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Anylogic的中文案例压缩包。

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简介:
该Anylogic中文案例资源,旨在为初学者提供Anylogic学习的良好起点。其中包含73个精心设计的建模案例,这些案例详细展示了Anylogic的使用方法,并能有效地帮助学习者熟悉工具栏以及各个数据库的功能,从而为他们掌握该工具打下坚实的基础。

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客服
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  • AnyLogic官网BigBook精选.pdf
    优质
    本PDF文件精选自AnyLogic官方资源库BigBook中的经典案例,特别针对中国读者进行汉化处理。它汇集了使用AnyLogic软件建模和模拟各种业务场景的成功实践,旨在帮助用户快速掌握仿真技术的应用技巧与方法论。 Anylogic 官网提供了很多案例文件和其他资源,并且全部都是免费下载的。你可以在官网找到《模型大全》中文版等相关资料:https://www.anylogic.com/resources/books/big-book-of-models-in-chinese/,完全不需要花费积分,官方提供的资源非常丰富!
  • AnyLogic.zip
    优质
    AnyLogic中文实例 是一个包含了使用 AnyLogic 软件进行系统动态模拟和建模的各种示例项目的压缩包。这些实例采用中文文档和注释,便于国内用户学习和应用。 Anylogic中文案例非常适合初学者学习Anylogic。这些案例包括73个建模实例,帮助初学者熟悉工具栏和各数据库的功能。
  • Java 从
    优质
    本教程详细介绍如何使用Java编程语言从ZIP或JAR等压缩包中解压文件的方法与步骤。 简单地从压缩包(Zip)中提取文件,并将提取出的文件名列出。
  • Nacos配置
    优质
    本资源为Nacos配置管理工具中的配置文件压缩包,包含项目运行所需的各种配置参数和环境变量设置,便于管理和更新。 基于微服务技术架构的电子商城系统源代码采用Vue、Spring Boot、MyBatis、Docker快速搭建。需要添加RocketMQ的配置,并将该配置加入到Nacos配置文件中:emall-order.yml rocketmq: name-server: 127.0.0.1:9876 #连接超时时间 producer: send-message-timeout: 30000 #发送消息超时时间 group: order-group
  • C语言与解代码示
    优质
    本文章提供了C语言实现文件压缩和解压缩的具体代码示例,帮助读者理解数据压缩算法在实际编程中的应用。适合希望学习或改进其文件处理技能的开发者参考。 文件压缩与解压缩源码程序调用示例C语言:以下是一个简单的示例代码,展示如何在C语言环境中实现文件的压缩和解压功能。此示例仅包括必要的函数调用及基本逻辑结构,并未涵盖所有细节或错误处理机制。 ```c #include #include // 假设已经链接了zlib库或其他相关库 int main() { // 文件名定义 const char *input_file = example.txt; const char *output_file_zipped = example.zip; const char *output_file_unzipped = example_unziped.txt; // 压缩文件示例代码 FILE *in = fopen(input_file, rb); if (in == NULL) { printf(无法打开输入文件\n); return -1; } FILE *out_zipped = fopen(output_file_zipped, wb); if (out_zipped == NULL){ fclose(in); printf(无法创建输出文件\n); return -2; } // 使用zlib或其他库进行压缩 int result = compressFile(in, out_zipped); if(result != 0) { printf(压缩失败\n); fclose(out_zipped); fclose(in); return -3; } fclose(out_zipped); fclose(in); // 解压文件示例代码 FILE *in_unzip = fopen(output_file_zipped, rb); if (in_unzip == NULL) { printf(无法打开压缩后的文件\n); return -4; } FILE *out_unzipped = fopen(output_file_unzipped, wb); if(out_unzipped == NULL){ fclose(in_unzip); printf(无法创建解压后输出的文件\n); return -5; } // 使用相关库进行解压缩 int result2 = uncompressFile(in_unzip, out_unzipped); if(result2 != 0) { printf(解压失败\n); fclose(out_unzipped); fclose(in_unzip); return -6; } fclose(out_unzipped); fclose(in_unzip); // 成功完成 printf(文件压缩与解压操作成功执行。\n); return 0; } // 压缩函数原型(假设已定义) int compressFile(FILE *input, FILE *output); // 解压函数原型(假设已定义) int uncompressFile(FILE *compressed_input, FILE *decompressed_output); ``` 请注意,上述代码中的`compressFile()`和`uncompressFile()`仅作为示例存在,并未提供具体实现。实际使用时需要根据所使用的库来替换这些函数的调用方式及参数设置。 此段落展示了如何通过C语言编写程序来进行文件压缩与解压操作的基本步骤及其注意事项,读者可以根据需求选择合适的第三方库进行详细编程实践。 以上就是利用C语言完成简单文件压缩和解压缩功能的一个示例。
  • 语言版).zip
    优质
    这是一个包含基础中文支持的压缩文件,适用于需要有限度的语言功能或对安装空间有严格要求的环境。下载后解压即可使用。 下载并解压语言包后会生成一个eclipse文件夹,在该文件夹下有两个子文件夹“features”、“plugins”。将这两个子文件夹复制到原始的Eclipse解压目录中,并覆盖原有内容即可完成汉化操作。例如,可以使用版本为eclipse-committers-2019-06-R-win32-x86_64.zip和BabelLanguagePack-eclipse-zh_4.12.0.v20190713060001.zip的文件进行操作。
  • C#与解
    优质
    本文将介绍如何使用C#编程语言来实现文件的压缩和解压缩操作。通过示例代码展示常用的压缩算法及其应用方法,帮助开发者轻松处理文件压缩需求。 本程序完全用C#编写,实现了解压缩、压缩单个文件及压缩文件夹的功能。
  • SQL ServerSXS件夹
    优质
    SXS文件夹是SQL Server安装过程中产生的系统组件共享文件夹。它包含了运行和维护SQL Server所需的各种语言和版本相关的资源。 此描述未直接提及“压缩包”,因为通常情况下,这些文件夹在实际使用中不会被单独压缩处理;若有关于特定情境下的SXS文件夹压缩包需求或疑问,请进一步说明以便提供更准确的信息。 在安装SQL Server时遇到错误:启用 Windows 功能 NetFx3 失败,错误代码为 -2146498529。解决方法是解压iOS镜像文件(打开介质文件),找到目录下的source文件夹,进入后找到sxs文件夹。
  • nltk_data
    优质
    NLTK_DATA压缩包包含了Python自然语言处理库NLTK所需的数据文件和模型资源,便于用户快速安装并使用该库进行文本分析。 在Python的自然语言处理(NLP)领域,NLTK库扮演着至关重要的角色,而nltk_data是其重要组成部分之一。它包含了大量用于训练模型、进行文本预处理以及执行各种NLP任务的数据集和资源。本段落将深入探讨nltk_data包含的各个子模块及其应用,帮助读者更好地理解这一关键工具。 首先来看`chunkers`模块。分词后的进一步处理称为Chunking,它通过组合具有相同词性的连续词语来形成更大的单元,如名词短语或动词短语。nltk_data提供了预训练的chunker,方便对文本进行结构分析,这对于信息提取和语义理解非常有用。 其次,`corpora`是nltk_data的核心部分之一,包含了各种语言的语料库(例如Brown语料库、Gutenberg电子书以及Web文本等)。这些丰富的数据源不仅用于训练和测试NLP模型,还适用于词汇习得、语法分析及情感分析等多种任务。 在`grammars`模块中,一系列预定义的语法规则被提供给开发者使用。通过结合这些规则与NLTK解析器,可以构建复杂的自然语言理解和生成系统。 `help`子目录为初学者提供了关于NLTK库的重要辅助信息、文档和示例教程等资源。 此外,在`models`模块中包含了一系列预训练模型(如词性标注器和命名实体识别器),这些可以直接应用于处理新的文本数据,大大减少了开发者的训练成本。 另外,nltk_data中的`stemmers`集合了多种词干提取算法(例如Porter Stemmer和Lancaster Stemmer)。它们能够将单词还原到其基本形式,便于后续的文本分析与信息检索工作。 在`taggers`模块中,则包括了一系列用于自动为每个单词添加词性标签的工具(如基于条件随机场的Maxent_Tagger),这是许多NLP任务的基础步骤之一。 最后,在处理文本时不可或缺的是通过使用nltk_data中的`tokenizers`来将文本分割成最基本的单元,例如PunktSentenceTokenizer能够智能地识别句子边界,这对于后续文本处理至关重要。 总之,nltk_data是NLTK库的强大后盾。它提供了丰富的数据资源、预训练模型和工具,极大地简化了自然语言处理的复杂性。无论是新手还是经验丰富的开发者都能从中受益,并利用其高效准确地实现诸如情感分析、主题建模及机器翻译等复杂的NLP任务。