在Netlogo中使用嵌套的if或ifelse指定概率 - 腾讯云开发者社区

背景使用ChatGPT解决工作中遇到的问题，https://xinghuo.xfyun.cn/desk 切指定类在Spring AOP中，@Pointcut注解用于定义切点表达式，而execution...属性用于指定切点表达式的具体匹配规则。...要指定Controller的所有方法，可以使用以下方法：使用类名和方法名进行精确匹配。.....))") public void controllerAllMethods() {} @Pointcut中指定多个execution的语法在Spring AOP中，@Pointcut注解用于定义切点表达式...如果要在@Pointcut中指定多个execution，可以使用逗号分隔的方式将它们分开。

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如何使用FindFunc在IDA Pro中寻找包含指定代码模式的函数代码

关于FindFunc FindFunc是一款功能强大的IDA Pro插件，可以帮助广大研究人员轻松查找包含了特定程序集、代码字节模式、特定命名、字符串或符合其他各种约束条件的代码函数。...简而言之，FindFunc的主要目的就是在二进制文件中寻找已知函数。使用规则过滤 FindFunc的主要功能是让用户指定IDA Pro中的代码函数必须满足的一组“规则”或约束。...格式将规则存储/加载到文件； 6、提供了用于实验的单独选项页； 7、通过剪贴板在选项页之间复制规则（格式与文件格式相同）； 8、将整个会话（所有选项页）保存到文件； 9、指令字节的高级复制；工具要求...广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/FelixBer/FindFunc.git 接下来，将项目中的findfuncmain.py...文件拷贝到IDA Pro的插件目录中即可。

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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？...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。...由于在某人的地址簿中不是对称关系，因此将此模型更改为使用定向链接而不是无向链接。你能同时模拟多种病毒吗？他们将如何互动？有时，如果计算机安装了恶意软件，它就更容易被更多恶意软件感染。...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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如何使用Mantra在JS文件或Web页面中搜索泄漏的API密钥

关于Mantra Mantra是一款功能强大的API密钥扫描与提取工具，该工具基于Go语言开发，其主要目标就是帮助广大研究人员在JavaScript文件或HTML页面中搜索泄漏的API密钥。...Mantra可以通过检查网页和脚本文件的源代码来查找与API密钥相同或相似的字符串。这些密钥通常用于对第三方API等在线服务进行身份验证，而且这些密钥属于机密/高度敏感信息，不应公开共享。...通过使用此工具，开发人员可以快速识别API密钥是否泄漏，并在泄漏之前采取措施解决问题。...除此之外，该工具对安全研究人员也很有用，他们可以使用该工具来验证使用外部API的应用程序和网站是否充分保护了其密钥的安全。...总而言之，Mantra是一个高效而准确的解决方案，有助于保护你的API密钥并防止敏感信息泄露。工具下载由于该工具基于Go语言开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Go语言环境。

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如何使用EvilTree在文件中搜索正则或关键字匹配的内容

但EvilTree还增加了在文件中搜索用户提供的关键字或正则表达式的额外功能，而且还支持突出高亮显示包含匹配项的关键字/内容。 ...工具特性 1、当在嵌套目录结构的文件中搜索敏感信息时，能够可视化哪些文件包含用户提供的关键字/正则表达式模式以及这些文件在文件夹层次结构中的位置，这是EvilTree的一个非常显著的优势； 2、“tree...”命令本身就是分析目录结构的一个神奇工具，而提供一个单独的替代命令用于后渗透测试是非常方便的，因为它并不是每一个Linux发行版都会预安装的，而且在Windows操作系统上功能还会有部分受限制。 ...接下来，使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/t3l3machus/eviltree.git（向右滑动、查看更多）工具使用样例样例一...-执行一次正则表达式搜索，在/var/www中寻找匹配“password = something”的字符串：样例二-使用逗号分隔的关键字搜索敏感信息：样例三-使用“-i”参数只显示匹配的关键字/

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如何高效入门复杂系统仿真？

推荐你一门好课，帮你在研究方法武器库中，添上复杂系统仿真这一项。 ? 1 方法提到研究方法，根据你所在学科的不同，一定能想到不同的名词。学理工科的，可能会想到实验法。...挺沉的。 ? 说是入门教程，也确实介绍了一些 Netlogo 的使用方法，但作者依然是把重点放在了介绍 Netlogo 在各种领域的研究应用上。更大的问题是，纸质的书籍，不适合做动态的讲解。...例如方括号和圆括号的使用，我就是看了这个帖子，才明白，还特意剪藏到了 evernote 中。 ? 连个括号使用，用户都会有这么多的疑问，以至于需要专门有人写个帖子来答复。...Netlogo 使用中坑洼之多，可见一斑。后来书的作者之一 Bill Rand 在 Sante Fe 的 Complexity Explorer 平台开设了一门 MOOC ，介绍复杂系统仿真。...更妙的是，当我们需要考虑多个变量的交互影响或者综合因素时，还可以使用 Netlogo 给我们提供的简便实验环境 behavior space。 ? 在使用中，每一步都有详细的介绍说明。

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Java中多个ifelse语句的替代设计

欢迎您关注《大数据成神之路》今天在改老代码的过程中，亲眼见证了一段30个if-else嵌套的代码... 然后搜集了一些资料做了以下简单整理。概述 ifelse是任何编程语言的重要组成部分。...但是我们编写了大量嵌套的if语句，这使得我们的代码更加复杂和难以维护。接下来，让我们探索如何简化代码的中的ifelse语句写法。...工厂模式很多时候，我们遇到ifelse结构，最终在每个分支中执行类似的操作。这提供了提取工厂方法的机会，该工厂方法返回给定类型的对象并基于具体对象行为执行操作。...使用枚举除了使用Map之外，我们还可以使用Enum来标记特定的业务逻辑。之后，我们可以在嵌套的if语句或switch case 语句中使用它们。...我们总是可以选择在嵌套的if语句或switch case中使用这些值作为不同的条件，但让我们设计一种将逻辑委托给Enum本身的替代方法。我们将为每个Enum值定义方法并进行计算。

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减少该死的 if else 嵌套

但 ifelse一般不建议嵌套超过三层，如果一段代码存在过多的 ifelse嵌套，代码的可读性就会急速下降，后期维护难度也大大提高。所以，我们程序员都应该尽量避免过多的 ifelse嵌套。...下面将会谈谈我在工作中如何减少 ifelse嵌套的。正文在谈我的方法之前，不妨先用个例子来说明 ifelse嵌套过多的弊端。...就减少了 ifelse的嵌套了，相当于把 ifelse分摊了。...这样一来，代码的可读性好很多，嵌套也不超过3层了。但可以看到， shareImpl里还是包含分享类型的判断，也即业务判断，我们都清楚产品经理的脑洞有多大了，分享的类型随时会改变或添加。...多态不但能应付业务改变的情况，也可以用来减少 ifelse的嵌套。减少 if else 方法二：多态利用多态，每种业务单独处理，在接口不再做任何业务判断。

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基于R的竞争风险模型的列线图

作者：科研猫 | 西红柿责编：科研猫 | 馋猫背景将竞争风险模型的cmprsk包加载到R中，使用cuminc()函数和crr()函数可以进行考虑竞争风险事件生存数据的单变量分析和多变量分析。...因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。但是，它目前仅接受由coxph()，lm()和glm()函数返回的回归对象。...其中，参数trans =指定需要加权的终点事件和竞争风险事件；cens=指定截尾；id=传入数据集bmt的id； keep =保留在加权数据集中的协变量。...在列线图中，将数据集中id = 31的患者的协变量值映射到相应的分数，并计算总分数，同时分别计算36个月和60个月的累积复发概率，即控制竞争风险的累积复发概率。...bmt中进一步构建Cox回归模型，将id=31的患者的协变量的值计算为相应的得分，并计算总分，分别计算id=31的患者在36个月和60个月的累积复发概率。

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R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例

无论t为什么时刻，总人数是不变的，即N(t)=S(t)+I(t)+R(t)。人口总数总保持一个常数，即N(t)=K，不考虑人口的出生、死亡、迁移等因素。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。...g =graph.ring(size); plot(g) 第二步，随机选取一个或n个随机种子。...diffusers ## + 1/50 vertex: ## [1] 43 infected =list() infected[[1]]=diffusers# 第三步，传染能力在这个简单的例子中...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。

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数据处理第2节：将列转换为正确的形状

使用ifelse（），首先指定一个逻辑语句，然后在语句返回“TRUE”时需要发生什么，最后如果它是“FALSE”则需要发生什么。...重新编码离散列要重命名或重新组织当前的离散列，可以在mutate（）语句中使用recode（）：这使您可以更改当前命名，或将当前级别分组到更低级别。...（多个级别） ifelse（）可以嵌套，但如果你想要两个以上的级别，但是使用case_when（）可能更容易，它允许你喜欢的语句数量多，并且比许多嵌套的ifelse更容易阅读声明。...您指定新列名称，然后指定要合并的列，最后指定要使用的分隔符。...gather函数需要您为新的描述性列指定名称（“key”），并为值列指定另一个名称（“value”）。最后需要取消选择您不想收集的列。在示例代码中，我取消选择列name。

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R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型（Susceptible Infected Recovered ）代码实例|附代码数据

这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。...每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染（susceptible）, I表示被感染（infected）。...易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力的流行病。对于SIR流行病传播模型，任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。

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生信入门马拉松之R语言基础-脚本项目管理、条件循环、表达矩阵和一丢丢数据挖掘(Day 7)

save(pd,exp,gpl,file = "steploutput,Rdata")，这句代码将几个第一个脚本有用的变量保存到Rdata文件中，下次使用这些变量时直接加载load这个Rdata文件即可...undefined表格文件需要赋值，读取参数不同导致读取结果不同，不能在后续代码中同等处理。Rdata可以保存多个变量，下次使用只需要一次load可以的到多个数据。...2.3 if条件语句控制代码运行elseif(F){}啥都不敢if(F){}elese{}#运行else后的{}中的代码2.4 ifelse函数只有3个参数ifelse(x,yes,no)x：逻辑或逻辑值向量...(i>0,"+",ifelse(i嵌套！！！...表达矩阵：一行是一个基因在所有样品里的表达，一列是一个样本里所有基因的表达。在表达矩阵中，寻找在不同组有表达差异的基因。

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R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型（Susceptible Infected Recovered ）代码实例

p=14593 与普通的扩散研究不同，网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程的影响。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。...易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力的流行病。对于SIR流行病传播模型，任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。

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R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例

无论t为什么时刻，总人数是不变的，即N(t)=S(t)+I(t)+R(t)。人口总数总保持一个常数，即N(t)=K，不考虑人口的出生、死亡、迁移等因素。这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子。...=graph.star(size); plot(g) g =graph.full(size); plot(g) g =graph.ring(size); plot(g) 第二步，随机选取一个或n...) ; diffusers ## + 1/50 vertex: ## [1] 43 infected =list() infected[[1]]=diffusers# 第三步，传染能力在这个简单的例子中...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。

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科研猫小课堂：敲黑板！竞争风险模型应该如何分析？

作者：科研猫 | 西红柿责编：科研猫 | 馋猫 1 背景在观察某一事件是否发生时，如果该事件受到其他事件的阻碍，在这种所谓的竞争风险研究中可能会有多个结果事件，有些结果会阻止感兴趣的事件发生或影响其发生的概率...Fine-Gray检验（多因素分析）以下是考虑竞争风险事件的生存数据的多变量分析。在cmprsk包中，crr()函数可以方便地进行多因素分析。...这里应该注意的是，函数必须指定时间变量和结果变量，然后传入协变量矩阵或数据框。首先，定义进入模型的协变量，并将其定义为数据框。...03 小结本部分详细介绍了使用R的cmprsk包的Fine-Gray检验和竞争风险模型。...笔者认为读者在具体应用过程中应该注意两点：第一，可选择性的使用Fine-Gray检验和竞争风险模型，如果终点事件存在竞争风险事件，并且很可能影响结论，那么使用这个模型是合适的，这个模型不一定比Cox模型更好

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R语言分析股市相关结构：用回归估计股票尾部相关性（相依性、依赖性）

形式上，股票左尾对市场左尾的相关性定义为： (1) 其中 Q 是分位数，这取决于您如何定义尾部，在我们的示例中为 5%。...从概率来看，如果两个事件是独立的，那么看到这两个事件的概率是每个事件概率的乘积： (2) 其中 A 是事件： , B 是事件。...，计算序列b中有多少个 ind1 ifelse(reb<quantile,1,0)) # 计算概率 p0 的概率让我们拉出 10 只 ETF，看看... ifelse betence[i] <- lm$coef[1] } 因此，我们可以使用我们对回归的了解并将分析扩展到多变量案例，而不是使用困难的多维 copula 和收敛问题。...在不仅有B的缩减，而且有C和D的缩减的情况下，我们看到A的缩减有多大可能。不足和展望我们可以进行推断，但不使用回归系数的通常 STD，因为它是指标回归. 我们还必须包括交互项，以使推理有效。

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2023.4生信马拉松day7-R语言综合应用

-（2）用多次嵌套避免中间变量不直观，且容易出错； ——设置彩虹括号，可以在多层嵌套时看清楚哪个括号和哪个括号是一对： options -- code -- display --use rainbow...if语句控制一段代码的运行；且使用if语句，后面大括号里的代码可以折叠；实例：用if(F){}注释掉暂时不想运行但以后还可能运行的代码（运行时把F改为T即可）；直接删掉的话下次想用就得重新写；用#号大段大段注释不能折叠...()函数【重点】 -（1）三个参数：ifelse(x,yes,no) -（2）x：逻辑值或逻辑值向量 -（3）yes：逻辑值为TRUE时的返回值 -（4）no：逻辑值为FALSE时的返回值 -（5）支持单个的逻辑值...(x>0,"+","-") 4. ifelse()+str_detect()【王炸】 str_detect()可以检测样本中是不是含有某个字符，然后返回逻辑值，ifelse()对逻辑值T/F进行替换 samples...(i>0,"+",ifelse(i嵌套式的ifelse：不符合大于零的条件，就再进行一步判断；练习7-2 # 1.加载deg.Rdata,根据a、b两列的值，按照以下条件生成向量

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R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数

p=13734 概率论中，矩生成函数（Moment-generating Function）和特征函数（Characteristic Function）是定义概率分布函数的另一种形式。...特征函数能够唯一确定随机变量的概率分布，如果随机变量的概率密度函数f(x)存在，特征函数相当于 f(x)的傅里叶变换。如果随机变量分布的矩母函数存在，那么矩母函数和特征函数之间存在关系。...蒙特卡洛计算可以使用蒙特卡洛模拟来计算矩生成函数函数， > F=function(x) ifelse(x<0,0,1-exp(-x)/3) > Finv=function(u) uniroot(function...(x) F(x)-u,c(-1e-9,1e4))$root 或 > Finv=function(u) ifelse(3*u>1,0,uniroot(function(x) + F(x)-u,c(-1e...) 99.5% 13651.64 另一个想法是记住Gamma分布的比例：独立Gamma分布的总和仍然是Gamma（在参数上有附加假设，但在此我们考虑相同的Gamma分布）。

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R语言_高级数据管理

#数值处理函数 #数学函数 abs sqrt ceiling floor round(x,digits=n) #舍入为指定位的小数 signif #舍入为指定位的有效数字 log(x,base...求值域 diff(range(x)) sum diff(x,lag=n) #滞后差分 min max scale(x,center=TRUE,scale=TRUE)*sd+m #为数据对象按列进行中心化或标准化...#概率函数 set.seed() runif #产生0-1之间服从均匀分布的伪随机数 [dpqr]distribution_abbreviation() #density/distribution...x = "abcdef" nchar(x) substr(x,2,4) substr(x,2,4) <- "22222" grep("A",c("b","a","A"),fixed=TRUE) #在x...中搜索某种模式 sub("\\s","."

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减少该死的 if else 嵌套

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