文章摘要 本文介绍共享单车数据分析的两个关键部分：站点流量统计和社区检测。首先通过3D柱状图可视化站点借还车频次，筛选特定区域数据展示地理分布。其次应用Louvain算法进行社区检测，包括数据预处理、图构建、社区分析和优化过程，最终识别出具有高内聚性的地理区域。文章详细展示了数据处理流程，包括孤立节点移除、异常数据处理，以及各阶段图结构的对比分析。完整代码见配套文件，实现了从原始数据到社区聚类可视

参考链接：https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79093453一、动态规划求Q和V我们的目标是要得到最优策略，使得累积回报函数最大。因此我们的强化学习的优化方法有两种：基于策略的优化（类似于上一篇chap2中的Q*(s,a)的优化）基于累积回报函数的优化（类似于上一篇chap2中V*(s)的优化）1.1 策略评估(迭代法)问题：评估

摘要：本文介绍了马尔可夫决策过程（MDP）在医疗决策中的应用，通过比较MDP与传统决策分析方法在活体肝移植最佳时机问题上的表现。研究表明，MDP不仅能更高效地求解最优策略（计算时间显著少于传统方法），还能处理序列决策中的不确定性。文章阐述了MDP的核心概念、求解方法（后向归纳法、价值迭代和策略迭代）及其在医疗领域的潜力，强调其在处理复杂临床决策问题时的优势。案例显示MDP与传统方法得出的最优移植策

摘要：本文介绍了马尔可夫决策过程（MDP）在医疗决策中的应用，通过比较MDP与传统决策分析方法在活体肝移植最佳时机问题上的表现。研究表明，MDP不仅能更高效地求解最优策略（计算时间显著少于传统方法），还能处理序列决策中的不确定性。文章阐述了MDP的核心概念、求解方法（后向归纳法、价值迭代和策略迭代）及其在医疗领域的潜力，强调其在处理复杂临床决策问题时的优势。案例显示MDP与传统方法得出的最优移植策

本手册是使用 Caltrans 绩效测量系统 (PeMS) 作为支持车道关闭活动的工具的综合指南。 它旨在成为 Caltrans 车道关闭工作人员（包括区域交通经理 (DTM) 和交通管理计划 (TMP) 工程师）进行关闭前设计阶段分析、实时监控车道关闭和评估拥堵情况的资源 以及关闭发生后的安全影响。 虽然本手册确实介绍了基本的 PeMS 报告和导航，但读者可以参考 PeMS 手册简介以更全面地概

[报错】 ‘numpy.float64’ object cannot be interpreted as an integer

数据结构分析与预处理一、原始数据结构shape:(时间点长度，节点个数，特征个数)1.1 案例示意选取6月20日早上8点到9点数据，网络的站点（网格划分）是5个，每个站点具有3个特征。8：00-8：05[ 特征1， 特征2，特征3]----节点1的特征[4,5,6]-----节点2的特征[7,8,9]-----节点3的特征[10,1

对各种格式的文件的保存和读取的相关介绍

参数详解根据前面的栗子，有人就回想，与torch.ones有什么区别呢？可以看到下面的案例可以通过相同的方法得到同样的数值。那么torch.Tensor.new_full有什么用呢？细心的小伙伴，会发现在使用的时候前面会有一个Tensor变量。而我们产生的New_Tensor在默认情况下是与原来的Tensor的device和dtype是一致的。这简化了我们的操作。提醒使用前必须有对应一个Tenso

解读GE-GAN: A novel deep learning framework for road traffic state estimation摘要交通状态估计是智能交通系统中至关重要的基本功能。然而，在现实世界中，收集的交通状态数据往往是不完整的。提出了一种新的深度学习框架，利用相邻路段的信息来估计道路交通状态。首先，基于图形嵌入实现道路网络的表示。其次，利用这些表示信息，利用生成性对抗网