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搜索资源列表

  1. LINGO软件的学习

  2. LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门 当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要 在该窗口内编码实现。下面举两个例子

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：312kb
    • 提供者：huxlaylyx

  1. MATLAB下蚁群算法的MEX版

  2. 蚁群算法作为一种需要多次迭代的算法, 在MATLAB下以.m脚本运行的效率是很慢的, MATLAB中for循环的低效率大家也体会到过吧. 但是MathWorks聪明在他们提供了C++/FORTRAN --- MATLAB接口,你可以通过少量的MX API调用以完成"外包装"便可以将C++程序"移植"到MATLAB中运行, 并且效率毫不打折. 这里我将网上流传最广的MATLAB蚁群算法代码写成了C++形式, 除了在细节的地方做了优化之外又加入了并行处理机制, 所以不要惊讶在这个函数运行时你的CP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-26
    • 文件大小：420kb
    • 提供者：MichaelGenn

  1. 很实用！！！matlab实用程序100例

  2. matlab实用程序100例 目录 1 1-32是：图形应用篇 4 三角函数曲线 4 实例1：三角函数曲线（1） 4 实例2：三角函数曲线（2） 4 实例4：双y轴图形的绘制 5 实例5：单个轴窗口显示多个图形 5 实例7：条形图形 6 实例8：区域图形 7 实例9：饼图的绘制 8 实例10：阶梯图 8 实例11：枝干图 9 实例12：罗盘图 9 实例13：轮廓图 10 实例14：交互式图形 10 实例14：交互式图形 11 实例15：变换的傅立叶函数曲线 12 实例16：劳伦兹非线形方程的无

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-15
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：ateng5921

  1. Fox_li 迭代MATLAB程序

  2. 模拟激光谐振腔模式 %————初始化—————————————lm=632.8e-9; %波长L=100*lm; %腔长a=25*lm; %腔镜线宽k=2*pi/lm; %波失x1=linspace(-a,a,1000);%取1000个点积分Un_n=zeros(1,1000);Un_n_1=Un_n;%———求解第一次的迭代结果——————for m=1:1000 x=x1(m);y=exp((-i*k*(x-x1).^2)/(2*L));Un_n(m)=sqrt(i/(pi*L)*exp(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-21
    • 文件大小：20kb
    • 提供者：abclala

  1. des算法的BCB实现

  2. DES算法把64位的明文输入块变为数据长度为64位的密文输出块，其中8位为奇偶校验位，另外56位作为密码的长度。首先，DES把输入的64位数据块按位重新组合，并把输出分为L0、R0两部分，每部分各长32位，并进行前后置换，最终由L0输出左32位，R0输出右32位，根据这个法则经过16次迭代运算后，得到L16、R16，将此作为输入，进行与初始置换相反的逆置换，即得到密文输出。 　　DES算法具有极高的安全性，到目前为止，除了用穷举搜索法对DES算法进行攻击外，还没有发现更有效的办法，而56位长密

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2011-12-22
    • 文件大小：698kb
    • 提供者：gwp200811

  1. MATLAB实现K-means聚类

  2. function [idx, C, sumD, D] = kmeans(X, k, varargin) % varargin：实际输入参量 if nargin 1 % 大于1刚至少有一种距离 error(sprintf('Ambiguous ''distance'' parameter value: %s.', distance)); elseif isempty(i) % 如果是空的，则表明没有合适的距离 error(sprintf('Unknown ''distance'' parame

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-09-20
    • 文件大小：23kb
    • 提供者：qq_22248495

  1. Mastering the game of Go without human knowledge

  2. 本文为英文版完整论文。论文摘要翻译：长期以来，人工智能算法的目标就是让机器能够学习，在具有挑战性的专业领域，从婴儿般的状态（没有经验、知识基础）发展到超人类的级别。近期，AlphaGo成为了首个打败人类围棋世界冠军的程序。AlphaGo中的树形检索（tree search）可以利用深度神经网络评估棋局并进行落子，甚至能通过自我对弈实现强化学习（reinforcement learning）。本文（nature24270）介绍一种纯粹基于强化学习的算法，无需人类数据、指导或者超出游戏规则的专业知

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-19
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：pierian_d

  1. 遗传算法详细注释

  2. 非常详细的注释，低于所有其他资源，跳楼甩卖啦。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：922byte
    • 提供者：sinat_34853522

  1. 吉林大学软件学院卓班设计模式第四次练习

  2. 作业04 行为型+其它(以step0_src中代码为基础) 1. 将玩家改为只有两个Player，一个HumanPlayer，一个AutoPlayer。初始时，各玩家都站在map中的第一个Block上，初始的移动方向任意。每轮次HumanPlayer玩家前进3格,AutoPlayer前进2格。前进方向任意，但若前方有格子(前进、左转、右转)，必定前进，而不能往回走。HumanPlayer所在的格子用[X]表示，AutoPlayer的格子用(X)表示。请实现代码。 2. 在Players的代码中

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2019-10-21
    • 文件大小：431kb
    • 提供者：sjzdwk

  1. PTA特立独行的幸福（C++版）

  2. 7-6 特立独行的幸福 (25分) 对一个十进制数的各位数字做一次平方和，称作一次迭代。如果一个十进制数能通过若干次迭代得到 1，就称该数为幸福数。1 是一个幸福数。此外，例如 19 经过 1 次迭代得到 82，2 次迭代后得到 68，3 次迭代后得到 100，最后得到 1。则 19 就是幸福数。显然，在一个幸福数迭代到 1 的过程中经过的数字都是幸福数，它们的幸福是依附于初始数字的。例如 82、68、100 的幸福是依附于 19 的。而一个特立独行的幸福数，是在一个有限的区间内不依附于任何其它

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_43550208

  1. 定义可迭代的类并创建其对象，求1至100区间所有正整数的和

  2. 第十次作业 面向对象编程第一题 1、定义可迭代的类并创建其对象，求1至100区间所有正整数的和 （包含1和100）。 要求： 类中仅包含二个方法：def__iter__(self)设置初值1，def next(self)每次迭代使得值增加1并返回一个值。 提示：创建类对象，利用对象的可迭代并使用for循环求其和 示例如下： 代码 class one(): def __iter__(self): //设置初始值 self.a=1 return self

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：48kb
    • 提供者：weixin_38696590

  1. 基于多任务迭代学习的论辩挖掘方法

  2. 论辩挖掘可分为： 论点边界的检测，论点类型的识别，论点关系的抽取三个子任务。 现有的工作大多数对子任务分别建模研究， 忽略了三个子任务之间的关联信息， 导致性能低下。 另外， 还有部分的工作采用流水线模型把三个子任务进行联合建模，流水线模型仍然是独立的看待每个子任务，为每个子任务训练单独的模型，存在错误传播的问题，且在训练过程中产生了冗余信息。 因此， 提出了一种基于多任务迭代学习的的论辩挖掘方法。 该方法将论辩挖掘三个任务并行地联合一起学习，首先通过深度卷积神经网络（CNN） 和高速神经网络（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：927kb
    • 提供者：weixin_38536716

  1. 基于小波的技术来预测重度抑郁症的治疗结果

  2. 严重抑郁症（MDD）的治疗管理一直具有挑战性。 但是，基于脑电图（EEG）预测抗抑郁药治疗结果可能有助于抗抑郁药的选择，并最终改善MDD患者的生活质量。 在这项研究中，提出了一种涉及预处理.EEG数据的机器学习（ML）方法，以对选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIs）进行此类预测。 为此目的，实验数据的采集涉及34位MDD。患者和30位健康对照。 因此，基于小波变换（WT）分析，构造了包含脑电数据时频分解的特征矩阵，称为脑电数据矩阵。 但是，所得的EEG数据矩阵具有较高的维数。 因此，根据标准

  3. 所属分类：其它

  1. Password_Verification_Mechanism-源码

  2. 基于基于属性的访问控制原理设计访问控制机制，并结合策略规则和访问控制矩阵实现访问控制。 该程序将基于主题，对象和环境这三个属性确定是否授予访问权限，并通过检查访问控制矩阵来确定访问方式，例如Ex，仅查看/修改等。 访问控制机制遵循合同中列出的所有策略。 密码机制包括三个不同的部分，密码存储，密码检查器和密码验证。 密码存储在本地的文本文件中，包括用户ID，纯文本Salt和密码的哈希码。 密码的存储与用户信息分开，以最大程度地保护用户信息，并且由于密码文件而导致的密码可能需要比普通用户信息更高的

  3. 所属分类：其它

  1. PSO_python_demo:粒子群优化（PSO）的演示脚本（Python），部分翻译自SDMBIGDAT19（MATLAB）-源码

  2. PSO_python_demo 粒子群优化（PSO）的演示脚本（Python），部分翻译自 （MATLAB）。 幻灯片： ： 博客： 视频： 模拟数据挑战 给定 仅包含噪声的训练数据： TrainingData.mat 噪声是高斯平稳的 要分析的数据： analysisData.mat 信号：二次chi 参数搜索范围： 40 <a1 <100 1 <a2 <50 11 <a3 <15 检测与估计 检测：分析数据中是否有信号？ 估计：如果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：653kb
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 15-难题求解器：根据项目要求，我们实施了迭代加深A *算法，并创建了模式数据库作为可允许的启发式方法，以解决随机生成的可解决15-难题。 我们随机生成100个15-Puzzle实例，每个实例应用该程序求解10次，每次我们收集运行时间并计算

  2. 15解题器 根据项目需求，我们实施了迭代加深A *算法，并创建了模式数据库作为可允许的启发式方法，以解决随机生成的可解15难题。 我们随机生成100个15-Puzzle实例，每个实例应用该程序对其求解10次，每次我们收集运行时间并计算每个实例的平均运行时间。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：30mb
    • 提供者：weixin_42128558

  1. Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法

  2. 针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题，借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法，提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法。首先，通过Tent混沌序列初始化种群，增加种群多样性；然后对当前最优解增加扰动产生新解，并与当前最优解按比例杂交相加，根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解，最终获得最优解。分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能。其中，6个复杂基准函数寻优测试结果表明，对于10维基准函数，该算法经过约0.25秒

  3. 所属分类：其它

  1. 光偏折层析重建流场中的两阶段降噪技术

  2. 光学层析技术中,包含在投影信息中的噪声会严重影响重建精度。针对偏折层析的关键环节,提出分两阶段对噪声进行抑制的方法。其一是在数据提取阶段使用小波分析技术对偏移量进行降噪,其二是重建时使用偏折角平均修正算法抑制噪声对迭代计算的影响。模拟实验中使用莫尔层析重建技术对三峰温度场进行了重建,结果显示降噪处理能够明显改善噪声对重建造成的不良影响,对误差曲线的分析表明,该处理使得100次迭代后误差的降幅高达45%。结合8邻域求导算法和降噪处理技术,对小型防风喷焰进行实际测量,证实了莫尔偏折层析技术在流场测量

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：927kb
    • 提供者：weixin_38689976

  1. tensorflow_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation：针对Tensorflow 2.0的多人位姿估计项目，该模型基于MobilenetV3，具有小型快速模型-源码

  2. Tensorflow 2.0实时多人姿势估计 什么是新的 2020年10月5日 将模型转换为新的 在Mobilenet V3基础上添加了一个新的openpose模型。 添加了对库依赖 标记为“ v1.0”的旧代码可用。 此存储库包含keras_Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation项目的新升级版本，以及一些其他脚本和新模型。 我在Tensorboard中添加了最终热图和paf的可视化。 每100次迭代，会将一张图像传递给模型。 预测的热图和paf记录在T

  3. 所属分类：其它

  1. 平顶激光束整形的自适应权重迭代算法

  2. 基于自适应加权快速傅里叶变换的迭代算法提出用于远场平顶光束整形。 该算法继承Gerchberg-Saxton算法的投影优化思想，但是自适应快速傅里叶逆变换的远场幅度通过使用一种新颖的优化的自适应权重策略。 一，应用该方法对方形平顶强度分布光束整形的效果是作为示例进行讨论。 通过模拟的纯相分布此方法的100次迭代会集中93.89％的入射激光能量进入所需区域和均方根误差（RMSE） 量身定制的平顶强度分布的平均值是0.0094。 少于20次迭代该方法的集中度超过了90％的入射激光能量进入所需区域和量

  3. 所属分类：其它

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