朋友cys

最新推荐文章于 2024-11-21 21:09:29 发布
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gimgen1026
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ETF定投数据分析4——计算各种回测指标
不会写python的牙医不是好司机（本博客已关闭，不再更新）
01-31 3184
先计算各种回测和评估策略时要用的指标吧。 参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24356155 https://zhuanlan.zhihu.com/p/55425806 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29386150 先建立一个新的分支Index，再建立一个新文件index.py，写计算各种指标的程序。 这个过程折腾了我几天，方法是先建立...
bzoj 2658: [Zjoi2012]小蓝的好友(mrx) Treap
lych的博客
05-30 1448
Treap神题。。。首先将问题转化为补集即求不含一个坏点的矩形个数。        考虑这道题目的暴力；显然我们枚举矩形的下边界，得到每一列可以向上拓展多少（视为高度），用单调队列可以求出对于列i向左向右拓展到多少然后就能求出该下边界的答案了。        注意到如果把向左能拓展到的看成是在dfs一颗树时入栈的序号，向右能拓展到的看成是在dfs时出栈的序号，那么显然这可以看成一棵树的dfs序
bzoj 4243: 交朋友 bfs
lych的博客
03-26 880
显然两个国家如果能进行会议那么一定要进行会议。考虑怎样的国家可以进行会议，注意到一个点，对于它的出边到达的点（称为后继），如果后继的个数>=2，那么这些后继之间可以两两进行会议。那么不妨将这些点缩成一个点，然后不断缩点直到不能缩为止，这时，对于一个缩起来的点，里面边的数量为包含点的数量*（包含点的数量-1），对于普通的点，对答案的影响即出度。        不妨用并查集来缩点。注意对于一对点(i
bzoj 3684: 大朋友和多叉树 生成函数
lych的博客
04-17 1759
关于生成函数，可以见金策爷的课件。        设F为多叉树的生成函数，第n项表示根权值为n时的方案数；C为儿子的生成函数，那么有：        F(x)=Σi∈(S)F(x)^i+x，也就是F(x)=C(F(x))+x，移项得到F(x)-C(F(x))=x，那么令G(x)=x-C(x)，就有：G(F(x))=x，因此F(x)是G(x)的复合逆。然后运用拉格朗日反演：        [x
2022/2/23、24——浙大版《C语言程序设计实验指导》《基础题集》PAT错题记
m0_51268430的博客
02-23 204
7-34 通讯录的录入与显示 (10 分) 通讯录中的一条记录包含下述基本信息：朋友的姓名、出生日期、性别、固定电话号码、移动电话号码。 本题要求编写程序，录入N条记录，并且根据要求显示任意某条记录。 输入格式： 输入在第一行给出正整数N（≤10）；随后N行，每行按照格式姓名 生日 性别 固话 手机给出一条记录。其中姓名是不超过10个字符、不包含空格的非空字符串；生日按yyyy/mm/dd的格式给出年月日；性别用M表示“男”、F表示“女”；固话和手机均为不超过15位的连续数字，前面有可能出现+。 在
ISME：土壤微生物对硫的短期及长期利用的决定因素-基于13C,15N,14C和35S多同位素标记结果...
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
09-24 1764
土壤中硫利用和微生物化学计量的底物控制：13C、15N、14C 和 35S 四重标记的结果Substrate control of sulphur utilisation and micr...
第十五届巅峰极客wp_web
Yu4xr的博客
11-21 1290
本文记录了第十五届巅峰极客 Web 部分的解题过程，队伍最终排名第13名。涉及多个 Web 安全领域的挑战，包括 XSS、SSTI 模板注入、SSRF、Flask session 伪造、pickle 反序列化、文件上传、文件包含、JWT 漏洞等。每个挑战都提供了详细的漏洞分析和利用方法，以及相应的 payload 和解决方案。
[BZOJ4246]两个人的星座(计算几何)
weixin_30838873的博客
04-12 88
4246: 两个人的星座 Time Limit:40 SecMemory Limit:256 MBSubmit:101Solved:55[Submit][Status][Discuss] Description JOI酱和IOI酱是好朋友。某天，JOI酱与IOI酱决定去山上的某个展望台进行天体观测。 从展望台上可以观测到N颗星星，编号为1...N。每颗星星的颜色为红...
iOS利用系统分享实现分享视频功能
Lydia的博客
03-08 7633
1. 先说说自己走的弯路 要使用系统分享，由于之前没接触过，上网发现UIActivityViewController可以实现原生分享。UIActivityViewController可以分享文本、图片、链接， NSString *textToShare = @"文本内容"; UIImage *imageToShare = [UIImage imageNamed:@"imagen
cys.rar_自动 机
09-24
为了解决这一问题，我们为朋友的工厂开发了一套自动烫印机的控制板程序。 自动烫印机的核心在于其控制系统，这通常包括硬件电路设计和软件程序开发两个部分。硬件部分主要涉及PLC（可编程逻辑控制器）、传感器、...
KIS 专业版16.09安装视频教程
08-21
鉴于很多新手朋友不会安装KIS云专业版16.09，故而出此教程！
捕捞季节通达信指标公式源码.doc
08-11
6. CYS13 := (CLOSE - SSRCBJX) / SSRCBJX * 100; 7. XYSHSL := EMA(VOL / CAPITAL * 100, 13); 捕捞季节指标的输出结果是彩柱状的图形，绿色柱状表示个股处于短线弱势状态，红色柱状表示个股处于短线强势状态，而...
基于模型预测算法的含储能微网双层能量管理模型：储能优化与成本控制 MATLAB
08-23
基于模型预测算法（MPC）的含储能微网双层能量管理模型。该模型旨在解决微网环境中风电、光伏、储能设备及超级电容器的协同工作问题，特别关注储能设备的退化成本及其全寿命周期的成本优化。模型采用双层调度策略，上层EMS系统负责最小化总运行成本，下层EMS负责消除预测误差引起的波动，确保微网的稳定运行。通过MATLAB平台实现的仿真结果显示，该模型在最小化运行成本和提高运行效率方面表现出色。 适合人群：从事智能电网研究的技术人员、电力系统工程师、科研工作者及高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要优化微网能量管理的研究项目和技术应用，目标是提升微网系统的运行效率和经济性，同时降低运营成本。 其他说明：文中提供了详细的模型构建方法和仿真代码，有助于读者深入了解并应用于实际项目中。
电力系统中电压型虚拟同步发电机(VSG)仿真模型的一次调频、虚拟阻抗及无功电压补偿技术实现
08-23
电压型虚拟同步发电机（VSG）的Simulink仿真模型构建方法及其三大核心技术：一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿。首先阐述了一次调频的实现方式，通过MATLAB函数模拟传统发电机的惯量特性，调整虚拟惯量和阻尼系数来应对电网波动。接着解释了虚拟阻抗的作用，即在控制器内部通过数学运算实现类似实际电阻的效果，从而优化系统的动态性能。最后探讨了无功电压补偿机制，强调了PI参数整定以及前馈补偿对提高系统稳定性的重要性。文中还提供了具体的实验数据和应用场景，如突加负载时频率变化情况和容性负载切入时电压波动情况。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、微电网控制策略的研究人员、对逆变器控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解VSG仿真建模的人群，旨在帮助他们掌握一次调频、虚拟阻抗和无功电压补偿的具体实现方法，以便更好地应用于实际项目中。 其他说明：作者将完整的模型参数发布到了GitHub上，供读者下载参考。同时提出了关于多台VSG并联系统中无功环抢功率的问题作为后续讨论方向。
量子遗传算法：智能优化算法的突破与高效应用 - 智能优化
08-23
内容概要：本文深入探讨了量子遗传算法（QGA）的基本原理及其在智能优化领域的应用。首先介绍了QGA的核心概念，如量子比特的概率幅、量子叠加态以及量子旋转门操作。接着详细解释了QGA相较于传统遗传算法的优势，包括更快的收敛速度、更广泛的搜索范围和更高的求解精度。文中还提供了具体的Python代码示例来展示量子染色体的编码、观测和旋转门操作的具体实现。此外，文章讨论了适应度函数的设计对算法性能的影响，并举例说明了QGA在解决复杂多峰优化问题（如旅行商问题）中的优势。最后指出，虽然QGA在某些情况下可能会增加计算开销，但在处理高维优化问题时表现出色。 适合人群：对智能优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及从事相关领域工作的工程师。 使用场景及目标：适用于需要解决复杂多峰优化问题的研究和工程项目，特别是在高维数据处理方面有较高要求的应用场景。目标是提高优化问题的求解效率和准确性。 其他说明：尽管量子遗传算法在特定条件下能够显著提升优化效果，但它并非万能解决方案。对于简单单峰问题，传统的遗传算法可能是更好的选择。
yolov5 + csl-label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
最新发布
08-23
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/4fa9747dfbf4 (最新版、最全版本)yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)（Rotation Detection）（Rotated BBox）基于yolov5的旋转目标检测
数据结构与算法相关实现项目
08-23
主要是一些设计到数据结构与算法相关知识的问题解决
灰狼优化算法(GWO)与多种优化算法优化BP神经网络回归预测的代码对比——包括R2、MAE、MSE等评价指标
08-23
内容概要：本文详细探讨了利用灰狼优化算法（GWO）对BP神经网络进行优化的方法，并将其应用于回归预测任务。文中不仅介绍了GWO的基本原理和具体实现步骤，还展示了如何将优化后的参数应用到BP神经网络中，从而显著提高预测精度。此外，作者还对比了GWO-BP与其他几种常见优化算法（如SSA、GEO、WOA、SMA）的表现，通过多个评价指标（R2、MAE、MSE、RMSE、MAPE）进行了全面评估。结果显示，尽管GWO-BP的训练时间有所增加，但在预测精度方面表现出色。同时，代码设计采用了面向对象的方式，使得更换不同的优化算法变得非常简单。 适合人群：对机器学习尤其是神经网络优化感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高BP神经网络预测精度的研究项目，特别是在非实时更新的应用场景下。目标是帮助研究人员理解和掌握如何使用GWO来优化BP神经网络，以及如何灵活地替换其他优化算法。 其他说明：代码质量高，易于扩展和修改，提供了详细的注释和实例，便于学习和实际应用。
2015-2018年咸海流域1km归一化植被指数8天合成数据集
08-23
数据说明文件
分子网络cys文件解析
05-01
### 如何解析分子网络 CYS 文件 CYS 文件是一种由 CytoScape 软件使用的专有文件格式，主要用于存储生物网络数据（如蛋白质-蛋白质相互作用、基因调控网络等）。以下是关于如何解析和操作 CYS 文件的相关信息： #### 1. **CYS 文件结构概述** CYS 文件实际上是一个压缩包（ZIP 格式），内部包含了多个 XML 和其他类型的文件。主要组成部分如下： - `cytoscapejs.json`：描述网络的 JSON 数据文件。 - `network collection.xml`：定义网络集合的信息。 - `visual styles/`：保存可视化的样式设置。 因此，要解析 CYS 文件，可以通过解压 ZIP 文件并分析其内容来实现[^4]。 #### 2. **使用 Python 解析 CYS 文件** Python 是一种强大的编程语言，能够轻松处理 CYS 文件的内容。以下是一个简单的脚本示例，展示如何提取和解析 CYS 文件中的核心数据： ```python import zipfile import json def parse_cys_file(cys_path): with zipfile.ZipFile(cys_path, 'r') as z: # 提取 cytoscapejs.json 文件 with z.open('cytoscapejs.json') as f: data = json.load(f) nodes = data['elements']['nodes'] edges = data['elements']['edges'] print("Nodes:") for node in nodes: print(node['data']) print("\nEdges:") for edge in edges: print(edge['data']) # 替换为实际的 CYS 文件路径 parse_cys_file("example.cys") ``` 此代码通过读取 `cytoscapejs.json` 中的数据，提取节点（nodes）和边（edges）的信息，并打印出来[^5]。 #### 3. **使用 CytoScape 工具查看和编辑 CYS 文件** CytoScape 是一款专门用于可视化和分析复杂网络的软件，支持直接打开和编辑 CYS 文件。如果仅需查看或简单修改网络数据，推荐使用 CytoScape GUI 工具[^6]。 安装 CytoScape 后，可以直接加载 CYS 文件并通过图形界面探索网络结构及其属性。 #### 4. **转换 CYS 文件至其他格式** 有时可能需要将 CYS 文件转换为更通用的格式（如 CSV 或 GraphML）。这可以通过以下方式完成： - 利用 CytoScape 的导出功能，将其转换为目标格式。 - 结合 Python 脚本手动解析 `cytoscapejs.json` 并重新组织成目标格式。 例如，将节点和边导出为 CSV 文件： ```python import csv import zipfile import json def convert_to_csv(cys_path, output_prefix): with zipfile.ZipFile(cys_path, 'r') as z: with z.open('cytoscapejs.json') as f: data = json.load(f) nodes = data['elements']['nodes'] edges = data['elements']['edges'] # 导出节点到 CSV with open(output_prefix + '_nodes.csv', mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['id', 'name']) for node in nodes: writer.writerow([node['data']['id'], node['data'].get('name', '')]) # 导出边到 CSV with open(output_prefix + '_edges.csv', mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['source', 'target', 'interaction']) for edge in edges: writer.writerow([ edge['data']['source'], edge['data']['target'], edge['data'].get('interaction', '') ]) convert_to_csv("example.cys", "output") ``` 这段代码会生成两个 CSV 文件，分别表示节点和边的信息[^7]。 --- ###
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