关于刺激战场灵敏度的设置一般是根据个人喜好，在这里给大家分享一下我认为比较好用的灵敏度设置，当然根据版本的不同，灵敏度也在不断的变化，我现在说的是针对7月5号刺激战场更新后的最新版本。相信大多数人都爱用红点，全息瞄准器。主要打近处的敌人，但红点全息的视野是非常有限的，但对于4倍6倍8倍这种高倍镜却无法使用顺手，我个人觉得比较好用的灵敏度设置。如图：首先是第三人称和第一人称在开车时的灵敏度当达到67
全局敏感性分析；次梯度；敏感性分析总结
目标函数最优值与向量\(b\)的关系在这一部分，我们分析目标函数最优值与向量\(b\)的关系。首先，令\[P(b)=\{x\mid Ax=b,\,x\geq 0\}
\]为一个可行的集合。令\[S=\{b\mid P(b)是非空的\}.
\]并且观测\[S=\{Ax\mid x\geq 0\},
\]注意，\(S\
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2024-06-29 22:41:47
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lingo对于一些线性或者非线性的规划，优化问题非常有效首先介绍一下，在lingo中运行程序时出现的页面（在工具栏点击类似靶子一样的图标便可运行） Solver status:求解器(求解程序)状态框Model Class:当前模型的类型:LP，QP，ILP，IQP，PILP，PIQP，NLP，INLP，PINLP（以I开头表示IP，以PI开头表示PIP）State:当前解的状态:&nb
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2024-10-20 10:55:44
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咕咕了那么久的第二篇，实在抱歉。本篇是续上一篇的内容：R语言实现分类算法 - https://zhuanlan.zhihu.com/p/99848813首先是建立评估模型准确性的函数（在网上找的） performance 以下是各种分类方式的结果： print('逻辑回归')
## [1] "逻辑回归"
performance(logit.perf)
## Sensitivit
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2024-05-15 07:05:43
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文章目录1、查看lingo版本信息，以防在解决大规模优化问题时受限2、利用全局求解器尽可能大的逼近全局解（提高精确度）3、编程过程中验证编写的模型与预期是否一致（减少编写错误）4、快速查找结果中的非零变量5、解决大规模优化问题要学会中断程序的执行（牺牲精度，节省时间）6、灵敏度分析 lingo软件在解决数学优化问题上有着独特的优势，但其本身属于建模型语言，和c、python等语言在编程方面有着较大
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2024-04-19 05:27:22
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混合模型适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。什么概率分布最适合数据？假设你已经决定要运行混合模型。接下来你要做的是找到最适合你的数据的概率
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2024-02-21 21:51:24
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最近在搞敏感性分析方法中的Sobol方法，看了一些国内的论文，发现一个通病，就是公式一挂就可以得出结果了，对于我这种数学渣渣真的很不适合。直到我在维基百科上面找到了这种方法的详细解释https://en.wikipedia.org/wiki/Variance-based_sensitivity_analysis，包括分析的步骤都写的很清楚，当然还有蛮多东西自己还不是太了解（越来越发觉，数学真的太重
一个简单的数学规划求最大值问题：一头猪重 200 磅，每天增重 5 磅，饲养每天需花费 45 美分。猪的市场价格为每磅 65 美分，但每天下降 1 美分，求出售猪的最佳时间。 求：y=f（x）=（0.65-0.01x)(200+5x)-0.45x最大值时的x值 （8，133.20 ）为f 在整个实轴上的全局极大值点灵敏度分析数据是由测量， 观察有时甚至完全猜测得到的， 因此，我们要考虑数据不准确的
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2023-09-24 17:54:03
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建模过程会对问题做一些假设，需要考虑所得结果对每一条假设的敏感程度以及各个参数的敏感程度。灵敏性分析常常是根据对数据提出的假设做分析，将灵敏性数据表示成相对改变量或者百分比改变的形式，要比表示成绝对改变量的形式更自然也更适用。一个模型称为稳健的，是指即使这个模型不完全精确，由其导出的结果也是正确的。稳健性分析常常是针对模型的某些理想化假设做分析。寻找限制性因素（瓶颈）或者寻找最急切需要改变的量都可
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2024-01-25 21:14:40
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目标规划的灵敏度分析。 1、灵敏度分析的步骤 在目标规划建模时，目标优先级和权系数的确定往往带有一定的主观性，因此对它们的灵敏度分析是目标规划灵敏度分析的主要内容。 在分析目标规划的灵敏度时，可以类比线性规划的灵敏度分析，将分析步骤分为三步： &nbs
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2024-08-13 16:53:29
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# R语言获得灵敏度的代码及应用
在生物统计学和机器学习中，灵敏度是一个关键的性能指标，通常用来评估模型在识别正类样本方面的能力。灵敏度，也称为真正率（True Positive Rate），表示在所有真实正类样本中，模型正确识别的比例。为了对灵敏度有更深入的了解，这篇文章将介绍如何在R语言中实现它，并提供相应的示例代码。
## 理论背景
灵敏度的公式为：
\[ \text{灵敏度} =
原创
2024-09-06 05:06:03
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首先要了解线性规划表达式的最简单的一种——矩阵表达式：记住其中A,b,c的位置以及含义。A是技术系数，b是资源约束，c是价值系数一般的solve只会出slack or surplus ,随便给一个线性规划如下：max=2*x1+x2; 5*x2<=15; 6*x1+2*x2<=24; x1+x2<=5; slack or surplus表示在最优解为（3.5，1.5）的情况下三种
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2024-02-29 22:34:04
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本篇博客讲解了如何使用lingo的灵敏度分析和其他参数的作用。一个是松弛变量和影子价格，可以察看Slack or Surplus和Dual Price，松弛变量的值告诉我们其对应的约束是不是紧约束，影子价格能够帮助我们做决策，如是否购买原材料等。另一个则是灵敏度分析，告诉我们在其他参数不变的情况下，某个约束右端项或者目标函数的函数系数在什么范围内变化不会导致最优
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2023-11-01 20:58:43
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# Java灵敏度分析入门指南
## 引言
灵敏度分析是评估模型输入变化对输出结果影响的一种重要方法。在Java中进行灵敏度分析可以帮助开发者理解模型的稳定性以及输入参数对结果的影响。本文将详细介绍如何用Java进行灵敏度分析，包括整个流程、所需代码及其解释，并通过关系图帮助你更好地理解该过程。
## 总体流程
灵敏度分析的基本流程大致可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 任务
# Python灵敏度分析入门指南
灵敏度分析是一种用于评估模型对输入变更的响应程度的技术。在实际应用中，我们经常需要检查某个变量的变化如何影响模型输出。本文将通过简单的流程来指导你如何在Python中实现灵敏度分析。
## 流程概览
以下是进行灵敏度分析的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--------
电磁环境测试系统性能主要体现在接收灵敏度方面，即对微弱信号的接收能力。接收机噪声系数和灵敏度是衡量接收机对微弱信号接收能力的两个重要参数，并且可相互转换。
接收机灵敏度是接收机在指定带宽下监测弱信号的能力，以μV或dBμV为单位；而噪声系数是指接收机（或频谱仪）内部产生的附加噪声折合到输入端与输入本身的理论热噪声之比，属无量纲参数，一般以d
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2024-02-10 06:44:46
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# R语言计算灵敏度编程包
## 简介
R语言是一种流行的统计分析和数据可视化工具，广泛应用于科学研究和数据分析。在R语言的生态系统中，有许多功能强大的包，用于解决各种问题。其中，灵敏度分析是一种用于评估模型输出与输入变量之间关系的技术。在本文中，我们将介绍一种用于进行灵敏度分析的R语言计算灵敏度编程包，并提供一些代码示例。
## R语言计算灵敏度编程包
R语言中有多个包可以帮助进行灵敏度
原创
2023-07-20 18:48:15
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# 灵敏度分析 in Python 的详细指南
## 概述
灵敏度分析是用于评估模型输入的变化对输出结果影响的技术。它可以帮助我们了解模型的敏感度和重要性，以便在决策时进行更好的分析。本文将带领你一步步实现灵敏度分析，并在每一步提供所需的代码和解释。
## 流程概述
下面的表格显示了灵敏度分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 05:23:53
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一、HTML标签权重分值排列 内部链接文字：10分 标题title：10分域名：7分 H1，H2字号标题：5分 每段首句：5分 路径或文件名：4分 相似度（关键词堆积）：4分 每句开头：1.5分 加粗或斜体：1分 文本用法（内容）：1分 title属性：1分 （注意不是<title>， 是title属性， 比如a href=… title=”） alt标记：0.5分 Meta描述（De
目录PEST++系列文章一、PEST++简介二、参数优化2.1 准备文件2.1.1 实测值文件2.1.2 参数及参数组文件2.1.3 模板文件2.1.4 命令行文件2.2 编写时间序列控制文件[7]2.2.1 设置关键词和日期格式2.2.2 读取模拟值及实测值2.2.3 内插模拟值2.2.4 写入输出文件2.2.5 写入PEST++控制文件和模型指令文件2.3 自动率定参考文献 PEST++系列
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2024-01-01 17:02:29
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