理解并解析Logistic人口增长模型
最编程
2024-01-18 21:56:56
...
原文链接 :
原文出处:拓端数据部落公众号
本文应用R软件技术,分别利用logistic模型、ARFMA模型、ARIMA模型、时间序列模型对从2016到2100年的世界人口进行预测。作者将1950年到2015年的历史数据作为训练集来预测85年的数据。模型稳定性经过修正后较好,故具有一定的参考价值。
引言
随着时间的推移,世界人口不断的增长,为了更好地把握世界人口的进展速度与规律。我们利用建立logistic模型并运用R语言软件来分析并预测在2100年世界的人口数,并与预测出的数据做对比,看模型构造的好坏并进行模型改进与扩展。
模型一:logistic模型
logistic模型又称作阻滞增长模型,主要用来描述在环境资源有限制的情况下,人口数量的增长规律。由于一些因素的影响世界人口数量最终会达到一个饱和值。阻滞作用上体现在对的影响上,使得随着年份的增加而下降。若将表示为的函数,则它应是减函数...... 查看更多
推荐阅读
-
网络模型解析(透彻理解 OSI 7 层模型和 TCP/IP 4 层模型之间的关系)
-
Java 类加载器的作用 - 简介:类加载器是 Java™ 中一个非常重要的概念。类加载器负责将 Java 类的字节码加载到 Java 虚拟机中。本文首先详细介绍了 Java 类加载器的基本概念,包括代理模型、加载类的具体过程和线程上下文类加载器等。然后介绍了如何开发自己的类加载器,最后介绍了类加载器在 Web 容器和 OSGi™ 中的应用。 类加载器是 Java 语言的一项创新,也是 Java 语言广受欢迎的重要原因之一。它允许将 Java 类动态加载到 Java 虚拟机中并执行。类加载器从 JDK 1.0 开始出现,最初是为了满足 Java Applets 的需求而开发的,Java Applets 需要从远程位置下载 Java 类文件并在浏览器中执行。现在,类加载器已广泛应用于网络容器和 OSGi。一般来说,Java 应用程序的开发人员不需要直接与类加载器交互;Java 虚拟机的默认行为足以应对大多数情况。但是,如果遇到需要与类加载器交互的情况,而您又不太了解类加载器的机制,就很容易花费大量时间调试异常,如 ClassNotFoundException 和 NoClassDefFoundError。本文将详细介绍 Java 的类加载器,帮助读者深入理解 Java 语言中的这一重要概念。下面先介绍一些基本概念。 类加载器的基本概念 顾名思义,类加载器用于将 Java 类加载到 Java 虚拟机中。一般来说,Java 虚拟机以如下方式使用 Java 类:Java 源程序(.java 文件)经 Java 编译器编译后转换为 Java 字节代码(.class 文件)。类加载器负责读取 Java 字节代码并将其转换为 java.lang 实例。每个实例都用来表示一个 Java 类。通过该实例的 newInstance 方法创建该类的对象。实际情况可能更加复杂,例如,Java 字节代码可能是由工具动态生成或通过网络下载的。 基本上,所有类加载器都是 java.lang.ClassLoader 类的实例。下面将详细介绍这个 Java 类。 java.lang.ClassLoader 类简介 java.lang.ClassLoader 类的基本职责是根据给定类的名称为其查找或生成相应的字节码,然后根据这些字节码定义一个 Java 类,即 java.lang.Class 类的实例。除此之外,ClassLoader 还负责加载 Java 应用程序所需的资源,如图像文件和配置文件。不过,本文只讨论它加载类的功能。为了履行加载类的职责,ClassLoader 提供了许多方法,其中比较重要的方法如表 1 所示。下文将详细介绍这些方法。 表 1.与加载类相关的 ClassLoader 方法
-
腾讯视频直播 02-推流-美颜滤镜 同样,腾讯云提供了 setBeautyFilter 方法来设置美颜风格、磨皮程度、美白程度和泛红程度 //style 磨皮风格:0:平滑 1:自然 2:朦胧 //美容级别:0-9。值为 0 时关闭美颜效果。默认值:0,关闭美颜效果。 //美白级别:取值 0-9。值为 0 时,将关闭美白效果。默认值:0,关闭美白效果。 //ruddyLevel:取值范围为 0-9。值为 0 时关闭美白效果。默认值:0,关闭美白效果。 public boolean setBeautyFilter(int style, int beautyLevel, int whiteningLevel, int ruddyLevel);; public boolean setBeautyFilter(int style, int beautyLevel, int whiteningLevel, int ruddyLevel) 滤镜 setFilter 方法可以设置滤镜效果,滤镜本身是一个直方图文件。setSpecialRatio 方法可以设置滤镜的程度,从 0 到 1,越大滤镜效果越明显,默认值为 0.5。 Bitmap bitmap = BitmapUtils.decodeResource(getResources, R.drawable.langman); if (mLivePusher) if (mLivePusher ! = null) { mLivePusher.setFilter(bmp); } 控制摄像头 腾讯云 sdk 默认为前置摄像头(可以通过修改 TXLivePushConfig 的配置函数 setFrontCamera 来修改默认值),调用一次 switchCamera 就切换一次,注意切换摄像头前要确保 TXLivePushConfig 和 TXLivePusher 对象已经初始化。 mLivePushConfig.setFrontCamera(true); // 默认前置摄像头。 mLivePusher.switchCamera; //切换摄像头。 ⑦ 设置徽标水印 腾讯视频云目前支持两种设置水印的方式:一种是在流媒体 SDK 中设置水印,原理是在 SDK 中对视频进行编码前在画面中设置水印。另一种方式是在云端设置水印,即由云端解析视频并添加水印标识。 建议使用 SDK 添加水印,因为在云端添加水印会有问题。下面是添加水印的 SDK 介绍: //设置视频水印 mLivePushConfig.setWatermark(BitmapFactory.decodeResource(getResources,R.drawable.watermark), 10, 10); // 最后两个参数是视频的水印。 //最后两个参数是水印位置的 X 轴和 Y 轴坐标。 mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig); 如果需要对水印图像的位置进行模型适配,则需要调用水印规范化接口。 /设置视频水印 mLivePushConfig.setWatermark(mBitmap, 0.02f, 0.05f, 0.2f); //参数为水印图像。 //参数包括水印图像的位图、水印位置的 X 轴坐标、水印位置的 Y 轴坐标和水印宽度。后三个参数的范围是 [0,1]。 // 最后两个参数是水印位置的 X 轴坐标和 Y 轴坐标。 mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig); TXLivePushConfig 中的 setHardwareAcceleration 方法可以启用或禁用硬件编码。 if (mHWVideoEncode){ if (mLivePushConfig ! = null) { if (Build.VERSION.SDK_INT < 18){ Toast.makeText(getApplicationContext, "Hardware acceleration failed, current phone API level is too low (min 18)"、 Toast.LENGTH_SHORT).show; mHWVideoEncode = false; } } } } mLivePushConfig.setHardwareAcceleration(mHWVideoEncode ? TXLiveConstants.ENCODE_VIDEO_HARDWARE : TXLiveConstants.ENCODE_VIDEO_SOFTWARE); mLivePusher.setConfig(mLivePushConfig); // 如果您不确定何时启用硬件加速,建议将其设置为 ENCODE_VIDEO_AUTO。 // 默认情况下启用软件编码,但如果手机的 CPU 使用率超过 80% 或帧速率为 10,SDK 将自动切换到硬件编码。 ⑨ 后台推流 在常规模式下,一旦应用程序进入后台,摄像头捕捉数据的能力就会被 Android 禁用,这意味着 SDK 无法继续捕捉和编码音频和视频数据。如果我们什么都不做,故事就会按照下面的脚本发展: 阶段 1(背景剪切后 10 秒 ->)- CDN 无法将视频流传输给观众,因为没有数据,观众看到的是主帧。 阶段 2(10 秒-> 70 秒)--观众一方的播放器因无法接收到直播流而退出,房间里空无一人。 第 3 阶段(70 秒后)--服务器直接断开了推送流媒体的 RTMP 链接,主播需要重新打开直播才能继续。 主播可能只是短暂地接了一个紧急电话,但各云提供商的安全措施会迫使主播的直播提前结束。 1) 设置 setPauseFlag 在开始推流之前,使用 TXLivePushConfig 的 setPauseImg 接口设置一个等待图像,其含义建议为 "主播将暂时离开,稍后再回来"。
-
大型语言模型可以通过情绪刺激理解并实现增强
-
深入理解并实践Spring Boot:Logback的详细解析与优化配置指南
-
从入门到精通:彻底理解并实践Logback日志框架——原理解析与实战教程之二(轻松易懂版)
-
理解GPT-2:论文解析 - 无监督的多任务学习者,展现语言模型的强大效果
-
理解属性二部图的表示学习模型:SIGIR论文详细解析与解读
-
入门Django后端开发:理解模型层与ORM,并配置连接MySQL
-
深度学习中的不确定性量化:2020年实用技术与应用大解析 - 61页精华解读" 这份报告深入剖析了近年来深度学习领域中不确定性量化(UQ)技术的最新发展,包括其在强化学习(RL)中的运用实例。探讨了贝叶斯近似和集成学习等主流UQ方法在各个具体场景中的广泛应用,比如自动驾驶、目标识别、图像修复、医疗影像分析(如分类和分割)、文本理解(如文本分类和风险评估)、以及生物信息学等多个领域。 报告进一步梳理了UQ方法在深度学习领域的关键应用案例,并针对当前面临的挑战及未来研究方向进行了概览和展望,为这一领域的研究人员和实践者提供了有价值的参考指南。