DACE_代理模型_Kriging拟合_Putting5M5

DACE_代理模型_Kriging拟合_Putting5M5_源码

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本项目提供了DACE（设计和分析计算机实验）中Kriging代理模型的高效实现代码，适用于大规模数据集Putting5M5的应用场景。 Kriging代理模型通用程序基于高斯假设拟合预测数据。

Kriging.rar_Kriging代理模型_Kriging方法_MATLAB代理模型_kriging MATLAB应用程序

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本资源包包含Kriging代理模型的相关资料及MATLAB实现代码，适用于研究和应用领域中的数据插值与预测问题。 kriging代理模型的应用虽然例子不多，但其中的各种说明能够很好地帮助学习。

Kriging模型_Matlab_代理模型应用_Kriging代理模型_matlab_kriging_model

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本资源深入探讨了Kriging模型在Matlab环境下的实现与优化，并展示了其作为代理模型应用于复杂系统仿真和预测中的强大功能。提供完整的Kriging代理模型代码及说明书、使用手册。

MEIGA_基于Kriging的代理模型优化_遗传算法_Kriging代理模型_Kriging优化

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本研究提出了一种结合Kriging代理模型与遗传算法的优化方法（MEIGA），用于提高复杂系统建模效率和精度，特别适用于黑箱函数优化问题。 EGO算法的实现利用了遗传算法及kriging代理模型，并通过经典案例进行优化求解。

Matlab代码Cox模型拟合-R：模型拟合

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本资源提供利用MATLAB实现Cox比例风险模型的代码，适用于生存分析中的数据拟合与模型评估。通过R语言接口增强功能，便于科研和数据分析人员使用。这是我为客户、同事或我自己编写的各种R和其他代码的地方，用于学习和演示。尽管许多成熟的R包可以轻松实现大多数功能，但我仍尝试将一些注释良好且概念清晰的代码组合在一起以从头开始构建。通常使用这些程序包提供示例来比较结果。最近，我一般创建某种类型的文档而不是标准的*.R文件，因此您也可以检出该存储库。模型拟合与各种型号的拟合相关的代码：一因素随机效应、二因素随机效应... 贝叶斯（主要是斯坦）具有beta响应的混合模型等 SC和TR 仓库的这一部分已被弃用，但曾经是“短期课程”和“技术报告”的一部分。请改为查看信息库或转到网站的相关部分，在其中可以找到成品。其他一些随机的小项目： FizzBuzz测试、递归地反转字符串、递归换行等。

模拟炒股代码集合（含6个源码）

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本合集提供六个不同功能和风格的模拟炒股程序源码，适合编程爱好者、股票投资者学习研究使用。在IT行业中，模拟炒股软件是金融领域中的重要学习工具之一。它允许用户无需实际资金即可体验股票市场的交易过程，并帮助他们学习投资策略。本集合包含六个不同的模拟炒股源码，适合具有一定VC（Visual C++）或C++编程基础的开发者进行深入研究和二次开发。 1. **VC 和 C++ 技术** - VC（Visual C++）是微软公司推出的一款集成开发环境，主要用于编写C++代码。它提供了强大的调试工具、性能分析器以及图形用户界面设计工具，适用于桌面应用程序的开发。 - C++ 是一种通用且面向对象的编程语言，以高效性、灵活性和丰富的库支持著称。在模拟炒股软件中使用C++可以实现高效的算法处理大量实时数据，并提供快速响应的用户体验。 2. **模拟炒股的核心功能** - **市场数据获取**：系统需要实时或历史股票市场的数据，这些通常通过API接口从证券交易所获得或者采用本地存储的数据文件。 - **交易逻辑**：包括买入、卖出、持有和委托订单等功能，需实现与真实市场一致的交易规则如涨跌停限制及交易时间等。 - **账户管理**：用户账户的设立、虚拟资金分配以及保存查询交易记录的功能。 - **图表分析**：提供K线图、成交量等相关技术工具帮助理解并预测市场趋势。 - **风险提示**：模拟系统应具有止损和止盈设置等功能，以提醒使用者注意潜在的风险。 3. **文件名称解析** - `UPmarkets-0.1.0.tar.gz` 是一个tar打包且使用gzip压缩的文件，在Linux或Unix环境中常见。它可能包含部分源代码或配置文档。 - `stock.rar` 和 `gupiaomoni.rar` 都是RAR格式的压缩包，通常在Windows平台上使用，内含单独的模拟炒股程序源码或者资源文件。 - `炒股软件源码C++.rar` 明确指出为用C++编写的股票交易系统代码，适合有经验的开发者研究学习。 - `stock-source.rar` 可能包含与股票相关的部分源代码或配置文档。 - `easytrader-master.zip` 虽然通常指Python库用于自动化交易程序但这里可能指的是一个使用C++实现的版本以支持交易平台交互和自动下单等功能。 4. **学习与开发** 对于开发者而言，这些开源项目可以作为实例来了解如何构建模拟炒股系统、处理股票数据以及实现用户界面。同时，它们也可以被用作教学材料，在安全环境中帮助学生理解金融交易系统的运作机制并实践投资策略。通过深入研究和二次开发这些源码不仅能提升C++编程技能还能增进对金融市场操作的理解，对于希望投身于金融软件开发或提高个人投资技巧的人来说是十分宝贵的资源。

FLAC动静结合加载模拟源代码

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本项目提供了一种创新的方法来模拟FLAC音频文件的数据流，实现了动态和静态数据相结合的高效加载机制。通过优化的源代码设计，能够有效提升音频处理效率与性能。在IT行业尤其是工程模拟与计算力学领域内，FLAC（Fast Lagrangian Analysis of Continua）是一款广泛使用的有限差分程序，用于土木、地质及地下结构中的流体流动、地震响应以及静态和动态加载问题的仿真工作。其三维版本名为FLAC3D，能够处理复杂的三维度数地质与工程难题。该压缩包文件提供了一个关于使用FLAC3D进行动静组合加载模拟实例的源代码。在实际工程项目中，结构会受到各种不同类型的载荷影响，包括静态载荷（如自重）和动态载荷（例如地震动）。动静组合加载模拟旨在准确预测这些不同类型载荷下的结构行为表现，这对于安全评估与设计至关重要。文件中的static&dynamic.txt可能包含用于描述加载条件、边界条件及材料属性等关键参数的脚本或指令。在FLAC3D中，用户可以编写脚本来定义模型初始状态、加载历史和监控变量等内容，从而实现静态载荷与动态载荷的组合模拟。动静组合加载模拟通常包括以下几个步骤： 1. **模型建立**：创建一个三维几何结构模型，这可以通过导入CAD数据或使用FLAC3D内置建模工具直接构建。 2. **材料属性定义**：根据实际情况设定弹性模量、泊松比及剪切模量等力学特性。对于动静组合加载模拟，可能还需要考虑阻尼特性。 3. **静态加载**：设置初始的静态载荷（如均匀分布或集中载荷），执行静态分析以得到结构在静力作用下的应力和位移状态。 4. **动态加载**：定义动态载荷条件（例如地震动的时间历程数据），并设定时间步长、积分方法等参数，然后进行动态模拟计算。 5. **动静组合**：结合静态与动态分析结果，评估结构在动静组合载荷下的响应情况。这可能涉及到线性叠加法或时程分析法等多种策略的应用。 6. **后处理**：通过图形化工具对应力、位移、速度和加速度等数据进行可视化操作，以便理解结构性能及潜在破坏模式。 7. **优化与迭代**：根据模拟结果调整模型参数或设计方案，并重复上述步骤直至满足工程需求为止。 FLAC3D凭借其强大的数值计算能力能够处理复杂的动静组合加载问题，为工程师们提供了强有力的工具。此压缩包中的源代码和脚本段落件则提供了一个学习并应用此类模拟方法的良好起点，有助于加深对FLAC3D工作原理及使用方式的理解。

GMM的高斯混合模型源代码

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本代码实现了一个基于Python的数据分析工具，用于构建和训练GMM（高斯混合模型），适用于聚类、概率估计等任务。高斯混合模型GMM的源代码包括使用numpy实现和sklearn实现两个版本，并且无需安装其他依赖包。

VRML代码源文件的虚拟教室模型

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简介：该作品为一个基于VRML语言编写的虚拟教室模型源码。通过此代码可以构建出一个三维立体的虚拟教学环境，适用于在线教育、远程学习等场景。虚拟教室里有学生人物、树木的图像、桌子、椅子、黑板以及电风扇等元素。

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