Advertisement

CASCADE ABM共享代码。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
CASCADE是一个开源的共享代码,它建立在基于代理的建模(ABM)框架之上,并利用了其强大的功能。 该框架依赖于Repast Simphony ABM库才能顺利运行。 您可以从repast下载页面获取这些资源,其中包含Eclipse IDE兼容的版本,该版本包含了所有必要的组件。 虽然Repast也可以在Eclipse IDE之外使用,但我们建议采用在Eclipse IDE中安装和运行的方式,以便更便捷地遵循提供的安装和使用指南。 为了开始使用CASCADE框架,请先克隆该项目,然后将其导入到Eclipse工作区中。 通过选择“运行CASCADE模型”来启动配置过程,CASCADE框架将默认使用CascadeConfig.xml文件中定义的预设仿真模型进行初始化。 在Repast GUI界面上点击“运行”按钮后,您将能够观察模拟过程的实时演进,以滴答作响的形式展现出来。 请务必知悉,此代码是基于研究项目的成果而开发的,因此可能会发生更改而不作提前通知。 同时,也请注意API可能存在更新或调整。 此外,此代码还记录了开发该项目的相关研究信息,并且得到了进一步的研究资助支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • CASCADE: CASCADE ABM
    优质
    CASCADE是一种创新的方法论,通过ABM(Agent-Based Modeling)框架下的共享编码技术,促进了复杂系统模拟中的协作与效率。 欢迎使用CASCADE基于代理的建模(ABM)框架的开源共享代码。它需要Repast Simphony ABM库才能运行。这些内容以及有关如何为您的操作系统进行安装的说明,可以从repast下载页面获得,并包含Eclipse IDE的兼容版本。可以在Eclipse IDE之外使用Repast,但是我们发现最简单的方法是在Eclipse IDE中使用它,并将基于此描述安装和使用过程。 要使用CASCADE框架,请克隆代码并将其导入到Eclipse工作区。通过“运行CASCADE模型”启动配置来执行,默认情况下会初始化定义在CascadeConfig.xml中的默认仿真模型。在Repast GUI上点击run按钮,您可以看到模拟的进展情况。请注意,这是研究项目代码,在进行更改或API更新时不会另行通知。 此框架是基于先前的研究项目开发而成,并且支持进一步的研究工作。
  • -LCKSVD
    优质
    LCKSVD是一款旨在促进开发者间协作与资源共享的开源软件工具。通过LCKSVD,用户可以便捷地上传、分享及下载各类开发资源和代码片段,加速项目进展并降低重复劳动。 sharingcode-LCKSVD 是一个与计算机科学和机器学习相关的项目,特别是在图像处理和特征表示领域应用了算法。从标题来看,我们可以推测这可能是一个开源代码库,用于实现LCKSVD(局部竞争编码的K-SVD)算法。K-SVD是一种数据稀疏表示的方法,在图像分析和压缩中广泛应用。而LCKSVD则是在此基础上进行了改进,引入了局部竞争的概念,使得在处理高维数据时能够更好地捕捉到局部信息。 **LCKSVD算法详解:** LCKSVD(Local Competitive K-SVD)是从传统的K-SVD算法演变而来,旨在解决K-SVD在大规模、高维度数据上的效率问题。K-SVD通过将数据集分解为原子集合来减少复杂性,并使得数据能够以稀疏的方式表示出来。然而,在实时或大数据量的场景中,K-SVD的计算成本较高。 LCKSVD的核心在于局部竞争机制,它在训练过程中引入了邻居的概念:每个数据点不仅与其自身对应的原子进行优化,还会考虑其周围的其他数据点的影响。这样做的好处是能够捕获到数据之间的局部结构,并生成更加适应于现有分布的数据字典,从而提高表示的准确性。 **分类与KSVD的关系:** 在机器学习领域中,分类模型用于将输入数据分配至预定义类别之中。KSVD和LCKSVD可以作为特征提取工具来提升分类任务的表现力。它们能够帮助从原始数据集中学习并提取出有效的特征信息,这些特征可用于构建各种类型的分类器(例如支持向量机、决策树或神经网络等)。通过利用KSVD或者LCKSVD得到的稀疏表示形式,可以降低输入的数据维度,并同时保留关键的信息内容。这有助于改善分类模型的学习效果和计算效率。 **应用场景:** 1. **图像分类**:在识别不同类别的图片时,LCKSVD能够有效地提取出重要的局部特征信息。 2. **文本分类**:对于自然语言处理任务而言,使用LCKSVD可以更好地表示词语之间的语义关系从而改进文档的归类效果。 3. **视频分析**:由于其对数据中局部结构敏感的特点,LCKSVD同样适用于动作识别和场景分类等视频内容的理解与检索。 **项目使用和贡献** sharingcode-LCKSVD很可能为研究者及开发者提供了一个实现LCKSVD算法的代码库。用户可以利用这个资源快速地部署并测试该方法或与其他机器学习技术相结合进行实验探索。此外,开源项目的特性鼓励社区成员参与进来提出建议、修复bug或者添加新功能,从而促进对LCKSVD算法持续改进和发展。 sharingcode-LCKSVD是一个专注于图像特征表示和分类的代码资源库,它利用了高效的稀疏数据表示方法——即LCKSVD算法,在计算机视觉及机器学习领域内可以显著提升模型的表现力。无论是研究人员还是开发者都能从中获益,并推动相关研究工作的进一步发展。
  • Windows源
    优质
    《Windows源代码共享》探索了微软历史上前所未有的开放举措,详述了Windows操作系统源码分享的意义、影响及实施方式。 总共有43GB的信息泄漏到网络上,这些信息涉及多种旧版Windows操作系统及其相关版本,包括但不限于:Windows XP、Windows Server 2003、MS DOS 3.30、MS DOS 6.0、Windows 2000、Windows CE 3、Windows CE 4、Windows CE 5、Windows Embedded 7以及 Windows NT 3.5 和 Windows NT 4。
  • ChatGPT商业版
    优质
    ChatGPT商业版代码共享项目致力于为企业用户提供一个安全高效的平台,用于分享、协作及管理其软件开发过程中的代码资源,结合了先进的AI技术优化用户体验。 ChatGPT商业版源码可以共享。
  • gsconv-yolo完整
    优质
    gsconv-yolo项目提供了一套完整的YOLO对象检测模型代码实现,采用了创新的GSConv模块以提高模型性能。本项目旨在促进深度学习社区的研究与应用开发。 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务。对于车载边缘计算平台而言,大型模型难以实现实时性能要求;而由大量深度可分离卷积层组成的轻量级模型则无法达到足够的精度水平。为此,我们提出了一种新的轻量化卷积技术GSConv,旨在减轻模型负担的同时保持高准确性。通过引入细颈设计范例,我们的方法在计算成本效益方面进一步优化了检测器性能。经二十多组对比实验验证,该方法的有效性得到了充分证明:与原始检测器相比,改进后的检测器在公开数据集上取得了显著的成果(例如,在Tesla T4 GPU 上以100FPS的速度达到70.9% mAP0.5)。
  • Open CASCADE 示例源(C#)
    优质
    《Open CASCADE示例源代码(C#)》提供了使用C#语言与Open CASCADE技术进行交互的实例代码,适用于开发者学习和实践。 Open CASCADE Technology(简称Open CASCADE或OCCT)是一个开源的3D建模和CAD软件开发平台,主要用于构建基于几何模型的应用程序。它提供了丰富的API,支持多种几何数据结构、建模算法以及图形显示功能。C#版本的Open CASCADE样本源代码为开发者提供了在.NET环境中使用OCCT的示例和指南。 在C#中使用Open CASCADE,首先需要了解如何搭建开发环境,这通常包括安装OCCT库,配置C#项目以链接到相应的DLL,并设置必要的编译器选项。OCCT的C#接口允许开发者利用其强大的几何和拓扑处理能力,例如创建、修改和分析3D模型。 Open CASCADE的样本源代码包含各种示例程序,这些程序展示了如何使用C# API来实现不同的功能。例如: 1. **基本几何对象操作**:创建、复制和修改点、线、面、体等基础几何对象,并理解它们之间的关系和相互作用。 2. **拓扑结构**:学习处理形状(Shape)、实体(Entity)和图元(TopoDS_Shape),以及进行连接、拆分和修剪等操作。 3. **建模算法**:通过实例了解布尔运算(合并、相减、相交)、求交、近似及曲线曲面构造的高级几何算法。 4. **数据交换**:使用OCCT的STEP和IGES接口导入导出CAD数据,以实现与其他系统的兼容性。 5. **图形渲染**:学习如何显示3D模型,并掌握视图控制、光照、材质应用等技术。可以利用Vega或OpenGl进行图形展示。 6. **性能优化**:了解示例中的缓存机制和多线程处理,以提高大规模数据的处理效率。 7. **用户界面集成**:将OCCT功能与Windows Forms或WPF结合,创建交互式3D应用程序。 8. **错误处理和调试**:学习使用异常处理机制和日志记录来辅助开发过程中的调试工作。 在实际应用中,开发者可以通过研究这些示例源代码逐步掌握Open CASCADE的C# API,并在此基础上高效地构建自己的3D应用。深入理解底层实现细节也有助于定制与扩展OCCT功能。 对于希望在.NET环境中利用OCCT技术进行3D开发的人来说,Open CASCADE Sample Source C# 是一个非常有价值的资源。通过研究和实践,可以掌握这一强大工具的各个方面,并应用于CAD、CAE及CAM等领域中复杂的建模任务。
  • MATLAB源程序.zip
    优质
    本资源包包含多种实用的MATLAB源程序代码,涵盖信号处理、图像处理及数值分析等领域,便于学习和研究。 常用的MATLAB源代码非常适合学习编程,这些资源包含了丰富的数据和示例代码,并且可以直接运行,效果非常好。
  • C++ 内存操作
    优质
    本段代码展示了如何在C++中实现进程间通信(IPC)中的共享内存技术,包括创建、连接和删除共享内存对象的方法。适合需要高效数据交换的应用场景。 代码主要使用C++实现了IpcDataShm类,用于创建、写入和读取共享内存,并提供了文件里的使用说明和简单的示例程序。根据提供的说明可以创建所需的共享内存,实现进程间的通信。
  • RTX 内存示例
    优质
    本项目提供了一个关于如何在GPU计算中使用RTX技术实现共享内存优化的示例代码,适用于学习和研究。通过具体实例帮助开发者理解NVIDIA RTX架构下的高效数据处理方式。 在嵌入式系统与实时操作系统(RTOS)环境中,如Real-Time eXtension(RTX),通信机制是实现任务间协作的关键环节。RTX作为Keil uVision开发环境中的一个流行RTOS解决方案,特别适用于ARM Cortex-M处理器系列。 共享内存是一种高效的通信方式,在多线程环境下尤其有用。它允许不同的任务直接访问同一块内存区域,从而提高系统效率。本段落将探讨如何在RTX中使用共享内存进行数据交换。 理解RTX的任务和内存管理对于正确实施至关重要。RTX中的任务调度器根据优先级分配CPU时间片给各个任务,并且内存管理系统负责动态地分配与释放内存资源。在此基础上构建的共享内存机制提供了非阻塞通信的能力,从而增强了系统的响应速度和效率。 在RTX中使用共享内存的基本步骤如下: 1. **定义共享内存**:通过创建一个全局变量作为共享数据区域,在C代码中可以定义一个包含所需交换信息的数据结构体。例如: ```c typedef struct { int data; char message[50]; } SharedData; SharedData shared_memory; ``` 2. **初始化同步机制**:为了避免多个任务同时修改同一数据导致的问题,需要一种方法确保每次只有一个任务能够访问共享内存。这里使用互斥锁(`osMutexDef_t`)来实现: ```c osMutexId shm_mutex; osMutexDef(SHM_MUTEX); shm_mutex = osMutexCreate(osMutex(SHM_MUTEX)); ``` 3. **任务间通信**:每个任务在访问共享内存之前需要获取互斥锁,完成操作后释放。这可以通过调用`osMutexWait()`和`osMutexRelease()`函数来实现: ```c void task1(void const *arg) { while (1) { osMutexWait(shm_mutex, osWaitForever); // 访问共享内存区域 shared_memory.data++; osMutexRelease(shm_mutex); // 延时一段时间以便其他任务有机会运行 osDelay(1000); } } void task2(void const *arg) { while (1) { osMutexWait(shm_mutex, osWaitForever); // 访问共享内存区域 printf(Received data: %dn, shared_memory.data); osMutexRelease(shm_mutex); // 延时一段时间以便其他任务有机会运行 osDelay(500); } } ``` 4. **创建并启动任务**:通过使用`osThreadCreate()`函数来创建和启动这些任务: ```c osThreadId tid1, tid2; tid1 = osThreadCreate(osThread(task1), NULL); tid2 = osThreadCreate(osThread(task2), NULL); ``` 以上步骤展示了如何在RTX中通过共享内存实现高效的多线程间通信。需要注意的是,必须妥善处理同步问题以避免数据竞争现象的发生。正确使用互斥锁或其他同步原语可以在确保系统安全的同时提高效率和可靠性。 总之,在RTX环境中利用共享内存进行任务间的数据交换是一种高效的方法,但需要仔细设计同步机制来保证系统的稳定性和性能。
  • ABM-Calibration-SensitivityAnalysis:支持ABM校准与灵敏度分析的开源及数据
    优质
    简介:本项目提供一套用于进行 agent-based modeling (ABM) 校准和灵敏度分析的开源工具及配套数据,助力研究人员深入理解复杂系统动态。 在此处可以找到基于NetLogo和R的基于代理模型的示例代码、参数拟合校准及敏感性分析的结果。相应的手稿在《人工社会与社会仿真杂志》上发表,作者为Thiele JC, Kurth W 和 Grimm V(2014),题目是“促进基于代理模型的参数估计和敏感性分析:使用NetLogo和R的食谱”。 所采用的方法和技术包括: - 参数拟合: - 全因子设计 - 简单随机抽样 - 拉丁超立方抽样 - 拟牛顿法 - 模拟退火 - 遗传算法 - 近似贝叶斯计算 - 敏感性分析: - 局部敏感度分析(Local SA) - Morris筛选方法 - 设计实验 (DoE) - 部分相关系数和等级部分相关系数 - 标准化回归系数与标准化等级回归系数 - Sobol 指标法 - eFAST 方法 - 方差分解(FANOVA) 请参考我们的其他项目。