传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

本文主要参考博客:http://chengjunwang.com/en/2013/08/learn-basic-epidemic-models-with-python/.该博客有一些笔误,并且有些地方表述不准确,推荐大家阅读Albert-Laszlo Barabasi写得书Network Science,大家可以在如下网站直接阅读传染病模型这一章:http://barabasi.com/networksciencebook/chapter/10#contact-networks.Barabasi

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的

大家还好吗? 背景就不用多说了吧?本来我是初四上班的,现在延长到2月10日了.这是我工作以来时间最长的一个假期了.可惜哪也去不了.待在家里,没啥事,就用python模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧.要声明的是本文纯属个人自娱自乐,不代表真实情况. 采用SIR模型,S代表易感者,I表示感染者,R表示恢复者.染病人群为传染源,通过一定几率把传染病传给易感人群,ta自己也有一定的几率被治愈并免疫,或死亡.易感人群一旦感染即成为新的传染源. 模型假设: ①不考虑人口出生.死亡.流动等情况,即人口数量保持

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)

1. 准备预训练好的模型 TensorFlow 预训练好的模型被保存为以下四个文件 data 文件是训练好的参数值,meta 文件是定义的神经网络图,checkpoint 文件是所有模型的保存路径,如下所示,为简单起见只保留了一个模型. model_checkpoint_path: "/home/senius/python/c_python/test/model-40" all_model_checkpoint_paths: "/home/senius/python/c_py

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share GBDT模型用于评分卡模型 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/88397303 转载本文主要总结以

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87968830 转载 浅谈行为评分卡我们知道行为评分卡只要用在

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

         刚接触自动化测试,由于没有编程语言的基础,是搞不懂代码里面的函数.封装.包以及其他概念,只是了解字符串.数组.元组及字典这种最基本的名词,更不懂自动化测试框架了.          在我这种外门汉的角度来看,代码不就是一页word文件写进去,从头执行到尾吗?其实不然,代码可不止一页word,很多页啊.         看着虫师的书籍学习自动化测试,边看边敲还是会忘记,想想还是做做笔记比较合宜.这篇笔记来粗略记下学习自动化测试的几种模型,可能再之后回来看会有特别的感受,先这样记着

欢迎您进入老吴的博客,如有联系请加QQ群:1055524279 Pycharm使用: 第一步:打开的界面: 选择代码路径和Python解释器版本 设置Pycharm菜单字体的大小: 设置编辑器里面字体大小: 设置文件编码: 设置背景颜色: 设置tab键为4个空格: 设置行号: 设置控制台背景颜色 Pycharm调试好以后开始使用Pycharm写Python的第一个代码步骤如下: 第一步: 下一步: 下一步: 下一步: 下一步: 下一步: 下一步: 下一步: 下一步 下一步:点击ok之后稍微等待

今天讲解简单的自动化测试模型,对于刚接触自动化测试的同学,由于没有编程语言的基础,是搞不懂代码里面的函数.封装.包以及其他概念,只是了解字符串.数组.元组及字典这种最基本的名词,更不懂自动化测试框架了. 这篇笔记来粗略记下学习自动化测试的几种模型. 1.线性测试 线性测试,顾名思义,就是一条路按照一条直线走到底.它的每个脚本都是独立的,都可以拿出来单独运行,来验证一个功能点,上两段小代码举个栗子: 打开百度主页: # coding:utf-8 from time import sleep  #

欢迎您进入老吴的博客,如有联系请加QQ群:1055524279 首先在Pycharm的官网下载Pycharm Pycharm官网链接:https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 第一步  双击可以执行文件 第二步:在弹出的PyCharm安装欢迎页面中,点击“Next按钮”进入下一步: 第三步:在出现的“选择安装位置”窗口中,可以通过“Browse按钮”选择软件安装位置(通常采用默认位置).选择好目标位置后,点击“Next

最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 在图论中,最短路径长度与最短路径距离却是不同的概念和问题,经常会被混淆. 求最短路径长度的常用算法是 Dijkstra 算法.Bellman-Ford 算法和Floyd 算法,另外还有启发式算法 A*. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 最短路径问题 最短路径问题是图论研究中的经典算法问题,用于计算图中一个顶点到另一个顶点的最短路径. 最短路径问题有几种形式

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型边值问题的建模与求解,不涉及算法推导和编程,只探讨如何使用 Python 的工具包,零基础求解微分方程模型边值问题. 通过 3个 BVP 案例层层深入,手把手教你搞定微分方程边值问题. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 常微分方程的边值问题(BVP) 1.1 基本概念 微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式. 微分

非线性规划是指目标函数或约束条件中包含非线性函数的规划问题,实际就是非线性最优化问题. 从线性规划到非线性规划,不仅是数学方法的差异,更是解决问题的思想方法的转变. 非线性规划问题没有统一的通用方法,我们在这里学习的当然不是数学方法,而是如何建模.如何编程求解. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 从线性规划到非线性规划 本系列的开篇我们介绍了线性规划 (Linear Programming) 并延伸到整数规划.0-1规划,以及相对复杂的固定费

图论中所说的图,不是图形图像或地图,而是指由顶点和边所构成的图形结构. 图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机器学习的关键技术. 本系列结合数学建模的应用需求,来介绍 NetworkX 图论与复杂网络工具包的基本功能和典型算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 图论 1.1 图论是什么 图论[Graph Theory]以图为研究对象,是离散数学的重要内容.图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机

流在生活中十分常见,例如交通系统中的人流.车流.物流,供水管网中的水流,金融系统中的现金流,网络中的信息流.网络流优化问题是基本的网络优化问题,应用非常广泛. 网络流优化问题最重要的指标是边的成本和容量限制,既要考虑成本最低,又要满足容量限制,由此产生了网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题. 本文基于 NetworkX 工具包,通过例程详细介绍网络最大流问题.最小费用流问题.最小费用最大流问题的建模和编程. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛

条件最短路径问题,指带有约束条件.限制条件的最短路径问题.例如: 顶点约束,包括必经点或禁止点的限制: 边的约束,包括必经路段.禁行路段和单向路段:无权路径长度的限制,如要求经过几步或不超过几步到达终点. 本文基于 NetworkX 工具包,建立了一个遍历简单路径.判断约束条件的通用框架. 数模竞赛真题案例,详解禁止点.禁止边.必经点.必经边的约束条件处理,进而可以扩展到任何约束条件. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 带有条件约束的最短路径