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因果发现工具箱是一个用于在图形中以及在Python> = 3.5的成对设置中进行因果推断的程序包。 包括用于图形结构恢复和依赖性的工具。 该软件包基于Numpy，Scikit-learn，Pytorch和R。 它主要基于观察数据，实现了许多用于图结构恢复的算法（包括来自bnlearn ， pcalg包的算法）。 使用pip安装它：（请参阅下面的安装详细信息） pip install cdt Docker镜像 Docker映像可用，包括所有依赖项和启用的功能： 科 主 开发者 Python 3.6-CPU Python 3.6-GPU 安装 这些软件包需要python版本> = 3.5，以及一些在列出的库。 对于某些其他功能，需要更多的库才能使这些附加功能和选项可用。 这是该软件包的快速安装指南，从最小安装到完整安装开始。 注意：（mini / ana）conda框架将帮助安装所有这些软件包，因此建议非专业用户使用。 安装PyTorch 由于cdt软件包中的某些关键算法使用PyTorch软件包，因此需要安装它。 请访问他们的网站以安装适合您的硬件配置的PyTorch版本：

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提出了一个简单的混凝土三维模型，基于塑性流动理论，混凝土的非线性受压特性通过屈服条件、流动和硬化规则描述。编制了钢筋混凝土结构非线性分析8节点和20节点的三维等参单元程序。程序中钢筋分别采用分离与分布模式模拟。通过一些经典的算例对比分析，表明提出的混凝土本构模型能够有效地模拟结构的破坏荷载和破坏全过程。

对于两个 Java 语言的源程序代码，用哈希表的方法分别统计两个程序中使用 Java 语言关键字的情况，并最终按定量的计算结果， 得出两份程序的相似性。