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一个多刚体动力学分析软件

Bloody Mary 英[u02ccblu028cdi u02c8meu0259ri] 美[u02ccblu028cdi u02c8meri] n. （番茄汁掺伏特加的） 血玛莉酒; [网络] 血腥玛丽; 血玛丽; 血腥玛莉; [例句]But "bloody Mary"s" drink, I buy you a drink.不过“血腥玛丽”挺好喝的，有机会我请你喝。[其他] 复数：Bloody Marys

1.计算环境设定定 2.数据预处理（准备数据集为整洁格式） 3.划分数据集为建模组及测试组，建模组中划分多次抽样的方法，一般采用10成交叉验证或者有放回重采样的方法 4.对变量进行特征工程，主要包括：确定预测变量及结果变量，去除冗余变量，数值型变量标准化，字符型变量变为虚拟变量等 5.构建待拟合模型并确定待调整超参数 6.确定超参数调整策略 7.进行数据拟合及迭代计算，确定最优超参数 8.提取最优超参数并在建模组重新用全部数据拟合获得非零变量的系数（coef） 9.将coef与原始数据进行矩阵乘法获得最终评分 {r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) library(tidyverse) library(tidymodels) library(doParallel)#进行并行计算的包 library(Blasso)#利用10成交叉验证及LASSO回归对连续性变量进行筛选 library(survival)#测试数据为colon，来源于本包，另外生存分析过程类似，载入此包可以调用生存分析函数 rawcore<- detectCores()#确定计算机核心数 c1 = makeCluster(0.5*rawcore) #设定用一半的Cpu进行计算 registerDoParallel(c1)#设定环境为多核心计算 data("cancer") colon sex==1,"male","female") colon obstruct ==1,"yes","no") colon perfor ==1,"yes","no") colon adhere ==1,"yes","no") colon status ==1,"death","alive") colon node4 ==1,"yes","no") colon <- select(colon,id,age,rx,sex,age,obstruct,perfor,adhere,nodes,status) rawdata <- colon rawdata$id <- c(1:dim(rawdata)[1])#id必须唯一，后续的Blasso函数需要 rawdata <- rename(rawdata,ID=id) str(rawdata) set.seed(2022) data_split <- initial_split(rawdata, # updated data prop = 0.25, strata = status ) train_data <- training(data_split) test_data <- testing(data_split)

DYM。独立设计师鞋履品牌DYMONLATRY(DYM)由设计师Phoenix Lee和两个合作伙伴在2016年创立于北京，旨在为当代女性传达独立而又自我的价值观。

没用过，是什么东西？可以发过来看下……

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