网络传播模型Python代码实现

SI模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import smallworld as sw #邻接矩阵 a = sw.a # 感染率 beta = sw.beta #初始患者 origin = sw.origin def si_(a, beta, origin): #总人数 n = a.shape[0] #控制符 judge = 1 #未感染人群 s = np.arange(n) s = np.delete(s, origin)…

python网络编程——网络IO模型

1 网络IO模型介绍服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型,常见的IO模型有四种: (1)同步阻塞IO(Blocking IO):即传统的IO模型. (2)同步非阻塞IO(Non-blocking IO):默认创建的socket都是阻塞的,非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK.注意这里所说的NIO并非Java的NIO(New IO)库. (3)IO多路复用(IO Multiplexing):即经典的Reactor设计模式,有时也称为异步阻塞IO,Java中的S…

数学建模python matlab 编程(疾病传播模型)

例12:一只游船上有800(1000)人,一名游客不慎患传染病,12(10)小时后有3人发病,由于船上不能及时隔离,问经过60(30)小时,72小时,患此病的人数.(与人口模型和Logistic模型类似) 先用python和matlab模拟我的python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import random import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=[u's…

隐马尔科夫模型，第三种问题解法，维比特算法（biterbi) algorithm python代码

上篇介绍了隐马尔科夫模型本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(…

导出pb模型之后测试的python代码

链接:https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 保持Server端与API不变有什么好处呢?有很多好处,我只从我体会的一个方面举例子说明一下,比如我们需要部署一个文本分类模型,那么输入…

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络分享到:18 本文由伯乐在线 - 耶鲁怕冷翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下: X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y…

基于深度学习的人脸性别识别系统（含UI界面，Python代码）

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录前言 1. 效果演示…

学习TensorFlow，浅析MNIST的python代码

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中…

利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下如何不靠耐心测试通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook…

教你用一行Python代码实现并行（转）

教你用一行Python代码实现并行本文教你通过一行Python实现并行化. Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉.撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题.常见的经典Python多线程.多进程教程多显得偏"重".而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容. 传统的例子简单搜索下"Python多线程教程",不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子: #Example.py ''' Standard Prod…

【OSI】网络协议模型

一.网络相关概念 IP地址: 主机用于路由寻址用的数字标识域名: 便于IP地址记忆 DNS: 通过注册的域名指向 ip 的服务 DDNS: 将用户的动态IP地址映射到一个固定的域名解析服务上用户每次连接网络的时候客户端程序就会通过信息传递把该主机的动态IP地址传送给位于服务商主机上的服务器程序,服务器程序负责提供 DNS服务并实现动态域名解析实现一个用户访问域名---客户端传递ip---服务器DNS动态解析--域名解析给用户访问对应的地址 MAC地址: 物理地址/硬件…

我非要捅穿这 Neutron（一）网络实现模型篇

目录文章目录目录前言传统网络到虚拟化网络的演进单一平面网络到混合平面网络的演进 Neutron 简述 Neutron 的网络实现模型计算节点网络实现模型内外 VID 转换网络节点网络实现模型控制节点的网络实现模型参考文献前言有人说 Neutron 难学,不信邪的我非要捅穿这 Neutron(热血). 本文从整体上介绍 Neutron 的部署架构.网络实现模型.上层资源模型.底层技术支撑.设计意图以及实践案例.目的是从鸟瞰的视角掌握 Neutron 的全局.本文参考和引用了…

手写算法-python代码实现KNN

原理解析 KNN-全称K-Nearest Neighbor,最近邻算法,可以做分类任务,也可以做回归任务,KNN是一种简单的机器学习方法,它没有传统意义上训练和学习过程,实现流程如下: 1.在训练数据集中,找到和需要预测样本最近邻的K个实例: 2.分别统计这K个实例所属的类别,最多的那个类别就是样本预测的类别(多数表决法): 对于回归任务而言,则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法): 因此,该算法的几个重点在于: 1.K值的选取,K值的不同直接会导致最终结果的不同: 选择较小的k值,就相当…

学习 27 门编程语言的长处，提升你的 Python 代码水平

Python猫注:Python 语言诞生 30 年了,如今的发展势头可谓如火如荼,这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计,而不可否认的是,Python 从其它语言中偷师了不少.本文作者是一名资深的核心开发者,他广博的视野和精准的认识,让我对 Python 的设计了解得更为全面,同时,他"利用自豪感而非恐惧感"的说法,传达出来的是"专注于自我的进步,不嫉妒他人的成功"的原则,对我也很有帮助.原文写于 2015 年,躺在我的收藏夹里很久很久了,如今顺利翻译掉,这是一件能…

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是…

无需操作系统和虚拟机，直接运行Python代码

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B…

神经网络BP算法C和python代码

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的实际观測结果 y.特征值…

Python网络01 原始Python服务器

原文:Python网络01 原始Python服务器作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 之前我的Python教程中有人留言,表示只学Python没有用,必须学会一个框架(比如Django和web.py)才能找到工作.而我的想法是,掌握一个类似于框架的高级工具是有用的,但是基础的东西可以让你永远不被淘汰.不要被工具限制了自己的发展.今天,我在这里想要展示的,就是不使用框架,甚至不使用Python标准库中的高级包,只使…

winsock编程IOCP模型实现代码

winsock编程IOCP模型实现代码话不多说,上代码.借鉴<windows核心编程>部分源码和CSDN小猪部分代码. stdafx.h依赖头文件: #include <iostream> #include <WinSock2.h> #include <MSWSock.h> #include <vector> #include "Singleton.h" #include "IOCPWrapper.h"…

六行python代码的爱心曲线

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =…

深入理解 GIL：如何写出高性能及线程安全的 Python 代码

深入理解 GIL:如何写出高性能及线程安全的 Python 代码本文由伯乐在线 - 郑芸翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:A. Jesse.欢迎加入翻译组. GIL对多线程的影响:http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf 前引 6岁时,我有一个音乐盒.我上紧发条,音乐盒顶上的芭蕾舞女演员就会旋转起来,同时,内部装置发出“一闪一闪亮晶晶,满天都是小星星”的叮铃声.那玩意儿肯定俗气透了,但我喜欢那个音乐盒,我想知道它的工作原理是什么.…

15行python代码，帮你理解令牌桶算法

本文转载自: http://www.tuicool.com/articles/aEBNRnU 在网络中传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送,令牌桶算法就实现了这个功能, 可控制发送到网络上数据的数目,并允许突发数据的发送. 什么是令牌从名字上看令牌桶,大概就是一个装有令牌的桶吧,那么什么是令牌呢? 紫薇格格拿的令箭,可以发号施令,令行禁止.在计算机的世界中,令牌也有令行禁止的意思,有令牌,则相当于得到了进行操作的授权,没有令牌,就什么都不能做.…

无需操作系统直接运行 Python 代码

PEP 8 - Python代码样式指南

PEP 8 - Python代码样式指南 PEP: 8 标题: Python代码风格指南作者: Guido van Rossum <python.org上的guido>,Barry Warsaw <python.org上的barry>,Nick Coghlan <ncoghlan at gmail.com> 状态: 活性类型: 处理创建: 05 - 07月2001 后的历史: 05-Jul-2001,01-Aug-2013 内容介绍愚蠢的一致性是小心灵的大地精…

决策树原理实例（python代码实现）

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同…