标签: simulation

我正在 js 文件中使用 element.click() 来模拟鼠标单击操作，但鼠标光标在其他地方并且操作正在正确的元素上执行，我希望在执行模拟鼠标单击时将鼠标光标放在元素上。有人吗知道使用 javascript 代码，我怎样才能得到这个？

我想用 JavaScript 模拟按键。最好不指定任何元素。

我想要的方法是.focus()在输入上使用，然后模拟按键，例如字符“a”。

如果我自己按下该键，也会发生同样的事情。

通过互联网搜索我没有找到解决方案。这可能与模拟事件和输入字段的组合有关。有时我可以捕获事件，但输入字段中没有输入。

请注意，这不应被视为重复Is it possible to Analog key press events programmatically? 因为这并不能解决我的问题。我已经尝试过了。

我想在 Python 中生成类似于真实股票市场数据的数据，这意味着我需要能够指定并处理所有前四个时刻。不幸的是，仅仅能够控制偏度或峰度是不够的。

我在这里找到了一些答案：如何在Python中生成具有给定均值、方差、偏斜和峰度的分布？，但是我似乎无法通过 genamma 分布来控制属性。

我知道这里有大量的发行版： https: //docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#continuous-distributions，也许我可以以某种聪明的方式使用其中一个？或者还有别的办法吗？

在vispy库中，我有一个显示为标记的点列表，我想更改最接近单击点的点的颜色（或仅获取其索引）。

我可以通过 event.pos 获取点击点的像素，但我需要它的实际坐标将其与其他坐标进行比较（或获取其他标记的像素点以将其与事件位置进行比较）。

我有这段代码来获取最近的点索引。它接受数组和点的输入（单击一个）

def get_nearest_index(pos,p0):
    count=0
    col =[(1,1,1,0.5) for i in pos]
    dist= math.inf
    ind=0
    for i in range(len(pos)):
        d = (pos[i][0]-p0[0])**2+(pos[i][1]-p0[1])**2
        if d<dist:
            ind=i
            dist=d
    return ind

但问题是我必须在同一坐标系中传递它们。打印出来event.pos返回像素，例如：[319 313]而我的位置在pos数组中是：

[[-0.23801816  0.55117583 -0.56644607]
 [-0.91117247 -2.28957391 -1.3636486 ]
 [-1.81229627  0.50565064 -0.06175591]
 [-1.79744952  0.48388072 -0.00389405]
 [ 0.33729051 -0.4087148   0.57522977]]

所以我需要将其中一个转换为另一个。变换就像

tf = view.scene.transform
p0 = tf.map(pixel_pt)
print(str(pixel_pt) + "--->"+str(p0))

打印出来[285 140 0 1]--->[ 4.44178173e+04 -1.60156369e+04 0.00000000e+00 1.00000000e+00]的内容与点相差甚远。

I am simulating network change over time using igraph in r and am looking for an efficient and scalable way to code this for use in business.

The main drivers of network change are:

• New nodes
• New ties
• New node weights

In the first stage, in the network of 100 nodes 10% are randomly connected. The node weights are also assigned at random. The network is undirected. There are 100 stages.

In each of the following stages:

• Ten (10) new …

我有一个现有的时间序列（1000 个样本），并使用 R 中的函数计算滚动平均值filter()，每个样本取 30 个样本的平均值。这样做的目标是创建时间序列的“平滑”版本。现在我想创建“看起来像”原始时间序列的人工数据，即有些噪音，如果我将相同的filter()函数应用于人工数据，这将导致相同的滚动平均值。简而言之，我想模拟一个具有相同总体过程但不与现有时间序列完全相同的值的时间序列。总体目标是研究某些方法是否可以检测时间序列之间趋势的相似性，即使趋势周围的波动不相同。

为了提供一些数据，我的时间序列看起来有点像这样：

set.seed(576)
ts <- arima.sim(model = list(order = c(1,0,0), ar = .9), n = 1000) + 900

# save in dataframe
df <- data.frame("ts" = ts)

# plot the data
plot(ts, type = "l")

过滤函数产生滚动平均值：

my_filter <- function(x, n = 30){filter(x, rep(1 / n, n), sides = 2, circular = T)}
df$rolling_mean <- my_filter(df$ts)
lines(df$rolling_mean, col = "red")

为了模拟数据，我尝试了以下方法：

1. 向滚动平均值添加随机噪声。

df$sim1 <- df$rolling_mean + rnorm(1000, sd = sd(df$ts))

lines(df$sim1, col …

我正在尝试使用 ARIMA sim 包来模拟具有漂移的 ARIMA 模拟。我的问题是我似乎无法让它工作。

我需要得到这样的东西：

我的代码正在产生这个：

> mean(datatime)
[1] 15881.56
> sd(datatime)
[1] 8726.893
> length(datatime)
[1] 123

# The mean and variance from the original series

originalseriesmean = 15881.56
originalseriesvariance = 8726.893*8726.893
originalseriesn=123

# Simulation using arima.sim



ts.sim <- arima.sim(model=list(c(1,1,1)), n = 123, mean=190,sd=69.2863)

ts.plot(ts.sim)

如何向此函数添加 drft 项以使其看起来像之前的模拟？

我正在尝试在 Ubuntu 20.04 系统上运行 Gazebo 11。

安装后，当我gazebo使用终端运行时，遇到以下错误：

gazebo: symbol lookup error: /lib/x86_64-linux-gnu/libavfilter.so.7: undefined symbol: av_write_image_line2, version LIBAVUTIL_56

有人能解决这个问题吗？

我从此链接下载了C# 中Ising 模型的简单实现。

    private static void transient_results(double T)
    {
        for (int a = 1; a <= transient; a++)
        {
            array_to_list();
            for (int b = 1; b <= L * L; b++)
            {
                choose = choose_random_site("i", 0);
                posx = choose_random_site("x", choose);
                posy = choose_random_site("y", choose);

                if (test_flip(posx,posy,T))
                {
                    flip(posx,posy);
                }

                list.RemoveAt(choose);
            }
        }
    }

choose = choose_random_site("i", 0);
posx = choose_random_site("x", …