Содержание

Модель веб-программирования HTTP WCF — WCF


  • Статья

  • Чтение занимает 2 мин


  • Участники: 9



Были ли сведения на этой странице полезными?




Да



Нет



Хотите оставить дополнительный отзыв?

Отзывы будут отправляться в корпорацию Майкрософт. Нажав кнопку «Отправить», вы разрешаете использовать свой отзыв для улучшения продуктов и служб Майкрософт. Политика конфиденциальности.


Отправить

В этой статье

модель программирования веб-HTTP Windows Communication Foundation (WCF) позволяет разработчикам предоставлять операции службы WCF конечным точкам, не являющимся SOAP. Эта возможность подробно описана в следующих подразделах.

В этом разделе

Общие сведения о модели программирования WCF Web HTTP
содержит общие сведения о модели веб-программирования HTTP для Windows Communication Foundation (WCF).

Объектная модель программирования WCF Web HTTP
описание модели программирования веб-HTTP Windows Communication Foundation (WCF) и ее работы.

Практическое руководство. Как создать простую веб-службу WCF HTTP
Порядок написания простой службы, предоставляющей конечную точку, не являющуюся конечной точкой SOAP.

Практическое руководство. Предоставление контрактов SOAP- и веб-клиентам
Порядок написания простой службы, предоставляющей один и тот же контракт клиентам SOAP и клиентам, не работающим по протоколу SOAP.

UriTemplate и UriTemplateTable
Описание управления универсальными кодами ресурсов (URI) с помощью классов UriTemplate и UriTemplateTable.

Поддержка кэширования для веб-служб HTTP WCF
Описывает, как указать порядок кэширования для веб-службы HTTP WCF.

Форматирование веб-объектов HTTP WCF
Описывает, как указать формат ответа от веб-службы HTTP WCF.

Обработка ошибок веб-протокола HTTP WCF
Описывает, как возвращать ошибки веб-клиентам WCF, включающие коды состояния HTTP и дополнительные, определяемые пользователями данные ошибок.

Вызов службы в стиле REST из службы WCF
Описывает, как вызвать REST-службу из службы WCF.

Блоковая модель (боксовая модель, box model) — CSS

В HTML-документе каждому элементу на странице соответствует прямоугольная область (бокс или блок). Движок рендеринга в браузере определяет размеры и положение боксов на странице, а также их свойства вроде цвета, фоновой картинки для того, чтобы отобразить их на экране.

В языке CSS есть специальная боксовая модель (также блоковая модель или блочная модель, англ. box model), которая описывает, из чего состоит бокс и какие свойства влияют на его размеры. В ней у каждого бокса есть 4 области: margin (внешние отступы), border (рамка), padding (внутренние поля), и content (контент или содержимое).

Внутренняя область элемента (content area) содержит текст и другие элементы, расположенные внутри (контент или содержимое). У неё часто бывает фон, цвет или изображение (в таком порядке: фоновый цвет скрывается под непрозрачным изображением), и она находится внутри content edge; её размеры называются ширина контента (content width или content-box width), и высота контента (content height или content-box height). Иногда ещё говорят «внутренняя ширина/высота элемента»

По умолчанию, если CSS-свойство box-sizing не задано, размер внутренней области с содержимым задаётся свойствами width, min-width, max-width, height, min-height и max-height. Если же свойство  box-sizing задано, то оно определяет, для какой области указаны размеры.

Поля элемента (padding area) — это пустая область, окружающая контент. Она может быть залита каким-то цветом, покрыта фоновый картинкой, а её границы называются края полей (padding edge).

Размеры полей задаются по отдельности с разных сторон свойствами padding-top (en-US), padding-right, padding-bottom (en-US), padding-left или общим свойством padding.

Область рамки (border area) окружает поля элемента, а её граница называется края рамки (border edge).  Ширина рамки задаётся отдельным свойством  border-width или в составе свойства border. Размеры элемента с учётом полей и рамки иногда называют внешней шириной/высотой элемента.

Отступы (margin area) добавляют пустое пространство вокруг элемента и определяют расстояние до соседних элементов.

Величина отступов задаётся по отдельности в разных направлениях свойствами margin-top, margin-right, margin-bottom, margin-left или общим свойством margin.

Отступы двух соседних элементов, расположенных друг над другом или вложенных друг в друга, могут накладываться. Это называется схлопывание границ (margin collapsing (en-US)). Схлопываются только вертикальные отступы.

Для элементов с display: inline (или inline-block, inline-table) на занимаемое по высоте место также влияет значение свойства line-height.

Модель общей ответственности – Amazon Web Services (AWS)

Ответственность за обеспечение безопасности и соответствия требованиям совместно несут AWS и клиент. Такая модель общей ответственности помогает снизить операционную нагрузку на клиента, поскольку AWS берет на себя вопросы эксплуатации, контроля и управления компонентами от уровня виртуализации и операционной системы узла до уровня физической безопасности объектов, где работает сервис. Клиент берет на себя ответственность за гостевую операционную систему и управление ею (включая обновления и исправления безопасности) и прочим прикладным программным обеспечением, а также настройку брандмауэра группы безопасности, предоставляемого платформой AWS. Клиенты должны тщательно оценивать сервисы, которые они выбирают, так как их обязанности меняются в зависимости от используемых сервисов, их интеграции в собственные ИТ‑среды и применимых законов и нормативных актов. Система такой общей ответственности также обеспечивает гибкость и контроль клиента за выполнением развертываний. Как показано на схеме ниже, такое разделение ответственности обычно определяют как «безопасность облака» и «безопасность в облаке».

Эта модель общей ответственности клиента и AWS также распространяется на системы управления ИТ‑ресурсами. Подобно тому как ответственность за управление ИТ‑средой распределяется между AWS и клиентами, распределяются и задачи по использованию и проверке систем контроля ИТ‑ресурсов, а также по управлению таковыми. AWS помогает снизить нагрузку на клиента при управлении настройками безопасности, взяв на себя настройки, которые связаны с физической инфраструктурой в среде AWS, и освободив клиента от необходимости управлять ими. Поскольку каждый клиент выполняет развертывание в AWS по‑своему, клиенты могут воспользоваться преимуществом и передать управление некоторыми ИТ‑ресурсами в AWS, что приведет к созданию (новой) среды распределенного управления. Клиенты также могут использовать доступную документацию AWS по вопросам управления и соответствия требованиям для выполнения необходимых процедур оценки и проверки настроек управления. Ниже приведены примеры настроек, находящихся под управлением AWS, клиента AWS и/или обеих сторон.

Наследуемые настройки безопасности: настройки, которые клиент полностью наследует от AWS.

  • Физические настройки и настройки среды

Общие настройки безопасности: настройки безопасности, которые применяются как на уровне инфраструктуры, так и на уровне клиента, но в различных контекстах или перспективах. При использовании общих настроек AWS предоставляет требования к инфраструктуре, а клиент должен обеспечить свою собственную реализацию настроек безопасности в рамках использования сервисов AWS. Примеры перечислены ниже.

  • Управление исправлениями: AWS отвечает за исправление и устранение недостатков в инфраструктуре, а клиенты несут ответственность за исправления гостевой ОС и приложений.
  • Управление конфигурацией: AWS обслуживает конфигурацию своих инфраструктурных устройств, а клиент отвечает за настройку своих гостевых операционных систем, баз данных и приложений.
  • Осведомленность и обучение: AWS обучает сотрудников AWS, а клиент должен самостоятельно обучать своих сотрудников.

Особые настройки клиента: настройки, за которые несет ответственность только клиент, поскольку они зависят от приложения, которое клиент развертывает на AWS. Примеры перечислены ниже.

  • Защита сервисов и коммуникаций, или зональная безопасность, когда от клиента может потребоваться маршрутизация или зонирование данных в определенных средах безопасности.

Как только покупатель понимает модель общей ответственности AWS и ее применение к работе в облаке, он обязан определить, каким образом модель относится к его примеру использования. Ответственность потребителя зависит от множества факторов, включая выбор сервисов и регионов AWS, интеграцию данных сервисов в IT-систему, законы и нормы, касающиеся организации и рабочей нагрузки.

Следующие упражнения могут помочь клиентам распределить ответственность исходя из конкретного примера использования:

ТОП лучших веб-камер для стримов: рейтинг хороших моделей

Для записи адекватного стрима требуется несколько важных элементов. Один из них — камера. В 2021 году уже не требуется покупать профессиональное оборудование для съемки, а для начала, и даже потом, подойдет одна из множества представленных на рынке веб-камер.

Собрали лучшие на наш взгляд модели камер для стримов. Все они делают качественную картинку и даже сносно записывают звук, но микрофон все же лучше купить отдельно. Постарались выбрать модели среднего сегмента, но лучшие веб-камеры стоят относительно дорого — это надо понимать.

Читайте также: Как снять видео с экрана ПК – инструкция для начинающих

Canyon CNS-CWC5

Canyon CNS-CWC5 — адекватная веб-камера начального уровня с возможностью записи видео в 1080р при 30 кадрах в секунду. Заявленный угол обзора 65 градусов. Есть автофокус и микрофон с шумоподавлением, крепление на монитор и разъем для установки на штатив. Цена модели стартует от $36.

ASUS Webcam C3

Отличный вариант для стримов и недорогая веб-камера ASUS Webcam C3. Снимает модель в Full HD при 30 кадрах в секунду, а угол обзора у нее неплохие 90 градусов. При желании вебку можно поворачивать на 360 градусов.

ASUS Webcam C3 снабдили автофокусом, микрофоном, удобным креплением на монитор и местом для установки штатива. За такую веб-камеру для стримов просят от $63.

Logitech HD Pro Webcam C920

А это классика. Logitech HD Pro Webcam C920 выпускается с 2012 года и признана добротным вариантом для съемки стримов, видеоблогов и прочего контента. Правда, и ценник у нее за пределами бюджетного сегмента (от $112), зато это дешевле новых моделей компании.

В Logitech HD Pro Webcam C920 используется оптика Carl Zeiss. Она снимает в 1080р при 30 кадрах в секунду с автофокусом. На корпусе есть индикатор активности. Кому-то пригодится функция слежения за лицом, если человек в кадре часто двигается. На эту веб-камеру можно делать фотографии с разрешением до 15 Мп.

Читайте также: Что можно сделать из старого смартфона? ТОП-18 интересных идей

Logitech HD Webcam C922

В 2017 году Logitech выпустила обновление модели С920 и назвала ее C922. С тех пор для стримеров появилась еще одна проверенная модель. Некоторые стали переходить с чего попроще на С920, потому что та подешевела с выходом новинки.

У Logitech HD Webcam C922 знакомый продолговатый дизайн, а все изменения — внутри. Веб-камера для стримов умеет менять фон, записывать HD-видео при 60 кадрах в секунду и Full HD ролики при 30 кадрах в секунду. Заявленный угол обзора модели 78 градусов. Длина провода 1,5 метра, есть автофокус, прочное крепление на ноутбук или монитор, место для штатива и сам штатив. Logitech HD Webcam C922 продается по цене от $162.

Logitech StreamCam

Logitech StreamCam — нечто среднее между классическими моделями компании выше и топовой ниже. Эта веб-камера вышла в 2020 году, у нее достаточно высокая цена (от $200) и яркий дизайн.

Logitech StreamCam снимает в 1080р при 60 кадрах в секунду, угол обзора 78 градусов и есть быстрая автофокусирвка на лице. У веб-камеры для стримов установлена пара микрофонов с шумоподавлением и индикатор работы. А еще она умеет снимать вертикальные видео для соцсетей и оснащена различными функциями, которые настраиваются через фирменное приложение.

Logitech Brio

Logitech Brio — топовая веб-камера компании. За цену от $293 стример получает съемку видео в разрешении 4096×2160 пикселей, правда, только при 30 кадрах в секунду. За такие деньги могли бы сделать и вариант с 60fps. С этой частотой кадров модель снимает в Full HD и HD. Есть пятикратный цифровой зум и поддержка HDR.

Logitech Brio получила сканер лица (FaceID/Windows Hello), микрофон с шумоподавлением, который все же лучше заменить отдельным, детектор движения, замену фона, режим ночной съемки, суперпрочное крепление на монитор и возможность установки на штатив. В комплекте идет футляр для переноски. Подключается веб-камера через USB Type-C, что удобно далеко не всем, а переходника в комплекте нет.

Читайте также: Как сделать монитор из планшета при помощи SpaceDesk

Trust Tyro Full HD Webcam

Trust Tyro Full HD Webcam — доступная вебка для стримов и общения с друзьями или коллегами. При цене от $48 модель предлагает съемку в 1080р при 30 кадрах в секунду с автофокусом. Камера поворачивается на 64 градуса, в комплекте есть крепление на штатив и монитор. Длина провода 1,5 метра.

Lenovo 500 FHD

Веб-камера для стрима Lenovo 500 FHD относится к бюджетному сегменту и получила знакомый дизайн большинства подобных моделей. Камера снимает в разрешении 1920×1080 пикселей при 30 к/с, у нее есть ручная фокусировка и угол обзора 75 градусов.

Lenovo 500 FHD оснащена индикаторами активности и питания, сканером лица (FaceID/Windows Hello), посредственным микрофоном, креплениями на монитор и штатив. Кабель длиной 1,8 метра съемный и подключается через USB C, поэтому нужно иметь переходник, если у вас нет такого разъема. За веб-камеру Lenovo 500 FHD просят от $72.

Читайте также: Обзор Logitech G733. Феноменальная гарнитура… с обидной проблемой

A4 Tech PK-930HA

A4 Tech PK-930HA продается по доступной цене от $48 и подойдет для начинающих стримеров. У нее симпатичный дизайн, съемка в разрешениях 640×480, 1280×720 и 1920×1080 пикселей, автофокус, угол обзора 75 градусов, микрофон и различные крепления.

A4 Tech PK-930HA поворачивается на 360 градусов и наклоняется на 40. Длина провода 1,5 метра, а разъем тут — обычный USB. Индикаторов на корпусе нет.

Razer Kiyo

Razer Kiyo — еще одна классика игровых стримов со встроенной кольцевой подсветкой. Эта модель составит конкуренцию любой из вышеперечисленных веб-камер, включая топовые от Logitech.

Razer Kiyo продается по цене от $136. Веб-камера умеет снимать в разрешениях 640×480, 1280×720 и 1920×1080. В 60 к/с модель снимает только в HD. Заявлен угол обзора 82 градуса и автофокус, полутораметровый провод и микрофон.

Итоги

Как видно из топа выше, ценовой диапазон адекватных веб-камер для стрима широк, но потратиться все же придется. Среди нескольких известных компаний больше всего популярных моделей представлено у Logitech. С ней неплохо конкурирует Razer, но и другие вебки из подборки заслуживают внимания, особенно, если вы только начинаете.

Читайте также: 10 лучших микрофонов для стрима

А пользуетесь ли веб-камерами для стрима вы? Если да, то напишите модели в комментариях. Если нет, то расскажите почему и что используете вместо этого.

Развертывание модели глубокого обучения Keras в виде веб-приложения на Python / Хабр

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Web-разработчик на Python».


Создать классный проект с машинным обучением – это одно дело, другое дело, когда вам нужно, чтобы другие люди тоже смогли его увидеть. Конечно, вы можете положить весь проект на GitHub, но как ваши бабушка с дедушкой поймут, что вы сделали? Нет, нам нужно развернуть нашу модель глубокого обучения в виде веб-приложения, которое будет доступно любому человеку в мире.

В этой статье мы узнаем, как написать веб-приложение, которое использует обученную рекуррентную нейронную сеть Keras и позволяет пользователям создавать новые патентные аннотации. Этот проект основан на работе из статьи «Recurrent Neural Networks by Example», однако знать, как строится RNN сейчас совсем не обязательно. На данный момент мы просто будем рассматривать ее как черный ящик: мы задаем начальную последовательность, и она выводит совершенно новую аннотацию к патенту, которую можно просмотреть в браузере!

Обычно специалисты по анализу данных разрабатывают модели, а фронтендеры показывают их миру. В этом проекте нам придется сыграть обе роли и погрузиться в веб-разработку (хотя и почти полностью на Python).

Этот проект потребует объединения нескольких инструментов:

  • Flask: для создания базового веб-приложения на Python;
  • Keras: развертывание предобученной рекуррентной нейронной сети;
  • Шаблоны из шаблонизатора Jinja;
  • HTML и CSS для создания веб-страниц.

В конечном итоге мы получим веб-приложение, которое позволит пользователям создавать совершенно новые патентные аннотации с помощью обученной рекуррентной нейронной сети.

Весь код проекта доступен на GitHub.

Подход

Целью было развернуть веб-приложение как можно быстрее. Для этого я выбрал Flask, который позволяет писать приложения на Python. Я не люблю возиться со стилями (думаю, вы уже увидели), поэтому почти весь CSS я копирую и вставляю из сторонних источников. Эта

статья

от команды Keras была полезна для изучения основ, также

эта статья

является полезным руководством.

В целом этот проект отвечает моим принципам проектирования: создать прототип, который работает быстро (копируя и вставляя столько кода, сколько нужно), а затем просто повторять то же самое, чтобы улучшать продукт.

Базовое веб-приложение на Flask

Самый быстрый способ создать веб-приложение на Python — это использовать Flask (http://flask.pocoo.org/). Чтобы создать наше собственное приложение, мы можем использовать следующее:

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "<h2>Not Much Going On Here</h2>"
app.run(host='0.0.0.0', port=50000)

Если вы запустите этот код, вы увидите свое собственное приложение по адресу localhost:50000. Конечно, нам нужно нечто большее, поэтому мы будем использовать более сложную функцию, которая в целом делает то же самое: обрабатывает запросы из вашего браузера и обслуживает некоторый контент в виде HTML.

Форма ввода для пользователя

Когда пользователи будут переходить на главную страницу приложения, мы будем показывать им форму с тремя опциями:

  1. Ввод исходной последовательности для RNN или ее генерация случайным образом.
  2. Выбор «разнообразия» прогнозов RNN.
  3. Выбор количества слов на выходе из RNN.

Чтобы создать форму на Python мы используем

wtforms

. Код для ее создания вы увидите ниже:

from wtforms import (Form, TextField, validators, SubmitField, 
DecimalField, IntegerField)

class ReusableForm(Form):
    """User entry form for entering specifics for generation"""
    # Starting seed
    seed = TextField("Enter a seed string or 'random':", validators=[
                     validators.InputRequired()])
    # Diversity of predictions
    diversity = DecimalField('Enter diversity:', default=0. 8,
                             validators=[validators.InputRequired(),
                                         validators.NumberRange(min=0.5, max=5.0,
                                         message='Diversity must be between 0.5 and 5.')])
    # Number of words
    words = IntegerField('Enter number of words to generate:',
                         default=50, validators=[validators.InputRequired(),
                                                 validators.NumberRange(min=10, max=100, 
                                                 message='Number of words must be between 10 and 100')])
    # Submit button
    submit = SubmitField("Enter")

С помощью него мы создали форму, показанную ниже (со стилями из

main.css

):

Проверка в коде нужна, чтобы убедиться, что пользователь вводит корректную информацию. Например, мы проверяем, что все поля заполнены, и что значение параметра diversity находится между 0.5 и 5. Эти условия должны быть выполнены, чтобы начать работу.

Ошибка при проверке корректности введенных данных

Мы обрабатываем эту форму с помощью шаблонов на Flask.

Шаблоны

Шаблон – это файл с уже готовым «каркасом», который просто нужно заполнить определенным образом. Для веб-приложения на Flask мы можем использовать библиотеку шаблонов

Jinja

, чтобы транслировать код на Python в HTML-документ. Например, в нашей основной функции мы отправим содержимое формы в шаблон с именем

index.html

.

from flask import render_template

# Home page
@app.route("/", methods=['GET', 'POST'])
def home():
    """Home page of app with form"""
    # Create form
    form = ReusableForm(request.form)

    # Send template information to index.html
    return render_template('index.html', form=form)

Когда пользователь перейдет на главную страницу, наше приложение обеспечит

index.html

входными данными из формы. Шаблон представляет собой полноценную структуру HTML, в которой мы ссылаемся на переменные Python с помощью синтаксиса

{{variable}}

.

<!DOCTYPE html>
<html>

<head>
  <title>RNN Patent Writing</title>
  <link rel="stylesheet" href="/static/css/main.css">
  <link rel="shortcut icon" href="/static/images/lstm.ico">
  
</head>

<body>
  <div>
    <h2>
      <center>Writing Novel Patent Abstracts with Recurrent Neural Networks</center>
    </h2>

    {% block content %}
    {% for message in form.seed.errors %}
    <div>{{ message }}</div>
    {% endfor %}

    {% for message in form.diversity.errors %}
    <div>{{ message }}</div>
    {% endfor %}

    {% for message in form.words.errors %}
    <div>{{ message }}</div>
    {% endfor %}

    <form method=post>

      {{ form.seed.label }}
      {{ form.seed }}

      {{ form.diversity.label }}
      {{ form.diversity }}

      {{ form.words.label }}
      {{ form.words }}

      {{ form.submit }}
    </form>
    {% endblock %}

  </div>
</body>

</html>

При появлении ошибки в форме (входные данные, которые не могут быть проверены) будет мигать сообщение об ошибке. Помимо этого, форма будет отображаться как в файле выше.

Когда пользователь вводит информацию и нажимает submit (POST — запрос), если информация корректна, мы перенаправляем входные данные в соответствующую функцию, чтобы сделать прогнозы с помощью обученной RNN. Это значит, что нужно изменять home().

from flask import request
# User defined utility functions
from utils import generate_random_start, generate_from_seed

# Home page
@app.route("/", methods=['GET', 'POST'])
def home():
    """Home page of app with form"""
    
    # Create form
    form = ReusableForm(request.form)

    # On form entry and all conditions met
    if request.method == 'POST' and form.validate():
        # Extract information
        seed = request.form['seed']
        diversity = float(request.form['diversity'])
        words = int(request.form['words'])
        # Generate a random sequence
        if seed == 'random':
            return render_template('random. html', 
                                   input=generate_random_start(model=model, 
                                                               graph=graph, 
                                                               new_words=words, 
                                                               diversity=diversity))
        # Generate starting from a seed sequence
        else:
            return render_template('seeded.html', 
                                   input=generate_from_seed(model=model, 
                                                            graph=graph, 
                                                            seed=seed, 
                                                            new_words=words, 
                                                            diversity=diversity))
    # Send template information to index.html
    return render_template('index.html', form=form)

Теперь, когда пользователь нажимает

submit

и введенная информация оказывается корректной, в зависимости от входных данных ввод отправляется либо в

generate_random_start

, либо в

generate_from_seed

. Эти функции используют обученную модель Keras, чтобы создать новый патент с параметрами

diversity

и

num_words

, заданными пользователем. Выходные данные этой функции, в свою очередь, отправляются случайным образом в шаблоны

random.html

или

seeded.html

, чтобы отобразиться в виде веб-страницы.

Создание прогнозов с помощью предобученной модели Keras

В параметре

model

находится предобученная модель Keras, которая загружается следующим образом:

from keras.models import load_model
import tensorflow as tf

def load_keras_model():
    """Load in the pre-trained model"""
    global model
    model = load_model('../models/train-embeddings-rnn.h5')
    # Required for model to work
    global graph
    graph = tf.get_default_graph()
    
load_keras_model()

(По сути, есть обходной

путь

, который выглядит как

tf.get_default_graph()

)

Я не буду показывать полностью две функции

util

(код вы найдете

здесь

), ведь все, что вам нужно понять это то, что они хранят уже обученную модель Keras вместе с параметрами и делают прогнозы – патентные аннотации.

Обе эти функции возвращают строку на Python с отформатированным HTML. Эта строка отправляется в другой шаблон, который отобразится в виде веб-страницы. Например, generate_random_start возвращает отформатированный HTML, который отправляется в random.html:

<!DOCTYPE html>
<html>

<header>
    <title>Random Starting Abstract
    </title>

    <link rel="stylesheet" href="/static/css/main.css">
    <link rel="shortcut icon" href="/static/images/lstm.ico">
    <ul>
        <li><a href="/">Home</a></li>
    </ul>
</header>

<body>
    <div>
        {% block content %}
        {{input|safe}}
        {% endblock %}
    </div>
</body>

Здесь мы снова используем шаблонизатор

Jinja

для отображения отформатированного HTML-файла. Поскольку строка на Python уже транслирована в HTML, все, что нам нужно сделать для ее отображения, это использовать

{{input|safe}}

(где

input

— это переменная Python). Затем в

main.css

мы можем добавить стили этой странице, впрочем, как и другим HTML-страницам.

Результат работы

Функция

generate_random_start

выбирает случайную аннотацию патента в качестве входной последовательности и строит прогнозы, основываясь на ней. Затем она отображает входную последовательность, сгенерированные RNN выходные данные и фактические выходные данные:

Выходные данные на основе случайной входной последовательности.

Функция generate_from_seed принимает введенную пользователем начальную последовательность и строит прогнозы, основываясь на ней. Выходные данные выглядят следующим образом:

Выходные данные на основе пользовательской входной последовательности.

Несмотря на то, что результаты не всегда образуют логические последовательности, тем не менее они показывают, что нейронная сеть знакома с основами английского языка. Она была обучена прогнозировать каждое следующее слово на основе предыдущих 50 и подбирать тем самым убедительную аннотацию. В зависимости от параметра diversity выходные данные могут оказаться полностью случайными или циклическими.

Запуск приложения

Чтобы запустить приложение для себя, все, что вам нужно сделать, это загрузить репозиторий, перейти в каталог, где происходит развертывание и ввести

run_keras_server.py

. Приложение будет доступно по адресу

localhost:10000

.

В зависимости от того, как настроен ваш домашний Wi-Fi, вы должны иметь возможность получить доступ к приложению с любого компьютера в сети, используя свой IP-адрес.

Следующие шаги

Веб-приложение, запущенное на вашем персональном компьютере, отлично подойдет для совместного использования с друзьями и семьей. Однако я определенно не рекомендую открывать его для всех в вашей домашней сети. Позже мы с вами научимся разворачивать приложение на

AWS EC2

и покажем наконец-то его миру.

Чтобы улучшить приложение, можно поменять стили (в main.css) и, возможно, добавить дополнительные параметры, такие как возможность выбора предварительно обученной сети. Самое замечательное в личных проектах – это то, что вы можете развивать их так долго, как захотите. Если вы хотите поиграть с приложением, скачайте репозиторий и начните работу.

Заключение

В этой статье мы научились разворачивать предобученную модель глубокого обучения Keras в виде веб-приложения. Это потребовало объединения ряда различных технологий, включая рекуррентные нейронные сети, веб-приложения, шаблоны, HTML, CSS и, конечно же,

Python

.

Несмотря на то, что это базовое приложение, оно показывает, что вы можете создавать веб-приложения с использованием глубокого обучения с относительно небольшими усилиями. Немного людей могут сказать, что смогли развернуть модель глубокого обучения в виде веб-приложения, но, если вы последуете инструкциям из этой статьи, вы сможете стать одним из них!

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings. CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}}
{{addToCollection.description.length}}/500

{{l10n_strings.TAGS}}
{{$item}}

{{l10n_strings.PRODUCTS}}

{{l10n_strings.DRAG_TEXT}}

 

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings. LANGUAGE}}
{{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}

 

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}}

{{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}}
{{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Передовой опыт в Ecopath с моделями пищевых сетей Ecosim для управления на основе экосистем легко построить и были в течение последних 30 лет.

Мы выделяем термодинамическую и экологическую диагностику для передовой практики в Ecopath.

Объясняется современное состояние подбора и калибровки временных рядов Ecosim.

Неопределенность устраняется с помощью расчетов методом Монте-Карло.

«Ключевые прогоны» выделены как передовая практика управления на основе экосистемы.

Abstract

Модели Ecopath с Ecosim (EwE) легче создавать и использовать по сравнению с большинством других методов моделирования экосистем, и поэтому они более широко используются большим количеством ученых и менеджеров. Это, однако, создает проблему с обеспечением качества; Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем обзор лучших практик по созданию моделей Ecopath.Мы описываем диагностику, которую можно использовать для проверки термодинамических и экологических принципов, и выделяем принципы, которые следует использовать для балансировки модели. Затем мы выделяем подводные камни при сравнении моделей Ecopath с использованием индексов экологического сетевого анализа. Для динамического моделирования в Ecosim мы демонстрируем современное состояние калибровки модели путем подгонки ее к временным рядам с использованием формальной процедуры подгонки и статистической точности подгонки. Наконец, мы показываем, как моделирование Монте-Карло можно использовать для устранения неопределенности входных параметров, и мы обсуждаем использование моделей в контексте управления, в частности, используя концепцию «ключевых прогонов» для управления на основе экосистемы.Этот новый список лучших практик для моделей EwE позволит управляющим экосистемами оценить соответствие данной модели EwE вопросу управления экосистемой.

ключевые слова

ключевые слова

EcoPath с ECOSIM

Анализ экологической сети

экосистемное моделирование

управление экосистемой

Monte Carlo

Время серии Monte Carlo

Рекомендуемые статьи Статьи (0)

© 2016 Авторы. Опубликовано Эльзевиром Б.V.

Рекомендуемые статьи

Цитирующие статьи

Мини-обзор технологических моделей пищевых сетей и их применение в водно-наземных метаэкосистемах

https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2021.109710Получить права и содержание

Основные моменты

Модели водно-наземных пищевых сетей, ограниченные потоками из наземных экосистем.

Теоретические модели пищевых сетей более похожи, чем модели водно-наземных пищевых сетей.

Стрессоры вызывают межмасштабные эффекты в водно-земных и гипотетических метаэкосистемах.

Необходимы исследования факторов стресса, стоков из водных систем и качества, времени и пространственных размеров стоков.

Abstract

В метаэкосистеме пространственно разделенные экосистемы связаны биотическими и абиотическими межэкосистемными потоками. Следовательно, пищевые сети в метаэкосистеме функционально связаны. Они восприимчивы к множеству факторов стресса, угрожающих функциям экосистемы и связанным с ними услугам. Хотя эмпирические исследования могут помочь понять воздействие стрессора на пищевые сети метаэкосистем, они часто ограничены их узкими пространственными и временными масштабами. Это ограничение может быть преодолено с помощью моделей пищевых сетей, основанных на процессах, которые допускают переменные пространственные и временные масштабы. Мы рассмотрели основанные на процессах модели пищевых сетей и их применение к водно-наземным и теоретическим метаэкосистемам. Мы называем теоретические модели моделями пищевой сети, основанными на теоретических соображениях, а не на описании конкретной природной системы.Мы нашли девятнадцать водно-наземных моделей, которые представляли водные пищевые сети с потоками от наземных к водным экосистемам. Большинство водно-наземных моделей можно применять для изучения экологических стрессоров эвтрофикации (15 моделей) и изменения климата (10 моделей). Было найдено восемь теоретических моделей, которые изучают стабильность экосистемы, трофические каскады, динамику «источник-поглотитель», ограничение дополнительных питательных веществ и сосуществование первичных потребителей. Теоретические модели более схожи с точки зрения типов переменных состояния и сложности модели (т.е., количество переменных состояния), чем водно-наземные модели. Как правило, применение моделей показало, что изменения окружающей среды вызывают межмасштабные эффекты на пищевые сети в водно-земных и теоретических метаэкосистемах. Наконец, мы выделяем основные пробелы в исследованиях, касающиеся направленности межэкосистемных потоков, антропогенных стрессоров и доступности кодов моделей.

Ключевые слова

Экология

Стрессоры

Изменение окружающей среды

Мета-экосистемы

Механистическое понимание

Рекомендуемые статьиЦитирование статей (0)

Показать полный текст 18 ©В. Все права защищены.

Рекомендуемые статьи

Ссылки на статьи

Стехиометрические модели водных пищевых сетей, связывающие пелагическую и бентическую зоны

Аннотация

Моделирование в рамках экологической стехиометрии позволяет исследовать влияние качества пищевых продуктов на динамику популяций пищевых сетей. В этом исследовании мы моделируем, как на динамику влияют два отдельных пула свободных фосфатов (бентический и пелагический) в пищевой сети с двумя производителями и одним потребителем.В дополнение к этой новой модели мы добавляем зависящие от света факторы сезонности и зависящие от температуры стехиометрические факторы. Фактор сезонности превратит пропускную способность K в функцию времени K(t) в точном соответствии с моделью Seasonality-Lotka-Volterra (SLKE), полученной в (Asik, 2018). Кроме того, новый подход реализации температуры в виде модифицированного уравнения Аррениуса используется для дальнейшего уточнения максимальной скорости приема пищи (а) для потребителя. Всего мы рассмотрим три модели:
+ Базовая стехиометрическая модель водной пищевой сети, объединяющая пелагические и бентические зоны

+Светозависимая сезонность Стехиометрическая модель, связывающая пелагические и бентические зоны

+Температурная и светозависимая сезонность Стехиометрическая модель, связывающая пелагические и бентические зоны

Выполнены анализ устойчивости, бифуркационный анализ и численное моделирование трех моделей. Мы определяем экологические пороги в базовой модели путем аналитического анализа граничного равновесия. Мы обнаружили, что вымирание дафний происходит при высоких уровнях освещенности (большие значения K). Кроме того, мы определяем значения, при которых равновесия превращаются в периодические орбиты. Модель световой сезонности демонстрирует новую динамику. В условиях очень высокой освещенности (высокий К) и низкой сезонности (низкий е) дафния полностью отмирает. Существует сосуществование производителей и травоядных в условиях очень низкой освещенности (высокий K) и высокой сезонности (высокий e).Далее модель температурно-сезонных изменений показала новую динамику. Дафния выживает в годы, когда температурные колебания минимальны. Дафния вымирает в годы с резкими колебаниями температуры.

Нелинейные модели пищевой сети и их реакция на повышение базовой продуктивности

‘)

переменная голова = документ. getElementsByTagName(«голова»)[0]
var script = document.createElement(«сценарий»)
script.type = «текст/javascript»
script.src = «https://buy.springer.com/assets/js/buybox-bundle-52d08dec1e.js»
script.id = «ecommerce-scripts-» ​​+ метка времени
head.appendChild (скрипт)

var buybox = document.querySelector(«[data-id=id_»+ метка времени +»]»).parentNode

;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.вариант-покупки»)).forEach(initCollapsibles)

функция initCollapsibles(подписка, индекс) {
var toggle = подписка.querySelector(«.цена-варианта-покупки»)
подписка.classList.remove(«расширенный»)
var form = подписка.querySelector(«.форма-варианта-покупки»)

если (форма) {
вар formAction = form.getAttribute(«действие»)
документ. querySelector(«#ecommerce-scripts-» ​​+ timestamp).addEventListener(«load», bindModal(form, formAction, timestamp, index), false)
}

var priceInfo = подписка.querySelector(«.Информация о цене»)
var PurchaseOption = toggle.parentElement

если (переключить && форма && priceInfo) {
toggle.setAttribute(«роль», «кнопка»)
toggle.setAttribute(«tabindex», «0»)

переключать.addEventListener(«щелчок», функция (событие) {
var expand = toggle.getAttribute(«aria-expanded») === «true» || ложный
toggle.setAttribute(«aria-expanded», !expanded)
form.hidden = расширенный
если (! расширено) {
покупкаOption.classList.add(«расширенный»)
} еще {
покупкаOption. classList.удалить («расширить»)
}
priceInfo.hidden = расширенный
}, ложный)
}
}

функция bindModal (форма, formAction, метка времени, индекс) {
var weHasBrowserSupport = window.fetch && Array.from

функция возврата () {
var Buybox = EcommScripts ? EcommScripts.Buybox : ноль
var Modal = EcommScripts ? EcommScripts.Модальный: ноль

if (weHasBrowserSupport && Buybox && Modal) {
var modalID = «ecomm-modal_» + метка времени + «_» + индекс

var modal = новый модальный (modalID)
modal.domEl.addEventListener («закрыть», закрыть)
функция закрыть () {
form. querySelector(«кнопка[тип=отправить]»).фокус()
}

вар корзинаURL = «/корзина»
var cartModalURL = «/cart?messageOnly=1»

форма.установить атрибут (
«действие»,
formAction.replace(cartURL, cartModalURL)
)

var formSubmit = Buybox.interceptFormSubmit(
Buybox.fetchFormAction(окно.fetch),
Buybox.triggerModalAfterAddToCartSuccess(модальный),
функция () {
форма.removeEventListener («отправить», formSubmit, false)
форма.setAttribute(
«действие»,
formAction.replace(cartModalURL, cartURL)
)
форма. отправить()
}
)

form.addEventListener («отправить», formSubmit, ложь)

документ.body.appendChild(modal.domEl)
}
}
}

функция initKeyControls() {
document.addEventListener («нажатие клавиши», функция (событие) {
if (document.activeElement.classList.contains(«цена-варианта-покупки») && (event.code === «Пробел» || event.code === «Enter»)) {
если (document.activeElement) {
мероприятие.предотвратить по умолчанию ()
документ.activeElement.click()
}
}
}, ложный)
}

функция InitialStateOpen() {
вар buyboxWidth = buybox. offsetWidth
;[].slice.call(buybox.querySelectorAll(«.опция покупки»)).forEach(функция (опция, индекс) {
var toggle = option.querySelector(«.цена-варианта-покупки»)
вар форма = вариант.querySelector(«.форма-варианта-покупки»)
var priceInfo = option.querySelector(«.Информация о цене»)
если (buyboxWidth > 480) {
переключить.щелчок()
} еще {
если (индекс === 0) {
переключить.щелчок()
} еще {
toggle.setAttribute («ария-расширенная», «ложь»)
форма.скрытый = «скрытый»
priceInfo.hidden = «скрытый»
}
}
})
}

начальное состояниеОткрыть()

если (window. buyboxInitialized) вернуть
window.buyboxInitialized = истина

initKeyControls()
})()

Модели пищевой сети предсказывают численность видов в ответ на изменение среды обитания

Abstract

Размеры популяций растений и животных неизбежно меняются после потери среды обитания, но механизмы, лежащие в основе этих изменений, плохо изучены.Мы экспериментально изменили объем среды обитания и устранили высшие трофические уровни пищевой цепи беспозвоночных, населяющих заполненные дождем листья плотоядного растения-кувшина Sarracenia purpurea. Модели путей, которые включали структуру пищевой сети, лучше предсказывали размеры популяций компонентов пищевой сети, чем простые модели ключевых видов, модели, которые включали только аутэкологические реакции на объем среды обитания, или модели, включающие как структуру пищевой сети, так и объем среды обитания. Эти результаты являются первым экспериментальным подтверждением того, что трофическая структура может определять численность видов в условиях утраты среды обитания.

Образец цитирования: Gotelli NJ, Ellison AM (2006) Модели пищевой сети предсказывают численность видов в ответ на изменение среды обитания. ПЛОС Биол 4(10):
е324.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0040324

Академический редактор: Robert Holt, Университет Флориды, Соединенные Штаты Америки

Получено: 22 января 2006 г.; Принято: 1 августа 2006 г .; Опубликовано: 26 сентября 2006 г.

Авторские права: © 2006 Gotelli and Ellison.Это статья с открытым доступом, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: При поддержке Национального научного фонда гранты DEB 02–34710, 02–35128 и 05–41936 для NJG и DEB 98–05722, 02–35128 и 05–41680 для AME.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.

Введение

Утрата ареала естественного обитания часто сопровождается исчезновением крупных высших хищников и верхних трофических уровней пищевых сетей [1–3]. Однако некоторые данные свидетельствуют о том, что одной только площади среды обитания может быть недостаточно для прогнозирования изменений в размере популяции. Прогнозы экологических моделей [4,5], модели структуры пищевой сети в малых и больших фрагментах местообитаний [6] и недавние наблюдения за коллапсом островных сообществ [1,7] предполагают, что трофические взаимодействия должны учитываться для прогнозирования как изменится численность популяций перед лицом утраты и изменения среды обитания.Однако существующие тесты на роль трофических взаимодействий в определении численности видов по мере сокращения местообитаний носят лишь корреляционный характер. В этом исследовании мы приводим первое свидетельство контролируемого полевого эксперимента о важности трофической структуры в контроле численности нескольких видов в водной пищевой сети. Более того, мы показываем, что модели трофической структуры объясняют результаты лучше, чем более простые модели, фокусирующиеся только на реакциях отдельных видов на изменения размера или структуры среды обитания, или модели, включающие как структуру пищевой цепи, так и объем среды обитания.

Для мультитрофных сообществ два широких класса моделей сообществ предсказывают потенциальные реакции популяций на изменение среды обитания. (1) Однофакторные модели подчеркивают уникальную реакцию отдельных видов на изменение площади среды обитания. Эта структура включает островные биогеографические модели [8], а также демографический анализ отдельных видов [9] и оценки риска исчезновения. Однофакторные модели также включают эффекты ключевых видов, которые подчеркивают реакцию популяций на изменения численности одного ключевого вида, такого как высший хищник [10,11].Эта структура включает в себя множество текущих исследований изменений среды обитания основными видами [12] и инженерами экосистем [13]. (2) Модели пищевых сетей подчеркивают сдвиги в численности, возникающие в результате множественных трофических взаимодействий и переноса энергии и биомассы через пищевую сеть. Эта структура включает процессы «сверху вниз» и «снизу вверх» [14], трофические каскады [15] и более сложные взаимодействия на нескольких трофических уровнях [16].

К сожалению, опубликованные исследования последствий сокращения среды обитания основывались на общепринятом анализе, который явно не сравнивает эти альтернативные схемы [17,18].Хотя дисперсионный анализ и другие статистические протоколы могут дать количественную оценку изменений в сообществе, их нельзя использовать для проведения различия между простой реакцией видов на сокращение среды обитания (однофакторная модель объема) и более сложной реакцией на изменения численности других видов (пищевая сеть). и модели видов краеугольных камней). Третья возможность заключается в том, что трофические реакции преобладают над реакциями даже перед лицом изменений среды обитания. В этом исследовании мы использовали реалистичные полевые манипуляции с объемом среды обитания и удалением верхних трофических уровней целых водных сообществ.Эти манипуляции вызвали серьезные изменения в размере среды обитания и структуре сообщества, которые ранее изучались в неэкспериментальных условиях [1]. Впервые мы экспериментально оценили относительную важность аутэкологических реакций, эффектов ключевых видов и трофических взаимодействий в учете изменений численности видов.

Результаты

Водная пищевая сеть

Sarracenia

Сообщество макробеспозвоночных, связанное с северным кувшинником Sarracenia purpurea (рис. 1), представляет собой модельную систему для проверки механизмов контроля численности в условиях изменения среды обитания [19].S. purpurea — многолетнее растение-долгожитель, произрастающее на торфяных болотах и ​​просачивающихся болотах на юге Канады и на востоке США [20]. Растение растет в виде розетки и ежегодно производит от шести до двенадцати новых трубчатых листьев. В течение вегетационного периода листья открываются примерно каждые 17 дней и наполняются дождевой водой; в этих заполненных водой листьях быстро развивается водная пищевая сеть [21]. Листья фотосинтетически наиболее активны в первый год жизни, но сохраняются, захватывают добычу и используются в качестве среды обитания макробеспозвоночных в течение 1–2 лет [22].Основу пищевой сети составляет захваченная добыча членистоногих (преимущественно муравьи и мухи), которую измельчают и частично поедают личинки мошек (Metriocnemus knabi) и мух-саркофагов (Fletcherimyia fletcheri) [23]. Измельченная добыча затем обрабатывается паутиной бактерий и простейших [24], которые соответственно становятся жертвами фильтрующих коловраток (Habrotrocha rosi) и клещей (Sarraceniopus gibsonii) . Личинки комара-кувшинки Wyeomyia smithii питаются бактериями, простейшими и коловратками [25].Крупные (третьего возраста) личинки F. fletcheri питаются коловратками, а мелкие (первого и второго возраста) личинками W. smithii [26]. Таким образом, пищевая сеть Sarracenia демонстрирует те же сложные связи на нескольких трофических уровнях, которые характеризуют другие водные и наземные пищевые сети [16]. Кроме того, один и тот же набор видов макробеспозвоночных может быть обнаружен в связи с S. purpurea на всем его широком географическом ареале — от Флориды до Лабрадора и на запад до Канадских Скалистых гор [27].

Рисунок 1. Sarracenia Пищевая сеть

Каждый лист северного кувшинного растения Sarracenia purpurea содержит целую водную пищевую сеть, ресурсная база которой состоит из пойманной добычи членистоногих. Sarracenia встречается в Sphagnum болотах и ​​просачивающихся болотах по всей восточной части США и Канады (участки, на которых могут быть найдены сообщества сходных видов [27], показаны черными точками).

(Фотомонтаж: Аарон М. Эллисон)

https://дои.org/10.1371/journal.pbio.0040324.g001

В повторном полевом эксперименте мы одновременно манипулировали объемом среды обитания (добавляя или удаляя воду из листьев) и упрощая трофическую структуру пищевой сети Sarracenia (путем сохранения или удаления личинок всех трех двукрылых: Metriocnemus , Wyeomyia, и Fletcherimyia ). Мы измерили численность резидентных видов в каждом повторном листе (набор данных S1) и сравнили соответствие моделей пищевых сетей, моделей ключевых видов и моделей аутоэкологической реакции данным (см. Материалы и методы).

Статистика соответствия модели

Общее соответствие набора экологических моделей данным об изобилии: модели пищевых цепей > однофакторные модели (рис. 2, нижние панели по сравнению с верхними). Соответствие моделей пищевой сети и трапецеидального камня не улучшилось за счет включения частичных или полных связей с объемом среды обитания (рис. 2, левая панель по сравнению с центральной и правой панелями). Единственной наиболее подходящей моделью была модель трапецеидального искажения Wyeomyia (синий символ и пунктирная линия на рисунке 2), а наихудшей подходящей моделью была модель отклика частичного объема Sarraceniopus .Наиболее подходящая группа моделей состояла из четырех моделей пищевой сети без объемной связи (красные символы и красная полоса на рисунке 2). Эти модели и модель трапецеидального искажения Wyeomyia не отвергли статистическую гипотезу о «точном соответствии» дисперсионно-ковариационной структуре данных. Модели-кандидаты других ключевых видов или других моделей пищевых сетей с объемной связью показали более низкие результаты.

Рисунок 2. Индексы перекрестной проверки и 90% доверительные интервалы для моделей путевого анализа численности макробеспозвоночных

Чем меньше индекс, тем лучше данные соответствуют предсказаниям модели.Верхний ряд панелей включает все однофакторные модели (таблицы S3–S6). Однофакторная модель, в которой в качестве переменной-предиктора используется только объем среды обитания (см. Таблицу S3), обозначена треугольником слева от пунктирной вертикальной линии. Нижний ряд панелей включает все модели пищевых сетей (таблицы S7–S9). Модели пищевых сетей, обозначенные (B), включают скрытую переменную для представления бактерий. Первый столбец панелей включает модели без привязки к объему среды обитания (таблицы S3, S4 и S7). Второй столбец панелей включает модели с ограниченными связями с объемом среды обитания (таблицы S5 и S8).Для восходящих моделей пищевой сети связь была от объема среды обитания к изобилию добычи, а для нисходящих моделей пищевой сети связь была от объема среды обитания к численности Fletcherimyia и Wyeomyia . В третьем столбце панелей представлены модели, в которых все таксоны привязаны к объему среды обитания (таблицы S6 и S9). Единственная наиболее подходящая модель ( Wyeomyia keystone, не имеющая ни частичных, ни полных связей с объемом среды обитания) обозначена синим символом. Группа наиболее подходящих моделей (моделей пищевой сети без ссылок на объемы) обозначена красными символами.Для справки на каждой панели индекс перекрестной проверки для модели Wyeomyia обозначен пунктирной синей линией, а средний показатель перекрестной проверки для моделей пищевой сети без связей со средой обитания обозначен сплошной красной полосой.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0040324.g002

Keystone модель Wyeomyia правильно определила роль личинок комаров как хищников коловраток и как добычу Fletcherimyia (рис. 3A) [26] .Этот анализ путей согласуется с другими исследованиями, предполагающими, что Wyeomyia является краеугольным хищником с эффектами как сверху вниз, так и снизу вверх в этой пищевой сети [25,27]. Анализ латентных переменных моделей пищевых сетей показал, что сильные трофические связи были связаны с бактериями (рис. 3B), что подтверждает представление о пищевой сети Sarracenia как о комменсальной технологической цепи, в которой измельчители, детритофаги и фильтраторы последовательно перерабатывают и трансформируют добычу членистоногих [23].Хотя это относительно плохо соответствует данным (рис. 2), простая модель, связывающая численность видов только с объемом, выявила сильную связь между объемом кувшина и численностью добычи и сильную связь между объемом и численностью Metriocnemus (рис. 3C). Более слабые связи были между объемом и численностью Wyeomyia и численностью Habrotrocha , а все остальные связи в этой модели были близки к нулю.

Рисунок 3. Модели путей Sarracenia Структура пищевой сети

Каждый кружок указывает на численность таксона, численность добычи или средний объем среды обитания, а каждая ссылка указывает на гипотетическую причинно-следственную связь в рамках конкретной модели.Стандартные коэффициенты пути оцениваются для каждой ссылки, и размер стрелки примерно пропорционален величине коэффициента.

(A) Wyeomyia однофакторная («краеугольная») модель, в которой численность всех таксонов определяется только прямыми связями с личинкой комара-фильтратора W. smithii.

(B) Восходящая трофическая модель, в которой численность контролируется связями между жертвой и хищником. Треугольник представляет собой скрытую переменную для бактерий, которая не измерялась напрямую, но чьи трофические связи (показаны красным) в сети Sarracenia известны [21,24].

(C) Однофакторная объемная модель, в которой численность каждого таксона определяется исключительно объемом среды обитания.

https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0040324.g003

Обсуждение

Общее превосходство ключевой модели Wyeomyia и простых моделей пищевой сети демонстрирует важность трофических взаимодействий в контроле численности видов в водной пищевой сети. Несмотря на то, что объем среды обитания был радикально изменен нашими манипуляциями (таблица S1), обилие видов в пищевой сети в целом лучше предсказывалось моделями трофического взаимодействия, чем прямыми измерениями объема среды обитания или обилия основных кормовых ресурсов или моделями. частично или полностью связывая объем среды обитания со структурой пищевой сети (рис. 2).Хотя несколько таксонов действительно показали корреляцию с объемом среды обитания (рис. 3C), соответствие моделей пищевых сетей данным о численности было хуже, когда были включены связи с объемом среды обитания (рис. 2). Наше экспериментальное исследование подтверждает важность трофических взаимодействий, наблюдавшихся на наземных островах, резко сократившихся по площади [1] или измененных инвазионным видом [7]. Явные статистические модели трофической структуры сообществ могут обеспечить более точные прогнозы численности растений и животных в условиях изменения среды обитания, чем модели, которые фокусируются только на идиосинкразической реакции отдельных видов на потерю среды обитания.

Материалы и методы

В Мус-Бог, торфяном болоте на северо-востоке Вермонта, США [28], мы случайным образом распределили 50 взрослых растений кувшина в одну из пяти групп обработки, в которых мы экспериментально манипулировали уровнем воды листа и/или удалили всех личинок двукрылых из водной пищевой сети (см. Протокол S1). Пищевая сеть в каждом из трех листьев растения подвергалась неразрушающему учету один раз в неделю в течение летнего вегетационного периода 2000 года. Мы рассчитали среднюю численность каждого таксона для каждой пищевой сети в течение интервала, когда лист был открыт.Это усреднение устранило псевдорепликацию и автокорреляцию временных данных переписи. Таким образом, в нашем анализе учитывались средние условия, которых сообщества достигают перед лицом устойчивого изменения среды обитания. Экспериментальные обработки значительно изменили среднюю численность беспозвоночных и вызвали существенные различия среди листьев в объеме среды обитания, доступности добычи и структуре сообщества (таблица S1).

Мы использовали анализ путей [29] (форма моделирования структурными уравнениями), чтобы сравнить соответствие этих данных об изобилии различным моделям организации сообщества (см. Протокол S1).Мы разработали априорные модели причинно-следственных связей, чтобы потенциально объяснить закономерности ковариации обилия таксонов среди листьев, с которыми манипулировали экспериментально (таблица S2). Были разработаны две группы моделей: (1) однофакторные модели, в которых численность каждого вида индивидуально реагирует на различия в объеме среды обитания (таблица S3), кормовых ресурсах или присутствии других видов («краеугольные» модели; таблицы S4). до S6) и (2) модели пищевых сетей, в которых численность видов зависит от прямых и косвенных трофических взаимодействий (таблицы от S7 до S9).Мы не моделировали экспериментальные обработки как фиктивные категориальные переменные, потому что объем среды обитания и манипуляции с двукрылыми не были ортогональными, а также потому, что объем среды обитания и численность двукрылых правильнее рассматривать как непрерывные переменные, наряду с другими переменными в наших моделях. Для моделей пищевых сетей мы также ввели скрытую переменную, чтобы представить эффекты неизмеряемого бактериального компонента сборки.

Однофакторная модель и модель пищевой сети были ортогонально скрещены с тремя другими группами на основе включения объема среды обитания (= объема жидкости из листового кувшина) в модели пути.В первой группе (левая пара панелей на рисунке 2) объем среды обитания не был включен в модели, поэтому численность прогнозировалась исключительно на основе эффектов отдельных видов (таблица S4) или трофических взаимодействий (таблица S7). Во второй группе (средняя пара панелей на рисунке 2) мы ввели объем среды обитания только со ссылкой на фокальный таксон (таблицы S5 и S8). В восходящих моделях пищевой сети эта связь была от объема среды обитания к добыче, а в нисходящих моделях пищевой сети связь была между объемом среды обитания и численностью Fletcherimyia и Wyeomyia, двух высшие хищники в этой пищевой сети (таблица S8).В третьей группе (правая пара панелей на рисунке 2) мы смоделировали связи от объема среды обитания до всех компонентов пищевой сети (таблицы S6 и S9). Все модели соответствовали наблюдаемой корреляционной матрице для пищевой сети Sarracenia (таблица S2).

Благодарности

Мы благодарим J. Sears за наблюдение за инквилинами и проведение экспериментальных обработок, а также L. Bledzski за подсчет простейших и коловраток. В рукописи использованы комментарии Э. Фарнсворта, Г. Грейвса, А.Броуди, Группе чтения по экологии в Университете Вермонта и трем анонимным рецензентам.

Вклад авторов

NJG и AME задумали и разработали эксперименты. NJG провела эксперименты. NJG и AME проанализировали данные. NJG и AME написали статью.

Каталожные номера

  1. 1.
    Терборг Дж., Лопес Л., Нуньес П., Рао М., Шахабуддин Г. и др. (2001) Экологическое таяние фрагментов леса, свободных от хищников. Наука 294: 1923–1926.
  2. 2.Робинсон Г.Р., Холт Р.Д., Гейнс М.С., Гамбург С.П., Джонсон М.Л. и соавт. (1992) Разнообразные и контрастирующие эффекты фрагментации среды обитания. Наука 257: 524–526.
  3. 3.
    Поли Д., Алдер Дж., Беннетт Э., Кристенсен В., Тайдмерс П. и др. (2003) Будущее рыболовства. Наука 302: 1359–1361.
  4. 4.
    Холт Р.Д., Лоутон Дж.Х., Полис Г.А., Мартинес Н.Д. (1999) Трофический ранг и взаимосвязь видов и ареалов. Экология 80: 1495–1504.
  5. 5.
    Post DM (2002) Длинная и короткая длина пищевой цепи.Тенденции Ecol Evol 17: 269–277.
  6. 6.
    Круесс А., Чарнкте Т. (2000) Видовое богатство и паразитизм в фрагментированном ландшафте: эксперименты и полевые исследования с насекомыми на Vicia sepium. Oecologia 122: 129–137.
  7. 7.
    O’Dowd DJ, Green PT, Lake PS (2003) Вторжение в «таяние» на океаническом острове. Экол Летт 6: 812–817.
  8. 8.
    Haila Y (2002) Концептуальная генеалогия исследований фрагментации: от биогеографии островов к экологии ландшафта.Приложение Ecol 12: 321–334.
  9. 9.
    Дули Дж. Л., Бауэрс М. А. (1998) Демографические реакции на фрагментацию среды обитания: экспериментальные тесты в масштабе ландшафта и участка. Экология 79: 969–980.
  10. 10.
    Paine RT (1966) Сложность пищевой сети и видовое разнообразие. Ам Нат 100: 65–75.
  11. 11.
    Холлинг К.С. (1992) Межмасштабная морфология, геометрия и динамика экосистем. Экол Моногр 62: 447–502.
  12. 12.
    Эллисон А.М., Банк М.С., Клинтон Б.Д., Колберн Э.А., Эллиотт К. и др.(2005) Утрата основных видов: последствия для структуры и динамики лесных экосистем. Front Ecol Env 9: 479–486.
  13. 13.
    Райт Дж. П., Джонс К. Г. (2006) Концепция организмов как инженеров экосистем десять лет спустя: прогресс, ограничения и проблемы. Бионаука 56: 203–209.
  14. 14.
    Мэтсон П.А., Хантер М.Д. (1992) Относительный вклад нисходящих и восходящих сил в экологию населения и сообщества. Экология 73: 723.
  15. 15.Бретт М.Т., Голдман К.Р. (1996) Метаанализ пресноводного трофического каскада. Proc Natl Acad Sci U S A 93: 7723–7726.
  16. 16.
    Полис Г.А., Стронг Д.Р. (1996) Сложность пищевой сети и динамика сообщества. Ам Нат 147: 813–846.
  17. 17.
    Дебински Д., Холт Р.Д. (2000) Обзор и обзор экспериментов по фрагментации среды обитания. Минусы Биол 14: 1–13.
  18. 18.
    Бендер Д.Дж., Контрерас Т.А., Фариг Л. (1998)Утрата среды обитания и сокращение популяции: метаанализ влияния размера участка.Экология 79: 517–533.
  19. 19.
    Эллисон А.М., Готелли Н.Дж., Брюэр Дж.С., Кокран-Стафира Д.Л., Кнайтель Дж. и соавт. (2003) Эволюционная экология плотоядных растений. Adv Ecol Res 33: 1–74.
  20. 20.
    Эллисон А.М., Бакли Х.Л., Миллер Т.Е., Готелли Н.Дж. (2004)Морфологическая изменчивость Sarracenia purpurea (Sarraceniaceae): географические, экологические и таксономические корреляты. Ам Дж. Бот 91: 1930–1935.
  21. 21.
    Фиш Д., Холл Д.В. (1978)Последовательность и стратификация водных насекомых, населяющих листья насекомоядного растения-кувшина Sarracenia purpurea.Ам Мидл Нат 99: 172–183.
  22. 22.
    Вольф Л.М. (1981) Пищевое поведение растения: дифференциальный захват добычи старыми и новыми листьями кувшинного растения (Sarracenia purpurea). Ам Мидл Нат 106: 352–359.
  23. 23.
    Херд С.Б. (1994) Мошки и комары кувшинных растений: комменсализм цепочки обработки. Экология 75: 1647–1660.
  24. 24.
    Cochran-Stafira DL, von Ende CN (1998) Интеграция бактерий в пищевые сети: исследования Sarracenia purpurea inquilines.Экология 79: 880–898.
  25. 25.
    Аддикотт Дж. Ф. (1974) Структура сообщества хищников и жертв: экспериментальное исследование влияния личинок комаров на сообщества простейших кувшинных растений. Экология 55: 475–492.
  26. 26.
    Бледски Л.А., Эллисон А.М. (1998) Рост популяции и производство Habrotrocha rosa Donner (Rotifera: Bdelloidea) и ее вклад в снабжение питательными веществами своего хозяина, северного кувшинного растения, Sarracenia purpurea L (Sarraceniaceae).Гидробиология 385: 193–200.
  27. 27.
    Бакли Х.Л., Миллер Т.Е., Эллисон А.М., Готелли Н.Дж. (2003)Обратные широтные тренды в видовом богатстве пищевых сетей кувшинных растений. Экол Летт 6: 825–829.
  28. 28.
    Gotelli NJ, Ellison AM (2002) Биогеография в региональном масштабе: детерминанты плотности видов муравьев в болотах и ​​лесах Новой Англии. Экология 83: 1604–1609.
  29. 29.
    Wootton JT (1994) Прогнозирование прямых и косвенных эффектов: комплексный подход с использованием экспериментов и анализа путей.Экология 75: 151–165.

Если вы загружаете NetLogo, все
модели в библиотеке моделей включены. Вы также можете запустить
моделей здесь, в вашем браузере.

Пробные модели — это наиболее тщательно проверенные модели, которые у нас есть. Они
предназначены для того, чтобы служить примерами хорошей практики кодирования и документирования.
Модели с пометкой «непроверенные» также являются полными и функциональными, но
все еще находится в процессе проверки на предмет содержания, точности и
качество кода.

Модели учебных программ связаны с учебными планами, разработанными в
CCL. Они также могут появляться, иногда в несколько иной форме,
в примерах моделей. Информацию об учебных планах см. на домашней странице CCL.

Действия HubNet предназначены для использования с нашим совместным проектом HubNet.
симуляционная архитектура.

«Модели сообщества пользователей NetLogo» — это модели, предоставленные пользователем.
сообщество для совместного использования с другими пользователями NetLogo. Они не
включены в NetLogo, но доступны в Интернете.

Как внести свой вклад и/или поделиться своими моделями

Мы призываем пользователей
делитесь своими моделями с

Сообщество пользователей NetLogo. Предоставленные модели будут зачислены автору.
Вы можете сейчас

загрузить свои модели через наш веб-сайт. Веб-сайт будет
автоматически создать веб-страницу для вашей модели. Если вы хотите сделать это,
попробуйте наш

Страница загрузки модели NetLogo. Мы также добавили страницу отправки URL-адреса, если вы предпочитаете размещать модель самостоятельно, страницу отправки URL-адреса модели.

Вы также можете отправить нам
свои модели для возможного включения в Библиотеку моделей.

Отдельно вы также можете загружать, делиться и совместно создавать модели в новом NetLogo Modeling Commons.


Примеры моделей

Искусство

Диффузионная графика

Фейерверк

Подписчик

GenJam — двусторонний

Геометрон сверху вниз

Калейдоскоп

Оптические иллюзии

Звуковые машины

Биология

Линии муравья

Муравьи

Осень

Поиск улья BeeSmart

Регулирование уровня сахара в крови

КРИСПР

Бактерии CRISPR УровеньКосмос

Бактерия CRISPR

Экосистема CRISPR LevelSpace

Экосистема CRISPR

Маргаритка

Болезнь Соло

Эволюция

Анизогамия

Бактериальная инфекция

Камуфляж «Охота на жуков»

Скорость поиска жуков

Эхо

Генетический дрейф

GenDrift P глобальный

GenDrift P локальный

GenDrift T взаимодействует

GenDrift T воспроизводит

Мамонты

Мимикрия

Мотыльки с перцем

Равновесие соотношения полов

Биоморфы подсолнечника

Видение Эволюция

Наследие шага волчьей овцы

Круги фей

Светлячки

Флокирование V-образных формаций

Флокирование

Мех

ВИЧ

Тепловые жуки

Соты

Мембранообразование

мотыльки

Развитие мышц

Кролики Трава Сорняки

Репрессилятор 1D

Каменные ножницы для бумаги

Пастухи

Простые коэффициенты рождаемости

Слизь

Подсолнечник эмерджентный

Подсолнух

Термиты

Опухоль

Водоросли (непроверено)

Рост растений (непроверено)

Вирус

Хищничество овец-волков

Химия и физика

Кипячение

Хаос в коробке

Химические реакции

Кислоты и основания

Буфер

Сильная кислота

Дипротоновая кислота (непроверенная)

Слабая кислота

B-Z Реакция

Химическое равновесие

Ферментная кинетика

Радикальная полимеризация

Простая кинетика 1

Простая кинетика 2

Простая кинетика 3

Диффузионная ограниченная агрегация

DLA Альтернативный линейный

Альтернативный DLA

ДЛА

Газовая хроматография

Газовая лаборатория

Адиабатический поршень GasLab

Газовая лаборатория Атмосфера

Круглые частицы GasLab

Свободный газ GasLab

GasLab Газ в коробке

Гравитационный бокс GasLab

Изотермический поршень GasLab

Демон Максвелла GasLab

Одиночное столкновение GasLab

GasLab Два газа

Термобокс GasLab (непроверенный)

Подвижный поршень GasLab (непроверенный)

Блок давления GasLab (непроверенный)

Второй закон GasLab (непроверено)

Изинг

Ударный вращатель

Ударные вращатели

Материаловедение

Кристаллизация

Базовая кристаллизация

Направленная кристаллизация

Перемещение кристаллизации

Движение и деформация дислокации

Распространение тепла

Леннард-Джонс

Полимерная динамика

Твердая диффузия

Механика

Случайные шары

Гравитация (непроверено)

N-тела (непроверено)

Радиоактивность

Распад

Реактор сверху вниз (непроверено)

Реактор Х-секция (непроверено)

Песок

Песчаная куча

Термостат

Турбулентность

Осмотическое давление (непроверено)

Рассеяние (непроверено)

Волны

Решетчатый газовый автомат

Веревка

Допплер (непроверено)

Капли дождя (непроверено)

Динамики (непроверенные)

Волновая машина

Информатика

Искусственная нейронная сеть — многослойная

Искусственная нейронная сеть — Персептрон

Клеточные автоматы

Мозг Брайана

CA 1D элементарный

CA 1D Простые примеры

CA 1D Правило 110

CA 1D Правило 250

CA 1D Правило 30 Черепаха

CA 1D Правило 30

CA 1D Правило 90

CA 1D Суммарный

CA Непрерывный

CA Стохастический

Жизнь на основе черепахи

Жизнь

Обеденные философы

Hex Агрегация ячеек

Кластеризация K-средних

PageRank

Вызов раскрашенной пустыни

Оптимизация роя частиц

Системы частиц

Базовая система частиц

Пламя системы частиц

Фонтан системы частиц

Водопад системы частиц

Робби Робби

Фабрика роботов

Простой генетический алгоритм

SmoothLife

Машина Тьюринга 2D

Сортировка слиянием (непроверено)

Имитация отжига (непроверено)

Вантс

Блуждающие письма

Науки о Земле

Изменение климата

Континентальный водораздел

Эрозия

Огонь

Гранд-Каньон

Перколяция

Меандры реки

Молния (непроверено)

Игры

Адаптация муравья

Фроггер

Лунный посадочный модуль

Сапер

Пакман

Планарность

Тетрис

Редактор уровней Pac-Man (непроверено)

Снарядная атака (непроверено)

Математика

3D тела

3D-поверхность

Цветовые фракции

Конические секции 1

Конические секции 2

Отдел

Фракталы

Кривая Коха

Фракталы L-системы

Мандельброт

Серпинский Простой

Звездный фрактал

Простое дерево

Мышеловки

Вероятность

Биномиальные кролики

дня рождения

Коробка Галтона

ПробЛаб

Сталагмит из кубиков

Кости

Prob Graphs Basic

ProbLab Генетика

Случайный базовый

Стохастический пэчворк

9 блоков (непроверено)

Центральная предельная теорема (непроверено)

Равноотстоящая вероятность (непроверено)

Расширенное ожидаемое значение (непроверено)

Ожидаемое значение (непроверено)

Распределение перестановки разделов (непроверено)

Случайный Базовый Расширенный (непроверенный)

Случайные комбинации и перестановки (непроверенные)

Образец сталагмита (непроверенный)

Шафлборд (непроверено)

Случайное блуждание 360

Три двери

Случайное блуждание влево вправо (непроверено)

Преследование

Регби

Черепахи кружат

МЕДВЕДЬ ПАНДА Соло (непроверено)

Ходьба по поверхности 2D (непроверено)

Векторные поля

Вороной — Эмергент

Вороной

Сети

Распространение в направленной сети

Гигантский компонент

Предпочтительное приложение

Маленькие миры

Сборка команды

Вирус в сети

Философия

Сигнальная игра

Психология

Игра Пиаже-Выготского

Социальные науки

Экономика

Торговый рынок

Парадокс Браесса

Фруктовые войны

Закон Хотеллинга

Ограниченная книга заказов

Нефтяной картель HubNet

Сахарный пейзаж

Sugarscape 1 Немедленный рост

Sugarscape 2 Постоянный рост

Sugarscape 3 Распределение богатства

Банковские резервы (непроверенные)

Денежный поток (непроверено)

Распределение богатства

Этноцентризм

Изменение языка

Игра меньшинства

Вечеринка

пути

Восстание

Мельница слухов

Разброс

Сегрегация

Такси

Трафик 2 полосы

Базовый трафик

Транспортная сеть

Искусственный анасази (непроверено)

Дилемма заключенного

PD Basic Evolutionary (непроверенный)

ПД Базовый (непроверенный)

PD N-Person Iterated (непроверено)

PD Итерация для двух человек (непроверено)

Транспортная развязка (не проверено)

данных

Голосование

Системная динамика

Экспоненциальный рост

Логистический рост

Табонуко Ягрумо Гибрид (непроверено)

Табонуко Ягрумо (непроверено)

Хищничество овец-волков (пристыкованный гибрид)

Хищничество овец-волков (системная динамика)


Учебные модели

Информацию об учебных планах см. на домашней странице CCL.

БИГЛЬ Эволюция

Птицевод

Совместная эволюция охоты на жуков

Потребители охотников за ошибками

Дрейф для охоты на жуков

Охота на жуков Хищники и инвазивные виды

Синтез белков ДНК

Вилка репликации ДНК

КАЖДЫЙ

Альтруизм

Сотрудничество

Разделить торт

Генетический дрейф аквариума

Деятельность HubNet

HubNet птицеводов

Адаптации охотников за ошибками HubNet

Камуфляж охотников за ошибками HubNet

Конкурс охотников за ошибками HubNet

Critter Designers HubNet

Рыболовы HubNet

Пятна гуппи HubNet

Гибридизация растений

Видообразование растений

Красная Королева

CT-STEM

Карты движения 1D

Калориметрия

Свободное падение

Поведение, предпочитающее среду обитания

Равновесие Харди Вайнберга

Реабсорбция в почках

Менделевское наследие

Естественный отбор — Камуфляж

Маятник

Подключенная химия

Велосипедная шина Connected Chemistry 1

Connected Chemistry 2 Изменение давления

Connected Chemistry 3 Круглые частицы

Connected Chemistry 4 Число и давление

Connected Chemistry 5 Температура и давление

Connected Chemistry 6 Объем и давление

Connected Chemistry 7 Закон идеального газа

Connected Chemistry 8 Песочница с частицами газа

Подключенная химическая атмосфера

Подключенная химия Сжигание газа

Подключенная химия Обратимая реакция

Connected Chemistry Реакция на ржавление

Connected Chemistry Твердое горение

GenEvo
Генетический переключатель GenEvo 1

Генетический дрейф GenEvo 2

GenEvo 3 Генетический дрейф и естественный отбор

Конкурс GenEvo 4

Синтетическая биология — генетический переключатель

Решетка Земля

Решетчатая Земля — ​​Исследовать

Решетка Земля — ​​Рассечение треугольников

Lattice Land — Треугольники Исследовать

Материал Сим

Рост зерна MaterialSim

Помните о разрыве

MTG 1 Центр равных возможностей

MTG 2 Случайное назначение HubNet

MTG 3 Контур обратной связи HubNet

МодельSim

Эволюция

Охота за бактериями

Скорость охоты на бактерии

Популяционная биология

Сбои в поиске ошибок

Охота на жуков Изменения окружающей среды

Охота на насекомых-хищников и инвазивные виды — два региона

НИЛЬС

Ток в проводной концентраторной сети

Ток в проводе

Электронный приемник

Электростатика

Параллельная цепь
Цепь серии

Пном

PNoM 1 Диффузионная песочница

Датчик диффузии PNoM 2 Песочница

Виртуальный шприц PNoM 3

График силы виртуального шприца PNoM 4

График температуры виртуального шприца PNoM 5

PNoM 6 Particle Sandbox Gravity

PNoM 7 Песочница для частиц Межмолекулярные силы

ПробЛаб

4 блочных сталагмита

4 Блок два сталагмита

4 блока

Гистоблоки

Сэмплер Соло

Городской люкс

Городской люкс — Осведомленность

Городской люкс — Камеры

Городской люкс — экономическое неравенство

Urban Suite — Зависимость от пути

Городской люкс — Загрязнение

Городской люкс — Положительный отзыв

Городской люкс — Переработка

Городской люкс — эффект разрастания

Urban Suite — Структура из случайности 1

Urban Suite — Структура из случайности 2

Городской люкс — Тихуана Бордертаунс

эпиДЭМ

базовая эпидемия эпидемии

epiDEM Travel and Control


Примеры кода

Пример 3D-фигур

Спросите пример заказа

Пример одновременных запросов

Пример отскока

Пример чертежа коробки

Пример процедур разведения

Пример пород и форм

Пример преобразования регистра

Пример кругового пути

Пример таблицы цветов

Связь-T-P Пример

Связь-T-T Пример

Пример диффузного выключения краев

Примеры расширений

CSV

Пример файла CSV

гис

Общие примеры ГИС

Пример градиента ГИС

данных

гого

ГоГоМонитор

GoGoMonitorSimple

лс

Пример взаимодействия модели

Пример визуализатора модели и плоттера

Пример родительской модели
матрица

Пример матрицы

сз

NW Общие примеры

палитра

Цветные пузыри

Цветная живопись

Раскрытие цвета

Пример палитры

профайлер

Пример профилировщика

 года

Базовый пример Python

кластеры Python Flocking

р-н

Rnd Пример

звук

Битбокс

ударов

Композитор

Газовая лаборатория со звуком

Пример музыкальной фразы

Ударный верстак

Звуковой верстак

стол

Пример таблицы

раз

Дискретная мышеловка событий

видео

Пример воспроизведения фильма

Пример видеозаписи

Пример видеокамеры

просмотра2.5д

Пример просмотра патча 2.5d

2.5d Пример просмотра черепахи

Пример ввода файла

Пример вывода файла

Пример полностью подключенной сети

Пример группировки черепах
Пример
HSB и RGB

Пример ореола

Пример люка

Пример шестнадцатеричных ячеек

Пример шестигранных черепах

Пример подъема в гору

Пример гистограммы

Пример импорта изображения

Пример вкладки «Информация»

Пример пересечения линий

Пример пересекающихся ссылок

Пример положения этикетки

Пример черепах, шагающих по решетке

Пример линии прямой видимости
Пример
Link Breeds

Пример решетки ссылок

Пример черепах, идущих по ссылке

Пример просмотра вперед

Пример лотереи

Пример многих регионов

Пример мобильного агрегирования

Пример Мура и фон Неймана

Пример многократного перетаскивания мышью

Пример перетаскивания мышью

Пример мыши

Пример записи мыши

Двигаться к цели Пример

Я Пример

Пример соседства

Пример сети

Пример сетевого импорта

Пример следующего исправления
Пример
«Одна черепаха на патч»

Пример партнеров

Пример кластеров исправлений

Пример координат патча

Перспективные демонстрации

Муравьи (демонстрация перспективы)

Флокирование (демонстрация перспективы)

Газ в коробке GasLab (демонстрация перспективы)

Термиты (демонстрация перспективы)

Пример перспективы

Пример оси графика

Пример сглаживания графика

Пример построения

Пример случайного обхода сетки

Пример случайной сети

Пример случайного начального числа

Пример случайного блуждания

Пример скользящего графика

Пример цвета шкалы

Пример разброса

Пример анимации формы

Пример конечного автомата

Пример системы стяжек

Пример прозрачности

Учебник 3

Пример взаимодействия с пользователем

Пример конуса обзора

Стена, следующий пример


Деятельность HubNet

Для получения информации о HubNet нажмите здесь.

BeeSmart HubNet

Примеры кода

Клиент переопределяет пример HubNet

Пример клиентской перспективы HubNet

Шаблон HubNet

Кости сталагмита HubNet

Врачи-болезни HubNet

Болезнь HubNet

Сеть HubNet из тупика

Память HubNet

Игра меньшинства HubNet

Опрос HubNet

Игра «Корневое пиво» ​​HubNet

Пробоотборник HubNet

Трагедия общины HubNet

Функция HubNet (не проверено)

Альтернативная концентраторная сеть Gridlock (непроверенная)

Инвестиции HubNet (не проверено)

Альтернативный HubNet нефтяного картеля (непроверено)

PANDA BEAR HubNet (непроверенный)

Опрос Advanced HubNet (непроверенный)

Predator Prey Game HubNet (непроверено)

Дилемма заключенных HubNet (непроверено)

Public Good HubNet (непроверено)

Рестораны HubNet (непроверено)

Ходячий HubNet (непроверенный)


3D

Примеры кода

Пример посадки самолета 3D

Пример прыгающих мячей 3D

Пример восхождения на холм 3D

Окрестности Пример 3D

Пример сети 3D

Фигуры Пример 3D

Пример сферического пути 3D

Три петли Пример 3D

Следы Пример 3D

Пример танца черепахи 3D

Пример перспективы черепахи 3D

Пример движения черепахи и наблюдателя 3D

Равномерное распределение на сфере Пример 3D

Примеры моделей

ДЛА 3Д

Фейерверк 3D

Флокирование 3D Альтернатива

Флокирование 3D

Подписчик 3D

Газовая лаборатория

GasLab Бесплатный газ 3D

GasLab Одиночное столкновение 3D

GasLab Два газа 3D

Диффузия водорода 3D

Жизнь 3D

Мышеловки 3D модель

Перколяция 3D

Предпочтительное приложение 3D

Капли дождя 3D

Веревка 3D

Песок 3D

Песчаная куча 3D

Серпинский Простой 3D

Подсолнух 3D

Ходьба по поверхности 3D

Термиты 3D

Дерево Простое 3D

Волновая машина 3D модель

Пространство имен Umbraco.Веб.Модели | Umbraco С# API документы

Классы

BackOfficeTour

Модель тура.

BackOfficeTourFile

Модель, представляющая файл, используемый для загрузки тура.

BackOfficeTourFilter
BackOfficeTourStep

Модель, представляющая этап тура.

Изменение модели пароля

Модель, представляющая данные, необходимые для установки пароля члена/пользователя, в зависимости от установленного поставщика.

ContentExtensions
DetachedPublishedContent
Динамикопублишедконтент

Базовая динамическая модель для представлений

Динамикопублишедконтентлист

Представляет коллекцию элементов DynamicPublishedContent.

Имажекропкоординат
ImageCropData
ImageCropDataSet
ImageCropFocalPoint
локалпаккажеинсталлмодель

Модель, представляющая загрузку локального пакета

Модель входа
ЛогинСтатусМодель

Модель, представляющая состояние вошедшего в систему участника

PackageInstallModel
PackageInstallResult

Модель, возвращаемая после полного завершения установки пакета

Партиалвиевмакромодель

Модель, используемая при рендеринге макросов частичного просмотра

Партиалвиевмакромоделекстенсионс

Методы расширения для объекта PartialViewMacroModel

PasswordChangedModel

Модель, представляющая попытку смены пароля

PostRedirectModel

Базовая модель, содержащая значение, указывающее Umbraco, куда перенаправлять после публикации, если
разработчик не хочет, чтобы контроллер перенаправлял на текущую страницу Umbraco — это значение по умолчанию.

ПрофильМодель

Модель профиля участника только для чтения

PublishedContentBase

Предоставьте абстрактный базовый класс для реализаций IPublishedContent .

PublishedContentWithKeyBase

Предоставьте абстрактный базовый класс для реализаций IPublishedContent .

Опубликованное свойство
Регистр Модель
Связанная ссылка
База связанных ссылок
Связанные ссылки
РендерМодель

Представляет модель для текущей страницы рендеринга в Umbraco

RenderModel

реквестпассвордресетмодель
Сетпассвордмодел
Модель тега
UmbracoСобственность

Простое представление свойства Umbraco

Унлинклогинмодель
Апградечеккреспонсе
UserTourStatus

Модель, представляющая туры, которые пользователь совершил/завершил

ValidatePasswordResetCodeModel
Verify2FACodeModel

Используется для проверки 2FA

Интерфейсы

ИРендерМодел

перечисления

ImageCropAnchor
ИмажеКропМоде
ИмажеКропратиомоде
РодственныйLinkType

Связанный тип ссылки.