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2022年12月

• 12.07 13:32:10
  发表了文章 2022-12-07 13:32:10

  【论文阅读】（2014）Combinatorial Benders’ Cuts for the Strip Packing Problem

  【论文阅读】（2014）Combinatorial Benders’ Cuts for the Strip Packing Problem

  
• 12.07 13:31:45
  发表了文章 2022-12-07 13:31:45

  【论文阅读】（2013）A goal-driven approach to the 2D bin packing and variable-sized bin packing problems

  【论文阅读】（2013）A goal-driven approach to the 2D bin packing and variable-sized bin packing problems

  
• 12.07 13:31:19
  发表了文章 2022-12-07 13:31:19

  【论文阅读】（2019）SimGNN:A Neural Network Approach to Fast Graph Similarity Computation

  - 图形相似性搜索是最重要的基于图形的应用程序之一，例如查找与查询化合物最相似的化合物。 - 图相似性距离计算，如图编辑距离（GED）和最大公共子图（MCS），是图相似性搜索和许多其他应用程序的核心操作，但实际计算成本很高。 - 受神经网络方法最近成功应用于若干图形应用（如节点或图形分类）的启发，我们提出了一种新的基于神经网络的方法来解决这一经典但具有挑战性的图形问题，**旨在减轻计算负担，同时保持良好的性能**。 - 提出的**方法称为SimGNN**，它结合了两种策略。 - 首先，我们**设计了一个可学习的嵌入函数**，将每个图映射到一个嵌入向量中，从而提供图的全局摘要。**提出了一种新的

  
• 12.07 13:30:41
  发表了文章 2022-12-07 13:30:41

  【论文阅读及复现】（2017）Densely Connected Convolutional Networks + Pytorch代码实现

  - 最近的工作表明，如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则它们可以更深、更准确和更有效地训练。 - 在本文中，我们接受了这一观察并介绍了密集卷积网络（DenseNet），它以前馈方式将每一层连接到其他每一层。具有 L 层的传统卷积网络有 L 个连接——每层与其后续层之间有一个连接——我们的网络有 L*(L+1) /2 个直接连接。 F 或每一层，所有前面的层的特征图被用作输入，它自己的特征图被用作所有后续层的输入。 - DenseNets 有几个引人注目的优势：它们缓解了梯度消失问题，加强了特征传播，鼓励特征重用，并大大减少了参数的数量。 - 我们在四个竞争激烈的对象

  
• 12.07 13:29:24
  发表了文章 2022-12-07 13:29:24

  【论文阅读及复现】（1998）无网格线探索布线算法 + Python代码实现

  - 提出的一种高效快速的无网格线探索布线算法 - 适用于焊盘外形尺寸不一，线宽及线间距离可变的印制电路板及MCM 电路布线 - 精心设计的数据结构及灵活的绕障探索方式可大大地提高搜索效率 - 多级多遍优化策略为改善布线结果提供了可靠的保证 - 该算法已成功地应用于通用印制电路板设计系统MPCB，取得了令人满意的效果

  
• 12.07 13:25:50
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  【仿真建模】第五课：AnyLogic入门基础课程 - 地铁车站仿真讲解

  为了更好的控制是否显示热力图，在Main中复制启动限流的复选框，创建一个是否显示热力图的复选框。拖拽一个目标线，放到如下图所示的位置，该线代表非限行状态下，行人需要到达的目的地。绘制一个如下图所示的路径作为缓冲路线，形状可以自己定义，不一定要和我一样。再拖拽一个pedGoTo出来，跟随缓冲路线，代表限行状态下的行走路线。绘制一个用于控制行人出现的目标线，最好长一点，因为行人出现比较随意。将可见设置为否，让墙成为逻辑上的墙，即，在运行时不可见的墙。在Main窗口中，画一个如下图所示的墙，只留下入口。

  
• 12.07 13:25:15
  发表了文章 2022-12-07 13:25:15

  【仿真建模】第四课：AnyLogic入门基础课程 - 轨道交通仿真入门讲解

  拖拽出一个trainSource，设置其车厢数量为4（默认为11，车厢太多会超出轨道，导致报错），设置轨道上的位置为起点。运行查看效果（我这里运行前设置trainSource的间隔时间为1分钟了）其中，中间的trainMoveTo的方向要设置为反向，因为列车需要倒车。其中每个trainMoveTo的路线都设置为从当前到目标轨道自动计算。加入延迟，不让列出顺利到达和销毁，而是在到达后等一段时间再销毁。改造轨道，弧形是按住Alt键得到的。定义轨道上的起点和终点。创建车型类型：列车头。创建车厢类型：列车身。

  
• 12.07 13:24:37
  发表了文章 2022-12-07 13:24:37

  【仿真建模】第三课：AnyLogic入门基础课程 - 多层建筑行人疏散仿真讲解

  为了实现对一楼和二楼不同的疏散时间，复制之前的按钮，创造两个新按钮分别对一楼和二楼进行控制。在MyFloor1中，选择colOut，按照Ctrl键移动，复制一个colOut1出来。好像服务的延迟时间太长了，可以调小一点，设置为uniform(0.5, 1.0)为了区分一楼和二楼，在Main中调整MyFloor2的高度为40。把等待时间设置长一点，设置为uniform(1.5, 2.0)为了控制人们的逃生目的地，我们先拖拽一个集合出来。在Main中，把MyFloor2拖拽出来。

  
• 12.07 13:24:08
  发表了文章 2022-12-07 13:24:08

  【仿真建模】第二课：AnyLogic入门基础课程 - 行人仿真空间逻辑讲解

  每个智能体都有个属性index，从0到n，所以我们创建多层建筑没必要一层一层建立，只需要把一层建筑封装成一个类，然后拖动出来，使用类似for循环的机制，去复制即可。指定初始位置，index*20，代表每层高度为20，通过index自增的索引进行高度自增。这里要注意，一定要将矩形墙的中心对准原点，因为在复制封装好的类时，它会以原点为参考原点。设置墙的颜色（大家自己选一个颜色即可），透明度设置为100（主要是为了能看清建筑内部）在工程面板找到刚新建的层，然后修改dZ为40（高度为40）

  
• 12.07 13:23:33
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  【仿真建模】第一课：AnyLogic入门基础教程 - 行人库入门讲解

  点击面板，选择第三个图标，就是行人库行人库分为两个区域（空间标记和模块）从左边拽一个矩形墙出来把墙的外观的填充类型改为无填充拽两条目标线出来拽一个pedSource模块出来，作用是设置人的起始点设置目标线为左边的那条同样的，拽出一个Ped GoTo，作用是设置人的目的地，设置它的目标线为右边的那条最后，拽一个PedSink出来，作用是将到达目的地的人进行销毁点击运行加速播放运行效果展示。

  
• 12.07 13:22:05
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  【LaTeX学习笔记】一文入门LaTeX（超详细）

  LaTeX中主要分为导言区和正文区 导言区通常用于定义文档的格式、语言等（全局设置）。常用的LaTex命令主要有\documentclass，\usepackage等。下面分别对几个常用的命令做简单介绍。\documentclass命令是用于设置LaTex文件所生成文档的格式. 其命令语法如下所示： 例如: 意思是正文字体大小为12pt, 页面规格是A4, 使用article文档格式\usepackage命令设置在编译LaTex文件时要导入的扩展包，例如： 1.2.3 封面格式 设置所要生成文档的封