数值实现了具有七个状态[2]的广义SEIR模型。 除了依赖于函数“lsqcurvfit”的拟合之外,实现是从头开始的。 因此,当前的实现可能与参考文献 [2] 中使用的不同。 这个 Matlab 实现还包括一些与 ref 相关的主要差异。 [2]。 其中有死亡率和康复率的表达式,它们是时间的分析和经验函数。 这种时间依赖性背后的想法是,随着时间的增加,死亡和恢复率应该收敛到一个恒定值。 如果死亡率保持不变,死亡人数可能会被高估。 这里没有对出生和自然死亡进行建模。 这意味着包括死亡病例在内的总人口保持不变。 请注意,参考。 [2] 是预印本,没有经过同行评审,我没有足够的资格来判断论文的质量。 本呈件包括: -函数SEIQRDP.m,用于模拟传染,康复和死亡病例的时间历史记录(以及其他事件) - 函数 fit_SEIQRDP.m 以最小二乘法估计 SEIQRDP.m 中使用的八个参
2021-10-11 13:29:16 14.46MB matlab
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锦绣工程 基于流行的棋盘游戏 Splendor 的多人游戏
2021-10-10 23:50:03 8KB JavaScript
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java版商城源码下载 Lilishop B2B2C商城系统 官方公众号 & 开源不易,如有帮助请点Star 介绍 官网: Lilishop 是一款Java开发,基于SpringBoot研发的B2B2C多用户商城,前端使用 Vue、uniapp开发 系统全端全部代码开源 产品前后端分离、支持分布式部署。 商城展示端包含 PC、H5、微信小程序、APP。 商城包含 会员模块、第三方登录模块、第三方支付模块、楼层装修模块、订单模块、分销模块、文章模块、系统设置模块、流量分析模块 系统包含各种中间件、搜索引擎、多级缓存、分布式事务、分布式任务调度等,支持Docker,支持k8s。是一款高性能,支持高并发等商城系统。 开箱即用,简单配置即可部署一套属于您的系统。 文档 产品文档(需求、架构、使用、部署、开发): 项目链接(gitee) Java后台: Vue后台前端: Uni-app: docker一键部署: 项目链接(github) Java后台: Vue后台前端: Uni-app: docker一键部署: 演示地址 运营后台: 账号:admin/123456 店铺后台: 账号:130111
2021-10-09 09:42:37 68.83MB 系统开源
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数据集 此存储库包含用于下载,预处理和数字化流行的机器学习数据集的脚本。 在整个项目中,我通常会发现自己重写了相同的代码行以标准化,规范化或其他化数据,对分类变量进行编码,解析出要素的子集以及其他杂项。 为了减轻重复使用的麻烦,此存储库使用了模板样式的定义,该定义用于应如何解析数据集,而库则负责其余部分。 对于加载数据,它支持numpy.genfromtxt可以使用和arff任何内容(来自 )。 为了处理数据,在utils/scale.py和utils/preprocess.py有许多流行的scikit-learn preprocessing转换器的包装器。 主要的魔力可以在utils/handler.py找到; 在底部,提供了示例模板。 参数为: 争论 描述 header 标题行是否存在(将被删除) include 只加载指定的列 label 标签索引 norm unit
2021-10-06 17:18:08 26.14MB machine-learning numpy phishing python3
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应用
2021-09-27 09:00:24 12.22MB 应用
长短记忆神经网络在流行性感冒暴发预测中的应用.pdf
2021-09-25 22:05:58 3.39MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
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上百个1999年流行的软件的合集,经典怀旧 上百个1999年流行的软件的合集,经典怀旧
2021-09-24 22:21:24 414.48MB shareware
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SpeccyClone 流行程序“ Speccy”的“克隆”,用于显示系统的硬件信息。 使用Python进行数据管理和针对GUI应用程序的C ++ Qt构建 该程序的目的是向用户简洁地显示计算机信息,包括但不限于: 硬件温度(CPU,GPU) 存储空间(驱动器信息,) 风扇转速? 当前的开发指南是以终端形式(基于终端的文本表显示硬件信息)构建一个功能原型,将使用Python获取将要使用的数据,我们将使用它们在终端原型中显示数据并将其处理为可读的格式。 然后,一旦基于终端的功能原型完成,我们将使用Qt构建一个基于C ++的GUI应用程序,以将该数据正确显示给最终用户。
2021-09-17 11:50:57 2KB Python
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