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...一个节点被随机选择并连接到它尚未连接的最近节点。 重复此过程，直到网络具有正确数量的链接以提供指定的平均节点度。...1.6 扩展模型 病毒传播的真实计算机网络通常不是基于空间邻近性，就像在这个模型中发现的网络一样。 真实的计算机网络更经常被发现表现出“无标度”链接度分布，有点类似于使用优先依恋模型创建的网络。...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。
它是Kubernetes系统中的节点代理，与主控制平面中的控制器进行通信，以确保容器按照预期状态在节点上运行。...挂载卷和密钥管理：kubelet会根据Pod的定义，在节点上挂载所需的存储卷。它还负责管理与卷相关的密钥和认证信息。网络管理：kubelet为Pod分配网络地址，并保证Pod与其他Pod之间的通信。...它会根据Pod的网络配置，配置节点网络相关的设置。配置管理：kubelet负责管理节点上的kubelet配置。它会从主控制平面中获取最新的配置，并应用于节点上的kubelet进程。...kubelet与Pod和节点的交互过程kubelet从主控制平面中获取Pod的清单和配置信息。...通过以上交互过程，kubelet负责将主控制平面中定义的Pod规格与实际的容器状态进行匹配，确保Pod按照预期在节点上运行，并保持节点和容器的健康状态的同步。
是在现有TreeView控件上添加结点，还是清空再添加 /// 在DataTable中，代表父节点编号的列索引... /// 在DataTable中，代表当前节点编号的列索引 /// 在DataTable中，代表当前节点名称的列索引 /// True/False ...">在DataTable中，代表父节点编号的列索引 /// 在DataTable中，代表当前节点编号的列索引... /// 在DataTable中，代表当前节点名称的列索引 private void
什么是 Open Interpreter Open Interpreter 是一个开源的代码解释器，它允许用户通过简单的语言与大型语言模型（LLM）进行交互，从而运行代码。...Open Interpreter 仍在开发中，但它具有改变我们与计算机互动方式的潜力。 Open Interpreter 特点 在过去，要编写代码，人们需要学习编程语言。...这是一个复杂的过程，需要大量的时间和精力。Open Interpreter 的出现改变了这一现状。它允许用户通过简单的语言与 LLM 进行交互，从而就可以生成代码，并且运行代码。...Open Interpreter 仍在开发中，但它具有改变我们与计算机互动方式的潜力。它使代码变得如此简单，任何人都可以使用它来完成各种任务。...它可以为研究人员提供新的工具和方法。 结论 Open Interpreter 是一个非常具有潜力的新工具，它有可能改变我们与计算机交互的方式。
内存内存和CPU之间的交互是计算机体系结构中至关重要的一部分。它们之间的互动类似于一对不可分割的爱侣，彼此相互依赖且密不可分。没有内存，CPU无法执行程序指令，这样计算机就会变得毫无意义。...同样地，如果只有内存而没有能够执行指令的CPU，计算机也无法正常运行。总而言之，内存和CPU之间的交互是计算机正常运行的基础，它们相互依赖，共同完成计算机的各种任务。...内存的使用指针加长优化语句：指针是C语言中非常重要的特性，它是一种变量，但与普通变量不同，它存储的不是数据的值，而是内存的地址。通过使用指针，我们可以读取和写入任意内存地址上的数据。...在了解指针读写的过程之前，我们需要先了解如何定义一个指针。与普通变量不同，我们通常在变量名前加一个"*"号来定义一个指针。...以 char、short、long 为例，它们分别占用 1、2、4 个字节的内存空间。数组在内存中的实现与内存的物理结构完全一致。
即 能够描摹个体的特性与行为 能够刻画个体之间随时间步发生的交互作用 当然，如果你是高手，完全可以随便找来一种高级语言，从头开发自己的仿真工具。...只要有一个浏览器，你就可以在里面输入这个链接： https://www.netlogoweb.org/launch 然后，就能欢快地使用了。 ? 方便吧？...其中一篇研究成果《基于复杂系统仿真的微博客虚假信息扩散模型研究》，用的基础就是 Netlogo 中的计算机病毒传播模型。 ? 里面模型运行出来，是这样的： ? 看到这里，你可能早已跃跃欲试了。...有了这些教学材料作为基础，我试图在自己的《网络传播与舆情分析》课上，给研究生们介绍基于 Netlogo 的复杂系统仿真，以期让他们能够多掌握一种不同的研究方法，以便选题时视野更加宽广。...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。
//本案例采用的是bootstrap样式。...//当点击标签时【href】与【onclick】 都会被触发，但是【onclick】的优先级高于【href】故而先执行，可以利用js做一个是否操作的提示。 .../Home/Del" onclick="return isf()" class="btn btn-primary">删除 //利用【confirm("提示文字")】做个判断提示窗口，降低误操作次数
输入设备 (Input Devices) - 人机交互的桥梁 输入设备使用户能够与计算机进行交互，将外部世界的物理动作或信息转换为计算机可理解的电子信号。...输入设备 (Input Devices) - 人机交互的指挥棒 输入设备是用户与计算机交互的关键，负责捕捉用户的指令和信息，将其转化为计算机可理解的数据形式。...这些设备跨越了物理动作、语音识别、图像捕捉等多个维度，确保了人机交互的流畅性与多样性。...极大地简化了人机交互流程。...，语音控制成为越来越普遍的交互方式。
「职播间」第13讲邀请到了声智科技战略合伙人&CSO李智勇来做主题为「语音交互引领下的新计算平台以及超级应用的诞生」的分享。...内容涉及语音交互，概括了水母型模型与章鱼模型的区别、产生的影响以及随之而来的超级应用的畅想，观看完整视频回放，可跳转文末，点击“阅读原文”查看。...回顾正文 今天讲者的分享有一个有趣的题目，叫《语音交互引领下的新计算平台与超级应用的诞生》。...那就是智能音箱和智能耳机了，这些产品的增速都远超过去的电脑、电视，这其中有两个是和语音交互相关的，智能音箱和智能耳机明显都是主打语音交互的产品。...这个话题背后，可以有一个抽象的概括，那就是我们的计算模式已经从水母的模式跳转到章鱼的模式，水母和章鱼的差异主要是什么呢？
目录Transformer中多头是串行链接还是并行连接的Transformer架构多头注意力与并行计算能力自动混合并行推理Transformer中多头是串行链接还是并行连接的在Transformer模型中...多头注意力与并行计算能力多头注意力机制：在Transformer的自注意力层中，多头注意力通过将输入数据分割成多个“头”（Heads），每个头独立地执行注意力计算，然后将这些头的输出拼接起来并通过一个线性层进行变换...这种机制有几个优点：并行性：由于每个头都是独立计算的，因此它们可以并行地处理数据，这显著提高了计算效率。特别是在硬件（如GPU或TPU）上，这种并行性能够充分利用硬件的并行处理能力。...非时间顺序计算：传统的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在处理序列数据时，需要按照时间顺序逐步计算每个时间步的输出。...较低精度的浮点数可以减少内存占用和计算量，但可能会牺牲一定的精度。自动混合精度推理能够动态地调整不同层的计算精度，以在保持模型精度的同时，最大化性能提升。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=14593 SIR模型定义 SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。...传播过程大致如下：最初，所有的节点都处于易感染状态。然后，部分节点接触到信息后，变成感染状态，这些感染状态的节点试着去感染其他易感染状态的节点，或者进入恢复状态。...感染一个节点即传递信息或者对某事的态度。恢复状态，即免疫，处于恢复状态的节点不再参与信息的传播。 SIR的微分方程 ?...，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。...如同在Netlogo里一样，我们可以把网络扩散与增长曲线同时展示出来： set.seed(1) # start the plot m =1 p_cum=numeric(0) h_cum
原文链接：http://tecdat.cn/?p=14593 SIR模型定义 SIR模型是一种传播模型，是信息传播过程的抽象描述。...传播过程大致如下：最初，所有的节点都处于易感染状态。然后，部分节点接触到信息后，变成感染状态，这些感染状态的节点试着去感染其他易感染状态的节点，或者进入恢复状态。...感染一个节点即传递信息或者对某事的态度。恢复状态，即免疫，处于恢复状态的节点不再参与信息的传播。...，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。...里一样，我们可以把网络扩散与增长曲线同时展示出来： set.seed(1) # start the plot m =1 p_cum=numeric(0) h_cum=numeric(0) i_cum=numeric
，显示如下： 数据表中可以看到，只有2022-2023年的数据，并且2023年是有数据的，正常情况下不会出现如上图所示的问题。...我们将数据表的订单日期列的数据类型设置为日期/时间，我们就会发现端倪，原来它隐含了时间信息： 此时我们去到powerquery里面查看，这一列果然是日期/时间格式： 原来是客户原来的数据文件就是带有时间格式...但是在模型中，客户觉得只需要日期列，不需要时间信息，就在模型中表格视图列工具里的数据类型设置为日期。而这，也就为后续的计算带来了麻烦。...总结 从这个小的问题中，有几点想要跟大家分享： 1、尽量不要让powerquery自动设置字段格式，它很有可能会将数据设置成不是我们想要的，可以在设置中将其关闭。...当然，设置里还有很多其他的自动功能最好都关闭，比如自动关系、自动时间智能等。 2、“表格视图列工具里的数据类型”与“powerquery转换里的数据类型”这两者是不同的。
+Detail等交互技术，通过与气泡图的协同，清晰展示层次数据的内容信息，从结构和内容角度对层次数据进行可视化和可视分析。...引言 层次数据的节点链接可视化方法主要包括双曲树(Hyperbolic Tree)和径向树(Radial Tree)等。 双曲树是一种fbcus+context技术来显示大型层次数据的可视化方法。...这篇文章将N层节点与N+1层节点的比值定为常数n，则C=n，但是如果每层节点的度的比值不是常数，那么就使用数的平均度来作为常数C： ?...VSFDP算法步骤： 将输入数据转化为树型结构存储 计算树型结构的源数据：非叶子节点的度，树的平均度 根据期望距离（默认长度）+比例常数C来规定每层的边长度 建立模型，代入数据 交互方式 层次放大和层次缩小...另外，在交互手段上使用气泡图辅助，气泡图的圆心在当前层的节点位置，半径同样是按层间的比例，在将布局展示的同时通过气泡来辅助交互。
全文链接：http://tecdat.cn/?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。...相关视频：复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类（社区检测）和可视化|数据分享 复杂网络分析CNA简介与R语言对婚礼数据聚类（社区检测）和可视化 相关视频 基本的算法非常简单：生成一个网络:...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。...与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...，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。
Cobol语言作为一种古老的编程语言，与新兴技术的融合和交互需要一些额外的工作和技术支持。...以下是一些将Cobol与新兴技术结合的方法： 云计算：Cobol程序可以迁移到云平台上运行，通过云提供的弹性和可扩展性，为Cobol应用程序提供更高的可用性和可伸缩性。...通过暴露Cobol程序的功能和接口，其他应用程序可以通过调用API或微服务来与Cobol程序进行交互。...通过使用现代数据库系统，可以提高Cobol程序的性能和可扩展性，并与其他应用程序进行数据交换和共享。 总而言之，将Cobol与新兴技术进行融合和交互需要一些额外的工作和技术支持。...然而，通过合理的架构和适当的工具，可以实现Cobol程序与云计算、大数据和人工智能等新兴技术的交互。
来源：开源中国（ID：oschina2013） 本月值得关注的亮点包括： 在进入 TOP 20 大约三年后，用于数据统计的 R 语言在本月首次跌出前二十名 Python 保持积极的发展速度，继续缩小与...C++ 的排名差距 Swift 排名较上个月有所上升，不过与 Objective-C 仍有较大差距 PHP 排名虽然仍保持第 9 名，不过整体呈下降趋势 Go 与上个月相比下跌了一名，整体变化比较稳定...Inform, Io, J, Korn shell, Ladder Logic, LiveCode, Maple, Modula-2, Monkey, MQL4, MS-DOS batch, NATURAL, NetLogo...包括流行的搜索引擎，如谷歌、必应、雅虎、维基百科、亚马逊、YouTube 和百度都用于指数计算。...具体的计算方式见这里： https://www.tiobe.com/tiobe-index/programming-languages-definition/ 值得注意的是，TIOBE 指数并不代表语言的好坏
原文链接：http://tecdat.cn/?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。...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。...与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...，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。...health[[m ]],health[[m -1 ]]) )==0){same=c(same,m) } health=health[-same] infected=infected[-same]# 如同在Netlogo
根据加州大学戴维斯分校语言学家 Emily Morgan 参与的研究，与作为训练素材的人类代码一样，聊天机器人也经常会犯下“简单而愚蠢的错误”。...Iza Romanowska 是丹麦奥尔胡斯高等研究院研究古代文明复杂性的科学家，他使用 ChatGPT 生成 NetLogo 代码。...因为训练数据集中关于 NetLogo 的代码远不像 Python 和 R 语言那么丰富，所以 ChatGPT 的表现就有些捉急。...牢记安全 聊天机器人的输出质量，与训练数据集中的代码质量密切相关。Ko 表示问题也正在于此，“网络上共享的代码总体质量偏低，聊天机器人当作学习材料的多数代码其实并不可靠。”...原文链接： https://www.nature.com/articles/d41586-023-01833-0 声明：本文为 InfoQ 翻译整理，未经许可禁止转载。
MySQL 的 CURD 操作，都需要通过计算，找到对应的插入位置，或者找到对应要修改或者查询的数据。 而只要涉及计算，就需要CPU参与，而为了便于CPU参与，一定要能够先将数据移动到内存当中。...其实就是很大的内存空间，来和磁盘数据进行IO交互。...虽然是平衡或者近似平衡，但是毕竟是二叉结构，意味着系统与硬盘更少的IO Page交互。能把树的高度想办法再压缩一点吗？ Hash？...B树看起来还可以但是如果在跨越了多个叶子节点的话,我们要连续的的查的话,就需要回到父节点再到下一个节点,IO次数多了(叶子节点不相连) 而且B树是每个节点都储存了数据,使得单个节点能储存的key少了,我们能不能极端一点...最终我们选择了它B+树 数据结构演示链接 小结 Page分为目录页和数据页。目录页只放各个下级Page的最小键值。
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