摘要：互联网的传播行为对研究网络拓扑结构和动态行为的关系具有重要作用。选取CAIDA_Ark项目下不同地区4个监测点的有效路径样本数据，统计网络访问时间与访问直

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为了进一步完善微观交通仿真中车辆换道行为模型，基于车辆换道行为过程中的不同情形，考虑待换道车辆换道意图产生与换道行为实施的时间关系，建立了综合性的车辆换道模型，该模型下车辆在不同条件时将分别执行自由换道及信息交互式换道。仿真中通过改变交通流密度和目标车道后车加速概率进行实验，结果表明，相对于其他换道模型，新模型使整个路段的交通流平均速度变大，在一定程度上能够减少路段交通拥阻，提高路段通行能力，新模型中换道行为规则更符合实际交通流状态。

matlab代码影响Codigos-Tese 代码是我的硕士论文的一部分。 本文的目的是了解如何使用Ising模型的类型来复制人类行为。 产出缺口被理解为国内生产总值的变化。 人们对经济增长（预期）的感知方式会影响经济，进而影响中央银行的货币政策。 Ising模型的变体将用于在模型社会上复制对产出缺口预期的创建和扩散。 最终目标是了解此类模型可以模拟央行的最佳货币政策的准确性。 大多数代码是用Python编写的，而其他代码则是用MATLAB编写的。

MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动

写毕业论文收集到的有关投资者情绪的指标数据，希望能帮到大家 此前在本平台买过类似数据，但是数据只涉及到2021年10月，对于我本身论文的主题来说数据的窗口期过于短，于是在其他途径收集到了更新的相关数据，并进行了整理。

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一、目的（本次实验所涉及并要求掌握的知识点） 二、实验内容与设计思想（设计思路、主要数据结构、主要代码结构、主要代码段分析、电路图）宏病毒，蠕虫病毒，病毒行为分

MATLAB用拟合出的代码绘图异常检测 将执行异常检测算法以检测数据集中的异常行为。 在提供的示例中，我们将检测服务器计算机中的异常行为。 我将首先通过一个简单的数据集演示异常检测算法（每个示例仅由两个功能来描述），以便我们可以直观地看到该算法的功能。 然后，我们将转到一个更现实的数据集（每个示例均由11个功能描述）。 但是，该算法也可以应用于您自己的数据集！ 这种异常检测算法是根据Andrew Cg在Coursera上的机器学习课程的第八部分的第一部分改编而来的。 运行项目 确保已安装MATLAB或Octave。 将项目克隆到本地计算机。 运行anomalydetection.m。 对于指导性实施，您可以运行实时脚本AnomalyDetection.mlx。 项目详情 将实施异常检测算法以检测服务器计算机中的异常行为。 但是，此数据集是任意的，该算法也可以应用于您的数据集！ 在我们的第一个示例中，这些功能测量每个服务器响应的吞吐量（mb / s）和等待时间（ms）。 提供了一个示例数据集，其中m = 307个有关服务器行为方式的示例。 因此，我们有一个未标记的数据集。 怀疑这些示例中

行为树框架 for Lua 机缘巧合，近几年的工作一直有涉及到游戏AI这块，网上常见的行为树+黑板似乎不太能满足复杂策划需求，也不太可能让策划自己去配置这种行为树。因此，我对行为树的黑板进行了小改造，让行为树更像一个代码编辑器，我们程序提供为数不多的行为节点，让策划通过编辑行为树来实现他们想要的逻辑，这对于游戏程序员来说也算是一种解放吧。 基本概念 节点数据结构 { name = 'find_enemy', -- 节点名称 desc = '查找敌人'， -- 说明 args = {w = 100, h = 50}, -- 常量配置 input = {'var1', 'var2'}, -- 输入变量 output = {'target'}, -- 输出变量 children = {}