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问题描述 给定波士顿地区一系列地区租房的价格，然后罗列出了收集到多个因素，每个因素已经是量化好。现在给定的要求是，使用一个多元线性模型去拟合这些数据，然后用于预测。 模型 price=f(x1,x2,…,xn)=∑i=1nwixi+b price = f(x_1, x_2, …, x_n) = \sum\limits_{i=1}^{n} w_i x_i + bprice=f(x1​,x2​,…,xn​)=i=1∑n​wi​xi​+b 这里没有激活函数，所以还不到神经网络的阶段。 基于Tensorflow的建模一般步骤 数据准备： 1. 筛选 2. 分类 3. 清洗 4. 格式化 模型构建 1.

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用格子Boltzmann方法模拟圆柱绕流，代码是用C++写的； This C++ code uses lattice Boltzmann method to simulate the flows around a cylinder.

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详细的介绍了flow-3D如何进行二次开发，客制化的操作步骤

南京地铁每日客流统计 使用 python 脚本抓取官方微博@南京地铁 每天发布的__【昨日客流】__报告，并提取出各线路客流数据。 客流数据起始于 2012-09-07，目前更新至 2015-03-21。，不定期更新。 2015年 南京地铁每日客流数据图表 自 2012-9-7 南京地铁每日客流数据图表