Python中的开源，隐式3D结构地质建模。 概述 是一个基于Python的开源库。 基于潜在的强大隐式表示方法，它能够构建折叠结构，断层网络和不整合面的复杂3D地质模型。 安装 我们通过PyPi软件包服务提供了GemPy的最新发行版。 我们强烈建议您使用PyPi， $ pip install gempy 因为它将自动安装所有必需的依赖项-在Windows中需要额外一步。 Windows没有预安装gcc编译器。 获得与theano兼容的编译器的最简单方法是使用theano conda安装。 因此，该过程将如下所示： $ conda install theano $ pip install gempy 有关更多信息，请参阅。 资源 安装后，您可以查看笔记本教程或视频介绍以开始使用。 请访问文档站点以获取更多信息，并享受教程和示例。 如有疑问和支持，请使用讨论。 如果您发现错

国防科技大学数学建模教案（Mathematical+Modeling），精品教案！！！

使用xgboost建模的液压系统状态监测 我们将使用各种传感器值并使用xgboost进行测试，对测试液压钻机进行条件监控。 我们的F1得分很高（在所有情况下> 0.94，在两种情况下> 0.99）。 我们还监测了特征重要性，并且该特征重要性与钻机的实际物理状况（如冷却状况，泵泄漏，液压蓄能器和阀门状况）具有很好的相关性。 可以从以下下载此分析的数据集：

时间序列建模 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。 虽然回归分析通常以测试关系的方式使用。 时间序列数据的模型可以具有多种形式，并代表不同的随机过程。 在对流程级别的变化进行建模时，三类具有实际重要性的类别是自回归（AR）模型，集成（I）模型和移动平均（MA）模型。 这三个类别线性地取决于先前的数据点。[28] 这些思想的结合产生了自回归移动平均（ARMA）和自回归综合移动平均（ARIMA）模型 资料来源：Wikipedia

2018年-研究生数学建模竞赛-E 这个仓库主要是前段时间参加2018研究生数学建模大赛的经验与心得，但是第二问，第三问做的太烂，所以只放我们团队第一问的方案和源码，在此抛砖引玉，欢迎大家批评指正。具体内容分析可以查看我的博客，我的博客地址： ://blog.csdn.net/hanjushi2/article/details/82862191 （2018.10）同时更新了历年数学建模论文模板（LaTex）以及优秀论文合计（2010年-2017年） 数学建模资源合集度云链接（链接： ://pan.baidu.com/s/1ciZisMg3s9Uv5F3mTeT8Yg提取码：rji4）

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Pyomo—Optimization Modeling in Python William e.Hart· Carl laird·Jean- Paul watson

本书涉及数据结构和算法，Python中的中间编程，复杂性科学和科学哲学。

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Computer Graphics and Geometric Modeling. Mathematics