Aspen_Plus用户模型开发方法探讨。用来供大家学习ASPEN中的用户模型

GBDT决策树模型开发代码，详细的说明见https://blog.csdn.net/iqdutao/article/details/107698851

遗传算法（2D-HP 蛋白质折叠） 为 2D-HP 蛋白质折叠模型开发的遗传算法。 该应用程序将创建初始构象（蛋白质折叠），然后应用选择，突变和交叉。 安装 该存储库包含一个 Visual Studio 2013 项目，该项目包括所有依赖项并且可以立即运行。 一般概念 一个构象包含元素 元素是亲水的还是不是 元素相对于构象的位置 元素的方向指向后继位置（左，右，直） 选拔 支持以下选择方法： 健身比例 基于概率的锦标赛 单淘汰赛 “最佳胜利”锦标赛 可以指定锦标赛大小（构象数量）。 记录中 该算法自动记录一个runthrough到average.txt其包含一个人口每一代的平均能量文件。 这可以用于生成如下图（平均垂直能量，水平生成数）： 此外，还提供了testTournaments和testRates函数，它们都使用一组参数，对算法进行一次运行。 然后他们稍微更改参数并进行另一次运

神经机器翻译模型，用于将阿塞拜疆语翻译成英语。 在这个项目中，我发现了如何开发一种神经机器翻译系统来将阿塞拜疆语翻译成英语。 我使用阿塞拜疆语到英语术语的数据集作为语言学习卡片的基础。 该数据集可从ManyThings.org网站获得，其示例摘自Tatoeba项目。 清除文本数据后，就可以进行建模和定义了。 我已经在这个问题上使用了编解码器LSTM模型。 在这种架构中，输入序列由称为编码器的前端模型编码，然后由称为解码器的后端模型逐字解码。 使用有效的Adam方法对模型进行训练，以实现随机梯度下降，并最大程度地减少了分类损失函数，因为我们将预测问题构造为多类分类。 还创建了模型图，为模型配置提供了另一个视角。 接下来，对模型进行训练。 在现代CPU硬件上，每个时期大约需要30秒。 无需GPU。 然后，我们可以对数据集中的每个源短语重复此操作，并将预测结果与英语中的预期目标短语进行比

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pgmpy Python库是一个非常有用的概率图模型的研究库。可以创建贝叶斯网络、马尔可夫网络、动态贝叶斯网络等模型。此工具箱支持Python2.7和Python3.x，安装此工具箱需要按照解压后的REDME.txt文件执行。欢迎大家一起交流学习。

运用simulink建模实现了简易物理系统建模并已实测仿真，具有很强的实际操作指导意义，有助于进一步运用simulink物理系统建模

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这是浙江大学暑期短学期课程的大作业成果。 本项目基于Qt5.13.0,Vs19,C++17标准，是一个基于MVVM模型架构的项目。 实现功能：科学计算辅助工具 本项目仅供借鉴，浙大学子还需求是，