形式二、DID案例：垃圾焚化炉的区位对住房价格的影响三、DID案例：实证论文《我国推出融资融券交易促进了标的股票的定价效率吗？》四、DID案例：实证论文《我国推出融资融券交易促进了标的股票的定价效率吗？》 DID仅适用于面板数据，DID仅适用于面板数据，DID仅适用于面板数据。DID的本质就是面板数据固定效
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2023-08-05 23:55:18
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目录数据说明处理目的/过程代码处理结果 数据说明数据来自 2010年中国地面气候资料日值数据集(V3.0) 中国气象数据网数据集实体文件名称： 数据文件命名由数据集代码（SURF_CLI_CHN_MUL_DAY）、要素代码（XXX)、项目代码（XXXXX）、年份标识（YYYY）和月份标识（MM）组成。其中，SURF表示地面气象资料，CLI表示地面气候资料，CHN表示中国，MUL表示多要素，DAY
项目测试过程中，经常会遇到我们自己造数据的场景，比如用户名、邮箱地址，个人信息、一段文本或者电话号码。 如果只需要建几条的数据的话手工写写也挺好，但是需求大量的数据来支撑测试工作的话，就需要借助工具来实现了，excel造数据的话太过呆板不够零活，最灵活的当然还是我们自己写的脚本了。 下面介绍一下python3环境的faker造假数据1、首先安装pip install Faker2、创建fa
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2023-08-09 17:11:08
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蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术，是一种随机模拟方法，以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法，是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用电子计算机实现统计模拟或抽样，以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。案例一，π的求解我们知道正方形的面积公式为 S =a2，圆的面积公式为 S =π *
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2023-09-27 08:14:27
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首先说明两点： 1、不同的商用电磁场仿真工具可能采用的算法不同，但对于偏上电感等常见结构，在各仿真器设置正确的情况下，各仿真工具得到的结果应该相似。如果对仿真结果有疑问，最简单的验证方法是：对同一模型使用不同原理的两种电磁场仿真工具进行仿真，看结果是否接近，另外前提是仿真器的设置要正确。 2、常用的电磁场仿真工具可以支持不同的算法，所以不同电磁场仿真工具包含的算法可能越来越相同了。 比如Ansys
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2024-01-16 01:42:26
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自豪地采用谷歌翻译在本练习中，我将让你将数据结构的中文描述翻译成工作代码。你已经知道如何使用“大师复制”方法，分析算法或数据结构的代码。你还可以了解如何阅读算法的伪代码描述。现在你将结合二者，并学习如何拆分一个相当松散的二进制搜索树的英文描述。我打算马上开始，并提醒你，当你做这个练习的时候，不要访问维基百科页面。维基百科的二进制搜索树描述拥有可以工作的 Python 代码，因此它会使此练习失败。如
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2024-08-02 09:38:17
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# 实现拉伊达法则的Python教程
拉伊达法则，也称为80/20原则，指的是在许多事件中，大约80%的效果来自20%的原因。通过Python，我们可以实现这一法则的基本思路，为业务决策和数据分析提供参考。在本文中，我将带你逐步实现拉伊达法则。
## 流程概览
为了更好地理解实现过程，下面是一个流程表：
| 步骤 | 操作 | 描述
写在前面的一些话因为自己项目需要，以及总是听说扩散模型，所以自己去b站看了视频，尽量写的通俗易懂，致力于高效省时的帮助大家搞明白扩散模型的原理，让小白也能读懂这篇论文 注意！！文章可能涉及比较多公式，但不要害怕！！结合我的说明，看懂没问题的，一步步来！不要着急，不要跳步！如果有错误，欢迎指正！有什么问题欢迎在评论区讨论！简述最近经常听说扩散模型，甚至可以打败GAN。回顾GAN，我们需要同时训练生成
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2024-03-15 23:36:46
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在概率论中，大量实验证实了如下结论，随机事件的频率当重复实验的次数增大近于整体的样本均值。gamma分布：# -*- coding: utf-8 -*-import
原创
2022-12-04 00:30:25
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