开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

NeLogo:使用rnd扩展和逆权重报告器

NeLogo是一个基于Agent的建模和仿真语言，用于模拟和研究复杂系统中的个体行为和交互。它是NetLogo的扩展，NetLogo是一个广泛使用的多主体建模和仿真平台。

rnd扩展是NeLogo中的一个功能强大的扩展，它提供了随机数生成和随机选择的功能。rnd扩展可以用于生成随机数，包括整数、小数和布尔值，并且可以根据指定的概率分布生成随机数。它还可以用于从列表或集合中随机选择元素。

逆权重报告器是NeLogo中的另一个重要工具，它用于计算和报告个体之间的逆权重。逆权重是指个体之间的相互作用强度的倒数。逆权重报告器可以帮助研究人员分析和理解个体之间的相互作用模式，并根据逆权重的大小进行进一步的分析和决策。

NeLogo的优势在于它的简单易用性和灵活性。它提供了一个直观的图形界面，使用户可以轻松地创建和编辑模型，并通过简单的拖放操作设置个体的属性和行为。同时，NeLogo还提供了丰富的内置函数和扩展，使用户可以方便地进行复杂的计算和分析。

NeLogo的应用场景非常广泛。它可以用于研究社会系统、生态系统、经济系统等各种复杂系统中的个体行为和交互。例如，研究人员可以使用NeLogo来模拟城市交通系统中的车辆行为，以及个体之间的交通流量和拥堵情况。另外，NeLogo还可以用于研究人工智能领域中的智能体行为和协作，以及物联网中的设备之间的通信和互动。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，可以满足用户在NeLogo建模和仿真过程中的需求。例如，腾讯云的云服务器（CVM）可以提供高性能的计算资源，用于运行NeLogo模型和仿真。腾讯云的对象存储（COS）可以用于存储和管理NeLogo模型和数据。此外，腾讯云还提供了云数据库（TencentDB）、人工智能服务（AI Lab）、物联网平台（IoT Hub）等产品，可以与NeLogo结合使用，实现更丰富的功能和应用。

腾讯云产品介绍链接地址：

云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
人工智能服务（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ai
物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub

请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用应根据实际需求和情况进行评估和决策。

相关搜索:Prometheus端点是一个空白页面-在Spring Boot应用程序中使用kamon和Prometheus报告器 Python扩展:对C部分和C++部分使用不同的编译器标志 WPF如何使用XAML构建可调整大小的扩展器和网格？使用Cython和setuptools编译多个扩展时设置默认编译器使用EnumerateFiles和多个筛选器读取文件(文件扩展名)使用omp xml命令和筛选器从openvas获取单个报告使用PowerShell时，PowerShell服务器的上次报告和同步时间值不匹配使用Python对页面和浏览器扩展数据进行with抓取使用tensorflow的估计器API计算RNN每个时期的权重矩阵和代价在使用VueJS扩展Tiptap Vuetify时保留编辑器内容中的样式和类

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用闲置路由器当交换机和扩展wifi覆盖范围

cid=105776 首先登陆主路由的管理页面，记下主路由的网段和网关地址。从下面的图片看出我主路由网段为192.168.0.0，网关地址为192.168.0.1。...然后将副路由的wifi名称(SSID)和密码设置跟主路由一样，这样就能实现两个wifi间无缝漫游。接着关闭副路由DHCP，同一网段内只能有一个DHCP服务器。...然后就完成了，接到副路由其他LAN口和连接副路由WIFI的设备也能跟主路由处于同一网段。

8713 0

unity3D 编辑器扩展，MenuItem 和 ContextMenu 的使用方法

官方也有一个文章，举了 MenuItem 类的一些使用方法，传送门： http://unity3d.com/cn/learn/tutorials/modules/intermediate/editor.../menu-items 首先是unity顶部菜单栏的一些用法，如图：注意：MenuItem是编辑器类，所以技能导入 using UnityEditor; 命名空间，且一般我们的类也不是集成自MonoBehaviour...private static void MenuItemFunc4() { Debug.Log("MenuItemFunc4"); } 入图所示，这2个item选项跟快捷键关联起来了，可以直接使用快捷键来调用...补充：还有一种在Hierarchy窗口设置菜单的方法，就是用编辑器的EditorUtility类。...###ContextMenu的使用十分的简单，总共就只有2点如图：注意：ContextMenu这个类创建的选项，都是基于当前它所在的集成自MonoBehaviour的组件类的，不像 MenuItem

1.1K5 0

根据期权价格估算风险中性密度

MATLAB 是一种解释型语言并基于 JIT 编译器运行，这令我们避免了繁琐的“编辑-编译-测试”周期；相反，我们采用交互形式开发方法，调用 MATLAB 中的函数并反复检查结果。...使用解释型语言时，运算性能是我们关注的问题。但是，通过采用 MATLAB 中的向量化运算和优化的函数，其性能与编译语言基本接近。...此应用程序包含多个内置核，包括 beta gamma、广义逆高斯、广义 Weibull 和对数正态，而且用户可以通过自己编写 MATLAB 函数来对内置核进行扩展。...图2隐含波动曲线及使用广义 Weibull 核、主成分分析和 17阶展开式估算出的 RND值。...例如，我们考虑在分析中添加时间点和到期日，我们将研究使用多变量密度，并应用期权价格的历史数据来预测整个密度曲线，而非仅在某一个时间点的曲线。

1.1K2 0

日志安全之linux清除日志

作者：Evi1oX 想到入侵到别人服务器..那么擦屁股的事情肯定要做的..即使你挂了代理之类的....嫁祸给别人.水逆退散先编写一个生成随机数的函数, 等会儿我们直接调用就行 function rand(){ min=$1 max=$(($2-$min+1)) num=$(date +%s%N)...再使用11-253的范围 ip 地址, rand1-rand4 每次生成都是随机数, 通过 echo 返回最终 ip rnd1=$(rand 11 253) rnd2=$(rand 11 253)...那么我们要考虑的就是如何生成多个 ip 供我们使用..我们编写一个函数 result, 每次调用就新生成 ip 即可 function result(){ rnd1=$(rand 11 253) rnd2...如需在目标机上使用.建议使用 pyinstaller 完成这项工作 import random import sys import os def getip(): ip1 = random.randrange

3.6K5 0

探索使用Kubernetes扩展专用游戏服务器：第2部分-管理CPU和内存

因此，我们需要确定游戏服务器正在使用多少 CPU 和内存的所有工作，就是部署一个包含游戏服务器的 Pod（我们在上一篇文章中进行了设置），并通过在其上运行多个游戏会话来进行一些负载测试，并查看提供的图表...在上面的测试中，这个简单的专用游戏服务器的使用峰值是 0.08 个 CPU 核和略高于 34M 内存。...限制CPU和内存的使用诸如 Docker 之类的软件容器的非常有用的功能之一是，它能够对正在运行的容器的 CPU 和内存使用情况以及其中的进程施加约束。...Kubernetes 通过其 Pod 配置向我们展示了这一点，这意味着我们可以明确确保 CPU 和内存使用率不会超过某个阈值，并且不会对在同一节点上运行的其他游戏服务器产生不利影响。...我们还可以对内存使用量进行类似的限制，但为简单起见，我们将仅限制 CPU 使用量，最终也仅将 CPU 用于我们的扩展指标。

2.5K2 0

探索使用 Kubernetes 扩展专用游戏服务器：第1部分-容器化和部署

游戏服务器的扩展很困难，并且通常是专有软件的工作 - 软件容器和 Kubernetes 应该使它更容易，并且编码更少。容器为我们提供了一个可部署的工件，可用于运行游戏服务器。...日志聚合（log aggregation），扩展（scaling）等等，并使用 API 在几乎所有级别上控制这些事情。...值得注意的是，这是一款 session-based 的游戏; 即：你玩了一段时间，然后游戏结束，你回到大厅再玩，所以我们将专注于这种扩展，并在决定何时添加或删除服务器实例时使用这种设计。...如果我们使用 kubectl 命令行工具将该 YAML 文件部署到 Kubernetes，并且知道它将打开哪个端口，则可以使用命令行工具和/或 Kubernetes API 在 Kubernetes 集群中查找它正在运行节点的...），并存储服务器启动时使用的端口。

2.5K2 0

深度学习（5）——RBF算法简介

有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。...神经网络遇到的问题一般来讲，可以通过增加神经元和网络层次来提升神经网络的学习能力，使其得到的模型更加能够符合数据的分布场景；但是实际应用场景中，神经网络的层次一般情况不会太大，因为太深的层次有可能产生一些求解的问题...在DNN（深度神经网络）的求解中有可能存在两个问题：梯度消失和梯度爆炸；我们在求解梯度的时候会使用到链式求导法则，实际上就是一系列的连乘，如果每一层都小于1的话，则梯度越往前乘越小，导致梯度消失...= np.random.permutation(X.shape[0])[:self.num_centers] self.centers = [X[i, :] for i in rnd_idx..._calcAct(X) # calculate output weights (pseudoinverse) # 计算权重(pinv API：计算矩阵的逆) ==> Y

1.9K3 0

Python中的加权随机

我们平时比较多会遇到的一种情景是从一堆的数据中随机选择一个, 大多数我们使用random就够了, 但是假如我们要选取的这堆数据分别有自己的权重, 也就是他们被选择的概率是不一样的, 在这种情况下, 就需要使用加权随机来处理这些数据...), 2(概率0.5) 简单的思路就是把所有的权重加和, 然后随机一个数, 看看落在哪个区间 import random def weighted_choice(weights): totals...更多的随机数如果我们使用同一个权重数组weights, 但是要多次得到随机结果, 多次的调用weighted_choice方法, totals变量还是有必要的, 提前计算好它, 每次获取随机数的消耗会变得小很多...4, 如果少于100次, 则使用方法3 5....使用accumulate 在python3.2之后, 提供了一个itertools.accumulate方法, 可以快速的给weights求累积和 >>>> from itertools import

2K3 0

Reddit热议！DeepMind最新研究解决灾难性遗忘难题

持续学习的两个主要挑战是：（i）避免灾难性遗忘，比如记住如何解决早期任务；（ii）任务数量的可扩展性。其他可能的设计包括向前和向后转移，比如更快地学习后面的任务和回顾性地改进前面的任务。...这种观点允许在权重空间中进行更有效和准确的计算训练程序，然后将近似转换为函数空间，在函数空间中构造诱导点，然后用于规范未来任务的学习。...在适用的情况下，他们还会在括号中报告每个任务的诱导点/重放缓冲区大小的数量。 ? 表2：Sequential Omniglo的结果。所示为超过5个随机任务排列的平均值和标准偏差。...对于所有实现的方法，即FRCL-RND，FRCL-TR和BASELINE，他们不在共享特征向量参数θ上放置任何额外的正则化器（例如“2惩罚”或批量规范化等）。...图1：左栏中的面板显示随机诱导点（BASELINE＆FRCL-RND;见顶部图像）和相应的最终/优化诱导点（FRCL-TR）;请参阅Permuted-MNIST基准测试的第一项任务。

5975 0

(34) 随机计算机程序的思维逻辑

带权重的随机选择实际场景中，经常要从多个选项中随机选择一个，不过，不同选项经常有不同的权重。比如说，给用户随机奖励，三种面额，1元、5元和10元，权重分别为70, 20和10。这个怎么实现呢？...以上面的例子来说，计算每个选项的累计概率值，首先计算总的权重，这里正好是100，每个选项的概率是70%，20%和10%，累计概率则分别是70%，90%和100%。...有了累计概率，则随机选择的过程是，使用nextDouble()生成一个0到1的随机数，然后使用二分查找，看其落入那个区间，如果小于等于70%则选择第一个选项，70%和90%之间选第二个，90%以上选第三个...下面来看代码，我们使用一个类Pair表示选项和权重，代码为： class Pair { Object item; int weight; public Pair(Object...小结本节介绍了随机，介绍了Java中对随机的支持Math.random()以及Random类，介绍了其使用和实现原理，同时，我们介绍了随机的一些应用场景，包括随机密码、洗牌、带权重的随机选择、微信抢红包和北京购车摇号

1.1K6 0

支持带权重的对象随机选择方法

一、背景在工作中会遇到有多个下游业务接口或者服务器（这里统称为[目标]）需要选择性调用，而且还支持配置权重。...比如有3台服务器，分别给予 20%，30%和 50% 的流量；比如有3个厂商的接相似服务，分别给予 80%，5%，15% 的调用量配比。那么我们该如何实现？...二、方法 2.1 使用 commons-math3 的工具类（推荐）使用 Apache Commons Math3 工具包的 EnumeratedDistribution 类 maven 仓库 https...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static list) { Random rnd = r; if (rnd == null) r = rnd = new Random(); // harmless

2K3 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章集成学习和随机森林

这就是为什么 Bagging 和 Pasting 是如此流行的原因之一：它们的可扩展性很好。...第二个分类机使用更新过的权重然后再一次训练，权重更新，以此类推（详见图 7-7） ?...一旦所有的分类器都被训练后，除了分类器根据整个训练集上的准确率被赋予的权重外，集成预测就非常像Bagging和Pasting了。...当规定的分类器数量达到或者最好的分类器被找到后算法就会停止。为了进行预测，Adaboost 通过分类器权重简单的计算了所有的分类器和权重。预测类别会是权重投票中主要的类别。...然而，它并不像 Adaboost 那样每一次迭代都更改实例的权重，这个方法是去使用新的分类器去拟合前面分类器预测的残差。

1.3K9 0

CVPR 2019 | PointConv：在点云上高效实现卷积操作

同时，考虑到 3D 点云可能来自于一个不均匀采样的传感器，为了补偿不均匀采样，我们提出使用逆密度对学到的权重进行加权。PointConv 可以由下式表示， ? 其中，S 表示逆密度系数函数。...3D 点的相对坐标 P_local 经过连续函数 MLP1 之后可以得到对应的每一个点的特征的权重 W；而密度 Density 经过 MLP2 之后得到逆密度系数 S；在得到权重 W, 逆密度系数 S...[31] 使用非常小的网络和少数的滤波器，这显著降低了其性能。 2....在本文中，我们将动态滤波器扩展为一个名为 PointConv 的新型卷积操作。PointConv 可以在点云上构建深度卷积网络。...我们将卷积核看作 3D 点局部坐标的非线性函数，该函数由权重和密度函数组成。对于给定点，利用多层感知器网络学习权重函数，通过核密度估计学习密度函数。

1.1K1 0

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

如果你修改了之前的代码去使用软投票，你会发现投票分类器正确率高达 91% Bagging 和 Pasting 就像之前讲到的，可以通过使用不同的训练算法去得到一些不同的分类器。...这就是为什么 Bagging 和 Pasting 是如此流行的原因之一：它们的可扩展性很好。...为了进行预测，Adaboost 通过分类器权重 ? 简单计算了所有的分类器和权重。预测类别会是权重投票中主要的类别。（详见公式 7-4） ? 公式7-4....然而，它并不像 Adaboost 那样每一次迭代都更改实例的权重，这个方法是去使用新的分类器去拟合前面分类器预测的残差。...没有足够预测器（左）和有过多预测器（右）的GBRT集成为了找到树的最优数量，你可以使用早停技术（第四章讨论过）。

6274 1

Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW|附代码数据

p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。今天的主题是Stata中的治疗效果。治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。...然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。我们将对吸烟者的观测值加权为1 / _p i，_以便当成为吸烟者的可能性较小时，权重将较大。...IPW估算器对处理进行建模以说明非随机处理分配。IPWRA估算器对结果和治疗方法进行建模，以说明非随机治疗方案。 IPWRA使用IPW权重来估计校正后的回归系数，随后将其用于执行回归调整。...AIPW：增强型IPW估算器 IPWRA估算器对结果和治疗方法进行建模，以说明非随机治疗方案。AIPW估算器也是如此。 AIPW估算器向IPW估算器添加偏差校正项。...因此，偏差校正项使AIPW估计器具有与IPWRA估计器相同的双重鲁棒性。 AIPW估计器的语法和输出与IPWRA估计器的语法和输出几乎相同。

6892 0

python笔记：随机数,md5,endecoder

= random.randint(0, max_position) result.append(basearr[rnd_position]) basearr[rnd_position...(power_ranks: [int]) -> int: """ 传入权重，随机返回该权重的index :param power_ranks: [10,20,30,40]...+data) #凑个网址，使用parse拆分 print data params=urlparse.parse_qs(data.query,True) #拆分url参数，自动urldecode了，大家不用担心...print params myname = params['name'][0] #此时可以打印名称了 print myname.decode('utf-8').encode('gbk') #输出的时候使用系统的...test = "大猪" test = parse.quote(test) print(test) test = parse.unquote(test) print(test) 4 htmlencoder和decoder

7701 0

再谈快速的高斯模糊算法（使用多次均值滤波逼近和扩展的二项式滤波滤波器）及其优化。

一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《Recursive implementation of the Gaussian...filter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，而使用了double...还是存在浮点计算非常慢的情况（比如FPGA），因此，还是有不上资料和文章提出了一些近似的算法来减少计算量，在celerychen分享的文章快速高斯滤镜算法中，除了上述两个算法外，还提到了均值滤波逼近高斯滤波以及扩展二项式滤波逼近高斯滤波两个方法...一、Binomial Filter 二项式滤波滤波器多年前我也看过这个文章，那个时候也没有怎么在意，最近在研究halcon的一些滤波器时，偶尔翻到其binomial_filter函数的说明时...阶多项式滤波器　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　三级均值模糊可以通过我的DEMO里动态的看到这些滤波器的结果差异，感觉这些差异是在可接收的范围内的。

1.7K2 0

Paxos

例如，在客户端/服务器系统中是客户端提交提案，服务端处理提案选择。如果使用传统的一致性算法，那么就需要三次消息延迟。...agents就是参与一致性算法的过程所扮演的一种角色，一个过程可能扮演多种角色，例如，在客户端/服务器系统中，客户端可能扮演proposers和learners角色，服务器可能扮演acceptors和learners...我们不期望依赖于proposers和learners，因为他们并不可靠。例如，客户端/服务器系统中，客户端可能扮演proposers和learners角色，我们不希望系统因为客户端无法响应而宕掉。...Paxos使用一系列成为之 coordinator的agents，通常coordinator和acceptor是是由同一个处理过程担任的。对于每个轮次i，一些 coordinator是预设的。...因为acceptor a会设置rnd[a]=i，同时发送1b过程消息到a，rnd[a]不会被减小，所有的acceptors满足当前的rnd[a]>=i，相应的设置vrnd[a] vval[a]的值，并报告

5134 0

宽度学习（一）：宽度学习体系:有效和高效的无需深度架构的增量学习系统

Motivation 深度学习： 1，时间长：由于涉及到大量的超参数和复杂的结构，大多数神经网络的训练过程非常耗时。...2，如果网络需要扩展，宽度学习网络可以快速重构，无需重新训练过程。...Preliminaries 1，RVFLNN 给定输入X，它乘上一组随机的权重，加上随机的偏差之后传入到增强层得到H，并且这组权重在以后不会变了。...输入X和增强层的计算结果H合并成一个矩阵，称为A，A=[X|H]，把A作为输入，乘上权重，加上偏差之后传到输出层。...AW = Y，W=A-1Y，A不是一个方阵，所以是没有逆矩阵的，但是，没有逆矩阵，我们可以求A的伪逆。

9241 0

Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW|附代码数据

p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。...然后，在进行POM计算（这只是平均值计算）时，我们将使用这些概率对观测值进行加权。我们将对吸烟者的观测值加权为1 / _p i，_以便当成为吸烟者的可能性较小时，权重将较大。...IPW估算器对处理进行建模以说明非随机处理分配。IPWRA估算器对结果和治疗方法进行建模，以说明非随机治疗方案。 IPWRA使用IPW权重来估计校正后的回归系数，随后将其用于执行回归调整。...AIPW：增强型IPW估算器 IPWRA估算器对结果和治疗方法进行建模，以说明非随机治疗方案。AIPW估算器也是如此。 AIPW估算器向IPW估算器添加偏差校正项。...因此，偏差校正项使AIPW估计器具有与IPWRA估计器相同的双重鲁棒性。 AIPW估计器的语法和输出与IPWRA估计器的语法和输出几乎相同。

4160 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭