西安电子科技大学《算法设计与分析》上机题。
渗透问题（Percolation）使用合并-查找（union-find）数据结构，编写程序通过蒙特卡罗模拟（MonteCarlosimulation）来估计渗透阈值的值。
渗透问题（Percolation）使用合并-查找（union-find）数据结构，编写程序通过蒙特卡罗模拟（MonteCarlosimulation）来估计渗透阈值的值。
2024/10/2 15:49:40
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用Python实现蒙特卡洛模拟(MonteCarlosimulation)，蒙特·卡罗方法（MonteCarlomethod），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
2024/8/28 4:34:44
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DynamicfaulttreeanalysisusingMonteCarlosimulationinprobabilisticsafetyassessment（应用FaultTree+、蒙特卡罗仿真进行动态故障树分析）
2024/8/11 10:36:05
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利用计算机断层扫描技术获取了泡沫镍的重建结构，将蒙特卡罗法与八叉树算法结合进行泡沫镍孔尺度辐射传递建模，分析了八叉树算法对辐射传递计算的加速作用。
结果表明，采用八叉树算法的辐射特性计算值与未采用时相比，最大相对误差小于1‰。
在最优空间深度范围内，空间深度越大和模型面元越多，计算的加速效果越明显。
结果表明，采用八叉树算法的辐射特性计算值与未采用时相比，最大相对误差小于1‰。
在最优空间深度范围内，空间深度越大和模型面元越多，计算的加速效果越明显。
2024/7/17 9:05:22
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包括了用Matlab实现的蒙特卡罗方法源代码，蒙特卡罗方法讲解的PPT，同时有使用蒙特卡罗方法的demo.
2024/6/30 7:49:09
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提出了一种用于空间配准和多目标跟踪（MTT）的扩展产品多传感器基数化概率假设密度（PM-CPHD）滤波器。
目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。
蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好；
（ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。
目标的数量和状态以及传感器的偏差是通过这种方法联合估算的，而无需数据关联。
蒙特卡罗（MC）仿真结果表明，所提出的方法（i）的性能优于（i），尽管在计算上要比用于联合空间配准和MTT的扩展多传感器PHD滤波器要好；
（ii）优于多传感器联合概率数据关联（MSJPDA）过滤器，该过滤器在杂波相对密集时也适用于联合空间配准和MTT。
2024/5/27 14:43:17
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主要内容：1、数据可视化与标准化2、历史模拟法3、基于随机收益率序列的蒙特卡罗风险价值计算4、基于几何布朗运动的蒙特卡罗模拟等等
2024/4/23 20:30:05
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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