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SEIRS +模型框架 该软件包实现了带有扩展功能的广义SEIRS传染病动态模型，使我们能够研究社交联系网络结构，异质性，随机性和干预措施（如社交距离，测试，联系追踪和隔离）的影响。 最新版本：v1.0（2020年8月9日） 全面推出， 以及面向和人口的。 示例笔记本，其中包含复杂的和模拟的深入演练。 和类已被重构，以符合约定。 动态和核心实现保持不变，但是某些变量名称已更改，等等。 2020年8月9日之前的这些类的版本现在位于legacy_models.py模块中。 启动新的以全面记录模型和包装特征 总览 可以上找到该软件包的模型，代码，用例，示例等的完整文档。 SEIRS动力学 该软件包中模型的基础是经典的传染病SEIR模型。 SEIR模型是标准的隔离模型，其中将种群分为易感（S） ，暴露（E） ，传染性（I）和恢复（R）个体。 与感染个体进行传染性接触时，该种群中的易感成员被感染（暴露），然后进入感染状态，最终恢复。 在SEIRS模型中，恢复的个体可能在恢复后的某个时间变得易感（尽管如果不适用或不期望，则可以排除易感性）。 扩展的SEIRS模型 该模型扩展了经典的传染病S

手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。 内含完整代码可运行。 主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。 代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。 博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220

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