Flattening of populations
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Inizia leggendo l’esportatore Brian in src/main/java/org/neuroml/export/matlab/MatlabWriter.java, quindi traccia il modo in cui popolazioni, cellule e connettività vengono rappresentate per l’esportazione. Confronta questa struttura con gli esportatori MATLAB e C(+cvode) richiesti; il lavoro è completo quando una rete può essere emessa come un unico sistema di ODEs cellulari e sinaptiche.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi
I have been working on matlab and C(+cvode) exporters, and I would like to know whether there would be a way of flattening at the entire network level. In other words, what I need is just a large system of ODEs, comprising each cell dynamics, for all cells in a population, for all populations -- as well as the ODEs associated with connectivity (i.e. synaptic dynamics). I am basing these new exporters on the Brian exporter.
- Lingua principale
- Java
- Stelle
- 13
- Fork
- 11
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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