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Netlogo Rnd扩展:通过输入框加载概率权重

NetLogo Rnd扩展是NetLogo模拟软件的一个扩展，它提供了一种方便的方式来根据给定的概率权重从一组选项中随机选择一个选项。

概念： NetLogo是一款面向代理的建模和仿真软件，用于研究和模拟复杂的自然和社会现象。NetLogo Rnd扩展是NetLogo的一个扩展，它允许用户在模拟中使用随机选择的功能。

分类： NetLogo Rnd扩展属于NetLogo的扩展之一，它扩展了NetLogo的功能，使得模拟中的随机选择更加方便和灵活。

优势： NetLogo Rnd扩展的优势在于它能够根据给定的概率权重从一组选项中进行随机选择。这对于模拟中需要根据特定权重进行随机选择的情况非常有用，如随机行为、随机分配资源等。

应用场景： NetLogo Rnd扩展适用于各种需要模拟随机选择的场景。例如，在社会模拟中，可以使用该扩展来模拟人们的行为选择过程，比如在不同的环境条件下随机选择行动。

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云服务器：腾讯云提供了各种类型的云服务器实例，可满足不同规模和需求的计算资源需求。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/cvm
人工智能：腾讯云提供了丰富的人工智能服务，包括自然语言处理、图像识别、智能推荐等。这些服务可以与模拟和建模相结合，提供更智能的功能。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/ai
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请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择还需根据实际需求进行评估和决策。

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python和netlogo软件模拟病毒传播仿真模型（一）

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

他经常比硬投票表现的更好，因为它给予高自信的投票更大的权重。你可以通过把voting="hard"设置为voting="soft"来保证分类器可以预测类别概率。...这就是为什么 Bagging 和 Pasting 是如此流行的原因之一：它们的可扩展性很好。...对于每个训练实例 oob 决策函数也可通过oob_decision_function_变量来展示。在这种情况下（当基决策器有predict_proba()时）决策函数会对每个训练实例返回类别概率。...最后，一个新的分类器通过更新过的权重训练，整个过程被重复（新的分类器权重被计算，实例的权重被更新，随后另一个分类器被训练，以此类推）。当规定的分类器数量达到或者最好的分类器被找到后算法就会停止。...为了进行预测，Adaboost 通过分类器权重 ? 简单计算了所有的分类器和权重。预测类别会是权重投票中主要的类别。（详见公式 7-4） ? 公式7-4.

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根据期权价格估算风险中性密度

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与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...当然，对疾病传播而言，SI模型是非常初级的（naive），主要因为受感染的个体以一定的概率恢复健康，或者继续进入可以被感染状态(S，据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态（R,据此扩展为SIR模型）。...,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。...health[[m ]],health[[m -1 ]]) )==0){same=c(same,m) } health=health[-same] infected=infected[-same]# 如同在Netlogo

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R语言SIR模型（Susceptible Infected Recovered Model）代码sir模型实例

## [1] 43 infected =list() infected[[1]]=diffusers# 第三步，传染能力在这个简单的例子中，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染...,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。...## [1] 0 显然，这很容易扩展到更一般的情况，比如节点的平均感染能力是0.128，那么可以这么写：节点的平均回复能力是0.1，那么可以这么写 p =0.128 coins =c(rep(1,...generate a palette# plot(g, layout =layout.old) set.seed(1)# library(animation)# start the plot m =1 如同在Netlogo

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所有的分类器被训练后，集成通过对所有分类器结果的简单聚合来预测聚合降低了偏差和方差，比在原始训练集上的单一分类器更小的方差 from sklearn.ensemble import BaggingClassifier...bag_clf.fit(X_train, y_train) bag_clf.oob_score_ # oob集的预测准确率 bag_clf.oob_decision_function_ # 每个oob实例的决策概率...sklearn 通常使用 Adaboost 的多分类版本 SAMME（这就代表了分段加建模使用多类指数损失函数）如果只有两类别，那么 SAMME 是与 Adaboost 相同的如果分类器可以预测类别概率...X_train, y_train) Adaboost 集成过拟合了训练集，可以减少基分类器的数量或者对基分类器使用更强的正则化 8.2 梯度提升不像 Adaboost 那样每一次迭代都更改实例的权重...= y2 - tree_reg1.predict(X) tree_reg3 = DecisionTreeRegressor(max_depth=2) tree_reg3.fit(X, y3) 通过集成所有树的预测来在一个新的实例上进行预测

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R软件SIR模型网络结构扩散过程模拟

与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...当然，对疾病传播而言，SI模型是非常初级的（naive），主要因为受感染的个体以一定的概率恢复健康，或者继续进入可以被感染状态(S，据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态（R,据此扩展为SIR模型）。...,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。...在R中的实现是通过抛硬币的方式来实现的。...health[[m ]],health[[m -1 ]]) )==0){same=c(same,m) } health=health[-same] infected=infected[-same]# 如同在Netlogo

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Nature总结六大ChatGPT编程技巧：非常强大的编程辅助工具！

六大使用技巧精心挑选应用场景聊天机器人最适合小型、离散的编程任务，包括加载数据、执行基本数据操作和创建可视化图表 / 网站，但这跟真正的软件工程还不是一回事。...Iza Romanowska 是丹麦奥尔胡斯高等研究院研究古代文明复杂性的科学家，他使用 ChatGPT 生成 NetLogo 代码。...因为训练数据集中关于 NetLogo 的代码远不像 Python 和 R 语言那么丰富，所以 ChatGPT 的表现就有些捉急。...Ko 表示这类操作可以帮助聊天机器人“进入正确的概率空间”，找到最可能符合提示要求的文本。...“我几乎总是通过向 ChatGPT 询问框架来开始我的任务。它给我框架，我据此进行调整和扩展，效果很好。”但也有开发者表示，“对我来说，它就像一只会说话的狗——不可思议但毫无用处。”

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强化学习的两大话题之一，仍有极大探索空间

CTS模型虽然简单，但在表达能力、可扩展性和数据效率方面有一定的限制。...当用作探索附加奖励时，通过除以该KL散度值的中值将其标准化。这里动态模型使用贝叶斯神经网络（BNN），因为BNN可以保持权重分布。...利用带有 ϕ={μ,σ} 参数的全因子高斯函数对BNN权重分布进行建模，可以很容易地从中对 θ 进行采样。...内在奖励通过除以内在奖励标准差的连续估计来实现归一化。 RND设置很好地解决了硬探索问题。例如，最大限度地提高RND的探索附加奖励后，智能体在蒙特祖玛复仇游戏中可以找到超过一半的房间数。...在每一个事件中，智能体都会掷硬币（概率为0.5），以决定它是根据贪婪策略选择动作还是通过从内存中抽取目标状态进行定向探索。

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探索(Exploration)还是利用(Exploitation)？强化学习如何tradeoff？

CTS模型虽然简单，但在表达能力、可扩展性和数据效率方面有一定的限制。...3.VAE：采用概率编码器进行编码，ϕ(x)=q(z|x)。 4.反向动态特征（IDF）：与ICM中使用的特征空间相同。所有实验中都设置奖励信号，通过估计累积收益的标准偏差对其进行标准化。...当用作探索附加奖励时，通过除以该KL散度值的中值将其标准化。这里动态模型使用贝叶斯神经网络（BNN），因为BNN可以保持权重分布。...内在奖励通过除以内在奖励标准差的连续估计来实现归一化。 RND设置很好地解决了硬探索问题。例如，最大限度地提高RND的探索附加奖励后，智能体在蒙特祖玛复仇游戏中可以找到超过一半的房间数。...在每一个事件中，智能体都会掷硬币（概率为0.5），以决定它是根据贪婪策略选择动作还是通过从内存中抽取目标状态进行定向探索。 ?

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测试运行 - 使用 CNTK 的 DNN 图像分类简介

输入和输出节点数量通过数据进行确定，而隐藏处理节点数量是自由参数，必须通过反复试验法进行确定。...此处它用于初始化为随机值-0.01 和 +0.01 之间的所有网络权重。X 对象保留图像的 784 输入的值。...您可以将 learner 对象视为算法，并将 trainer 对象视为使用 learner 查找神经网络权重和偏置值的正确值的对象。...通过以下代码行，可以将已保存的模型从其他程序加载到内存中： mdl_name = "....Eval 函数调用到 1.0 将返回 10 个值的数组的总和并松散解释为概率。Argmax 函数返回的最大值，这是可以方便地预测数字相同的索引 (从 0 到 9)。太巧妙了！

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我们把这个洗牌过程用更加“程序员”的语言描述一下，就是假设有一个 n 个元素的数组 Array[n]，通过某种方式，随机产生一个另外一个序列Array'[n]让数组的每个元素 Array[i] 在数组中的每个位置出现的概率都是...> list, Random rnd) { int size = list.size(); // 石头备注：本机特定版本中的常量 SHUFFLE_THRESHOLD=5 if (...洗牌算法的应用回到本篇标题说的应用场景上来，比如开篇提到的 Eureka 注册中心的 Client 就是通过把server 的 IPList 打乱顺序，然后挨个取来实现理论上的均匀的负载均衡。...扩展一下，留道作业题跟这个问题类似的，还有一些常见的面试题，本人之前印象中也被问到过（石头特地去翻了翻当年校招等找工作的时候收集和积累的面试题集）。...题目 2 其实题目 1 还可以扩展一下，不是选择 1 行了，是选择 k 行，又应该怎么做呢？

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深度学习算法(第36期)----强化学习之时间差分学习与近似Q学习

它必须经历每一个状态和每一次转变并且至少知道一次奖励，并且如果要对转移概率进行合理的估计，就必须经历多次。...类似地，此时的Q 学习算法是 Q 值迭代算法的改编版本，适应于转移概率和回报在初始未知的情况如下： ?...令人惊讶的是，该算法能够通过观察智能体的随机行为进行学习（好比是醉酒的猴子教你怎么打高尔夫球一样）最佳策略。我们能做得更好吗？...因此，一个更好的选择是使用 ε 贪婪策略：在每个步骤中，它以概率ε随机地或以概率为1-ε贪婪地选择具有最高 Q 值的动作。...近似 Q 学习 Q 学习的主要问题是，它不能很好地扩展到具有许多状态和动作的大型（甚至中等）的 MDP。比如试着用 Q 学习来训练一个智能体去玩 Ms. Pac-Man。Ms.

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java随机数中的陷阱

= randomNumberGenerator; if (rnd == null) ｛ // 返回一个新的Random实例 rnd = initRNG();...3 多线程下的随机数如果更多线程主动生成具有相同Random的实例的新随机数，则上述情况发生的概率越高。对于生成许多（非常多）随机数的程序，不建议使用这种方式。...ThreadLocalRandom扩展了Random并添加选项以限制其使用到相应的线程实例。...为此，ThreadLocalRandom的实例保存在相应线程的内部映射中，并通过调用current()来返回对应的Random。...4 安全的随机数通过对Random 的一些分析我们可以知道Random事实上是伪随机，是可以推导出规律的，而且依赖种子（seed）。

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HTML和CSS面试题及答案总结一

2）加载顺序的差别：当页面进行加载的时候，link引用的CSS时会被加载，而@import引用的CSS会等页面加载完成以后才被加载，所以在 @import加载CSS的时候，一开始会没有样式。...6）权重不同：link方式的权重高于@import的权重值。 7）标签不同：import在html使用的时候需要标签，而link在html使用的时候不需要标签。...3）第三种是外部样式表，通过link标签或者是在style中通过@import的方式引入外部的CSS样式文件。...答： HTML的输入框可以拥有自动完成的功能，当你往输入框输入内容的时候，浏览器会从你以前的同名输入框的历史记录中查找出类似的内容并列在输入框下面，这样就不用全部输入进去了，直接选择列表中的项目就可以了...答：CSS 引入伪类和伪元素的概念是为了描述一些现有CSS无法描述的东西，根本区别在于：它们是否创造了新的元素（抽象）： 1）伪类：一开始用来表示一些元素的动态状态，随后CSS2标准扩展了其概念范围，

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《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第10章使用Keras搭建人工神经网络

如果一些实例的标签是通过专家添加的，其它实例是通过众包平台添加的，最好加大前者的权重，此时给每个实例都加权重就很有必要。...通过在validation_data元组中，给验证集加上样本权重作为第三项，还可以给验证集添加样本权重。...比如，对于第一张图，模型预测第9类（短靴）的概率是96%，第5类（凉鞋）的概率是3%，第7类（运动鞋）的概率是1%，剩下的类的概率都是0。...第一行代码加载了TensorBoard扩展，第二行在端口6006启动了一个TensorBoard服务，并连接： %load_ext tensorboard %tensorboard --logdir=...., 'n_hidden': 2, 'n_neurons': 42} >>> rnd_search_cv.best_score_ -0.3189529188278931 >>> model = rnd_search_cv.best_estimator

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