[其它] 求解非线性问题的改进社会认知优化算法

说明：针对社会认知优化算法中知识点的更新过程遍历性不强,不利于快速获得最优解的问题,通过引入一维Kent映射函数和混沌因子,对算法中的邻域搜索过程进行优化和改进,使得更新的知识点数值更合理,分布更均匀。实验数据表明,使用该社会认知优化算法在求解非线性问题时,较遗传算法和标准社会认知优化算法收敛速度更快,准确率更高,函数目标值更接近理论值。
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[其它] 基于轻量级架构的《面向服务架构》课程系统设计与实现

说明：软件架构体系作为软件复用的必要方式,就其核心技术IOC以及AOP等,对Spring这样一个轻量级的J2EE强大框架做了详细的论述,采用轻量级Web框架Struts+Spring+Hibernate对《面向服务架构》课程的管理信息系统的设计和实现做了详细的介绍,采用远程教学,有利于学生的学习和交流。
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[其它] 孪生网络（SiameseNetwork）在句子语义相似度计算中的应用

说明：在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不
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[其它] 粒子群算法求解Web服务组合中基于QoS的服务选择

说明：针对现有web服务组合中服务选择技术的不足,提出了一种基于粒子群优化算法的多目标优化策略,用于解决web服务组合中基于服务质量(QoS)的服务选择全局最优化问题.将web服务选择全局最优化问题转化为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,利用多目标粒子群算法的智能优化原理,通过同时优化多个QoS参数,最终产生一组满足约束条件的Pareto最优解.实验结果证明了该算法的可行性和有效性.
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[其它] 一种基于扩展主题图的分布式知识融合

说明：针对知识融合的效率问题,扩展了传统主题图的组织结构,并在此基础上构建一种基于扩展主题图的分布式知识融合体系结构,提出一种基于全信息的主题图相似度算法,设计了扩展主题图融合的规则和算法,充分考虑了比较元素的涵义和所处语境,提高了相似度算法的准确性,实现了分布式环境下知识的有效融合.
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[其它] 数据科学家最常用的十大机器学习算法

说明：在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便是机器学习的主要任务。打个比方，如果你想打扫房子，你可能会用到吸尘器、扫帚或者拖把，但你肯定不会拿把铲子开始挖
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[其它] 应用于高维优化问题的免疫进化算法

说明：针对免疫算法在伞局优化过程中多样性不足的问题,提出一种新型的免疫进化算法.随机克隆扩张和多受体随机编辑算了足该算法的主要特色,同时引入改进的超变异算了加强个体的学习能力;提出一种新的算法件能评价准则,以比较不同算法在全局优化中的表现.实验环节中,首先确定了克降扩张比:然后将免疫进化算法与快速克降算法和Opt-IMMALG算法进行比较.结果明,免疫进化算法明显优于另外两种算法.
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[其它] 10个最佳的人工智能开发框架和AI库

说明：人工智能（AI）已经存在很长时间了。然而，由于这一领域的巨大进步，近年来它已成为一个流行语。人工智能曾经被称为一个完整的书呆子和天才的领域，但由于各种开发库和框架的发展，它已经成为一个友好的IT领域，并有很多人正走进它。在这篇文章中，我们将研究用于人工智能的优质库，它们的优缺点以及它们的一些特征。让我们深入并探索这些人工智能库的世界！“使用数据流图表的可伸缩机器学习的计算”语言：C++或Python。当进入AI时，你会听到的第一个框架之一就是Google的TensorFlow。TensorFlo
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[其它] 数据16-源码

说明：数据16
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[其它] 一种结合限制的多任务学习策略及其应用

说明：定义任务之间的偏序限制,基于偏序限制可以联系原先独立的任务.分析偏序限制的应用,给出一个协同演化的多任务学习框架,它反复地通过各个任务的独立演化以寻优,通过联合调整以结合偏序限制.给出本框架在构建猪肉预冷损耗曲线过程中的应用:考虑了低湿损耗曲线与中湿损耗曲线间的偏序关系,利用协同演化,在样本量很少时,也能获得合理的低湿和中湿损耗曲线.对于4个标准测试函数的测试显示了本策略对于一般问题的有效性.
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[其它] vim-beedle-源码

说明：vim-beedle 删除缓冲区，无论是否已加载它们。 安装 vim插件 Plug 'kyoh86/vim-beedle'
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[其它] 算法-源码

说明：算法
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