【visum工作笔记】之二

最新推荐文章于 2016-04-04 20:18:02 发布
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分类专栏： VISUM 文章标签： training visum
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wjm21/article/details/10362483
本文记录了Visum软件的使用心得，包括快捷键、Link属性设置、Filter的运用、PUT网络建立顺序及合理性检查。强调了Filter的重要性，并指出用Number of Line计算bus重复系数的误区。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

双休日其实有很多时间，但是笔记就在那里不会跑掉，所以不急。

终于轮到visum培训的那段时间了，在此之前我只是参照着manual自己摸索，培训的话能积累很多快速解决问题的方法。

1. visum中有哪些快捷方式和技巧呢？

每次学习一个新的软件时就想掌握一些快捷组合，让自己更快的进行操作。

   如果是在画link， 

   F5 = modify link shape

   F8 = split link

   Ctrl + 鼠标单击 = 在曲线段上添加一个点；点已有的点，则是删除

   F3 = 搜索

2. 为何定义了link type ，但是link 的属性（capacity， speed，lane number 等）仍旧不对？

  切记，在调整完link和turn后都必须手动的去点击 multi-editor 中的standard values 让它更加要求刷新。（

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最近挺泄气的，不是因为周末都加班，而是因为即使这样了，最终还是落标了。作为以为没什么资历的助理工程师，我除了很多东西学之外还要兼具很多打杂的活，一次又一次为投标准备，一次又一次在建完模型后项目嘎然而止。其实也挺伤心的，就不能完完整整，认认真真的做完一次吗，也不枉费我加班的心血。 不仅因为忙，还因为从7月5日后我开始接触meplan，一个我认为赶不上时代而应该被淘汰的仿真软件，但项目要求，没办法只
科研学习常用Ai软件
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<think>我们正在为用户推荐科研学习中常用的AI软件。根据用户提供的引用，特别是引用[1]提到Python非常适合初学者，有强大的库和可视化能力；引用[2]提到跨学科融合，AI在医学、金融等领域的应用；引用[3]提到大型预训练模型如GPT-3、BERT等。因此，我们可以结合这些信息，推荐与AI相关的科研软件和工具。由于用户是科研学习场景，我们将推荐涵盖机器学习、深度学习、数据处理、可视化以及大模型相关的软件和工具。注意：我们引用的来源是用户提供的三个引用，因此我们在回答中会使用[^1][^2][^3]来标注参考内容。常见的科研学习AI软件包括：1.Python及相关库：Python是AI领域的主流编程语言，拥有丰富的库和框架，非常适合科研和开发。2.MATLAB：在工程和科学计算中广泛应用，尤其是在信号处理、图像处理等领域。3.深度学习框架：如TensorFlow,PyTorch等，用于构建和训练神经网络。4.大型预训练模型工具：如HuggingFaceTransformers库，用于使用和微调BERT、GPT等模型。5.数据可视化工具：如Tableau,Matplotlib,Seaborn等，用于数据分析和结果展示。6.其他跨学科工具：根据具体领域，如医学影像处理用的ITK-SNAP，金融分析用的Pandas等。我们将按照上述分类详细说明。</think> 基于您的科研学习需求，我整理了以下主流AI软件推荐清单，并结合引用内容进行重点说明： ### 一、核心开发工具（必学） 1. **Python生态系统**（最佳入门选择[^1]） - 核心库：Scikit-learn（机器学习）、PyTorch/TensorFlow（深度学习） - 数据处理：Pandas/Numpy - 可视化：Matplotlib/Seaborn ```python # 典型科研示例：可视化训练过程 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.title('Model Training Progress') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend() ``` 2. **MATLAB**（工程领域首选） - 特别适用于信号处理、控制系统等方向 - 集成深度学习和传统算法工具箱 - 支持快速原型开发（Simulink） ### 二、大模型实践工具 1. **Hugging Face Transformers** - 支持GPT/BERT等[^3]大模型的微调与应用 - 包含100,000+预训练模型 ```bash # 快速调用GPT-2 from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') generator("AI在科研中的应用包括：") ``` 2. **OpenAI API** - 直接调用ChatGPT/GPT-4进行科研辅助 - 代码解释/论文摘要/实验设计等场景 ### 三、跨学科工具 | 领域 | 推荐工具 | 典型应用场景 | |------------|---------------------------|-------------------------| | 医学影像 | ITK-SNAP + MONAI | CT/MRI图像分割[^2] | | 金融分析 | TensorFlow Extended(TFX) | 风险预测模型开发[^2] | | 交通规划 | SUMO + PTV Visum | 智能交通流模拟[^2] | ### 四、可视化与协作平台 - **JupyterLab**：交互式笔记本（支持40+语言） - **Weights & Biases**：实验追踪与超参优化 - **Google Colab Pro**：免费GPU云环境（含V100/A100） > **科研路径建议**： > 初学者从Python生态[^1]入手 → 专业领域选择跨学科工具[^2] → 大模型开发[^3]进阶
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