之前完成了导入JMetal到自己的工程这一步. 在开始我们研究的问题之前,我们先对JMetal的源代码一个全局的认识. JMetal很好地利用了面向对象的特性,对所有的优化问题做了高度的抽象,建议有空认真阅读源代码. core 中的类是整个JMetal的基础类,非常重要.比如,所有的算法都继承于的Algorithm类. encodings 是编码的方法,就是启发式算法中的各种解的表示方法. experiments 这里面给出利用JMetal做实验的一些示例代码. metaheuristics里面…

研究多目标优化问题,往往需要做实验来对比效果,所以需要很多多目标方面的经典代码,比如NSGA-II, SPEA, MOEA,MOEA/D, 或者PSO等等. 想亲自实现这些代码,非常浪费时间,还有可能出错,最好的方法就是找一些网上现成的开源代码. 在这里记录下我学习JMetal这个库的过程. JMetal 代码写得非常漂亮,非常好地利用了面向对象的设计思想,可以非常方便地拓展,自定义各种问题,还有各种评价指标.所以学习这个对于以后从事启发式算法非常有帮助. 第一章 在Eclipse中配置JMet…

原文: https://www.cnblogs.com/murongxiaopifu/p/7250772.html 利用GPU实现大规模动画角色的渲染 0x00 前言 我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好,甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了. 但不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销,最后我们必须找到其他的解决方案.那么本文就来聊聊利用G…

利用MONAI加速医学影像学的深度学习研究 Accelerating Deep Learning Research in Medical Imaging Using MONAI 医学开放式人工智能网络(MONAI)是一个免费提供.社区支持.基于Pythorch的医疗影像学深度学习框架.它为开发训练工作流程提供了领域优化的基础功能. 在4月份发布的gtc2020 alpha版本的基础上,MONAI现在发布了0.2版本,为医学成像研究人员提供了新的功能.示例和研究实现,以加快人工智能开发的创新步伐.…

0x00 前言 我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好,甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了. 但不幸的是,渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的,因为有太多Draw Call的问题,如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销,最后我们必须找到其他的解决方案.那么本文就来聊聊利用GPU实现角色的动画效果,减少CPU端的蒙皮开销:同时将渲染10,000个带动画的模型的Draw Call从10,000+减少到22个.(模型来自:RTS…

0x00 前言 在今年6月的Unite Europe 2017大会上 Unity 的CTO Joachim Ante演示了未来Unity新的编程特性--C# Job系统,它提供了编写多线程代码的一种既简单又安全的方法.Joachim通过一个大规模群落行为仿真的演示,向我们展现了最新的Job系统是如何充分利用CPU多核架构的优势来提升性能的. 但是吸引我的并非是C# Job如何利用多线程实现性能的提升,相反,吸引我的是如何在现在还没有C# Job系统的Unity中实现类似的效果. 在Ante的se…

背景 2月20日17时许,阿里云安全监测到一起大规模挖矿事件,判断为Watchdogs蠕虫导致,并在第一时间进行了应急处置. 该蠕虫短时间内即造成大量Linux主机沦陷,一方面是利用Redis未授权访问和弱密码这两种常见的配置问题进行传播,另一方面从known_hosts文件读取ip列表,用于登录信任该主机的其他主机.这两种传播手段都不是第一次用于蠕虫,但结合在一起爆发出巨大的威力. 然而Watchdogs并不是第一个造成这般影响的Redis蠕虫.截至目前,Redis配置问题已惨遭40余种蠕虫攻…

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个…

背景 刚毕业那几年有幸进入了当时非常热门的某社交网站,在数据平台部从事大数据开发相关的工作.从日志收集.存储.数据仓库建设.数据统计.数据展示都接触了一遍,比较早的赶上了大数据热这波浪潮.虽然今天的人工智能的热度要远高于大数据,但是大家还是不能否定大数据在人工智能中不可取代的地位. 话回正题,当时遇到了一个需要解决的问题就是如何快速对日志进行压缩.那时一天的日志量大概是3TB左右,共100+种日志,最大的一个日志一天要1TB,最小的日志只有几十M.统计需求大部分是用HIVE完成,HIVE中的表每…

参考博客: https://joernhees.de/blog/2015/08/26/scipy-hierarchical-clustering-and-dendrogram-tutorial/ 层次聚类理论知识 类从多减少的过程. 1.定义样本间的距离,类与类之间的距离 2.将每个样本当作一类,计算距离最近的两类,合并为新类 3.一点一点做,直到所有成为一类.   基本步骤: 1.数据变换:      中心化:demean      标准化:deStd      极差标准化:deMean /…

博客同步课程.假设你想跟着视频学习,请跟着例如以下视频: http://edu.csdn.net/course/detail/2097 1.   点击安装程序,出现的界面先期安装完毕准备工具,准备工具完毕之后.我们再安装SharePoint Server: 2.   输入对应的Key后点击继续安装: 3.   以下有两个选项,这两个选项区别在于,假设我们仅仅有这台server作为安装server,同一时候不作为数据存储,也没有高可用的时候选择独立,其它基于server场部署的情况我们都选择完整部…

我想,点进来的朋友,应该都知道SSL的重要性吧.这里就简单提一下,大型网站域名只有配置了SSL后,才会更加安全. 现在,微信小程序也开始要求后台必须是SSL配置后的域名了.说了这么多,估计有些人还是有些晕.没关系,下图中的样式,你一定见过吧!  废话不多说,开始写教程吧.因为我也是解除不久,新手可以参考下,老鸟忽略就好了.如果有什么意见可以留言讨论. ---------------------------------分割线----------------------------------- 首…

1.安装配置Python CentOS7 自带 Python2.7, 我用的是Python3.6.5,需要CentOS7安装配置Python3并和Python2共存的,请看以下教程: CentOS7安装配置Python3.6.5 2.安装web.py pip install web.py 可以换国内源下载,速度比较快 3.安装libxml2, libxslt, lxml python yum install libxml2 yum install libxslt yum install lxml…

1.什么是 Skywalking Skywalking 是一个APM系统,即应用性能监控系统,为微服务架构和云原生架构系统设计.它通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪.通过这些调用链路以及指标,Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系,并进行相应的指标统计.目前支持链路追踪和监控应用组件如下,基本涵盖主流框架和容器,如国产PRC Dubbo和motan等,国际化的spring boot,spring cloud都支持了 skywalaking 分为三部分: skywalk…

聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗.动物植物.目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别.数据分析.图像处理.市场研究.客户分割.Web文档分类等. 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大.即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离.一个好的聚类方法将产生如下的聚类 :1).最大化…

python聚类算法实战详细笔记 (python3.6+(win10.Linux)) 一.基本概念:     1.计算TF-DIF TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度. 字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现, 则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TFIDF实际上是:…

刘 勇   Email:lyssym@sina.com 简介 鉴于基于划分的文本聚类方法只能识别球形的聚类,因此本文对基于密度的文本聚类算法展开研究.DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种典型的基于密度的聚类方法,可以找出形状不规则的聚类,而且聚类时无需事先知道聚类的个数. 基本概念 DBSCAN算法中有两个核心参数:Eps和MinPts(文献与程序中经常使用).前者定义为邻域半径,后者定义为核…

不管是实验室研究机器学习算法或是公司研发,都有需要自己改进算法的时候,下面就说说怎么在weka里增加改进的机器学习算法. 一 添加分类算法的流程 1 编写的分类器必须继承 Classifier或是Classifier的子类:下面用比较简单的zeroR举例说明: 2 复写接口 buildClassifier,其是主要的方法之一,功能是构造分类器,训练模型: 3 复写接口 classifyInstance,功能是预测一个标签的概率:或实现distributeForInstance,功能是对得到所有的…

在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理.这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH.BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况.它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结. 1. BIRCH概述 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H…

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2…

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求…

1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给定阈值.DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处…

文章来源: http://www.21ic.com/app/test/201108/90808.htm 虽然在较低频率下可以较轻松地检查一个简单放大器的稳定性,但评估一个较为复杂的电路是否稳定,难度可能会大得多.本文使用常见的Pspice宏模型结合一些简单的电路设计技巧来提高设计工程师的设计能力,以确保其设计的实用性与稳定性. 导致放大器不稳定的原因 在任何相关频率下,只要环路增益不转变为正反馈,则闭环系统稳定.环路增益是一个相量,因而具有幅度和相位特性.环路由理想的负反馈转变为正反馈所带来的额…

一.算法概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法.与划分和层次聚类方法不同,它将簇定义为密度相连的点的最大集合,能够把具有足够高密度的区域划分为簇,并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类(笔者认为是因为他不是基于距离的,基于距离的发现的是球状簇). 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象(点或其他空间对象)的数目不小于某一给…

目录: 1.问题描述 2.问题转化 3.划分准则 4.总结 1.问题描述 谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图(sub-Graph),使子图内部尽量相似,而子图间距离尽量距离较远,以达到常见的聚类的目的. 对于图的相关定义如下: 对于无向图G = (V,E),V表示顶点集合,即样本集合,即一个顶点为一个样本:E表示边集合. 设样本数为n,即顶点数为n. 权重矩阵:W,为n*n的矩阵,其值wi,j为各边的权值…

上一篇写到nginx的各个模块的配置信息的存储结构,大体描述了对配置信息的配置项生成,定制,初始化过程.这里重点研究实现定制的过程,所谓实现定制,这里指的是,nginx系统提供使用者定义nginx的配置文件(nginx.conf),nginx系统来读取这些文件,根据用户的定制提供相应的服务.这里产生两个问题 问题一是,nginx分析配置文件的流程是怎么样的? 我们知道,nginx采取模块化管理,每一个模块针对nginx.conf配置文件,都有关注的配置项,见下面的图,例如, ngx_core_c…

聚类——GAKFCM 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 参考文献:黄白梅. 基于GA优化的核模糊C均值聚类算法的研究[D]. 武汉科技大学, 2013. 一.遗传算法 二.算法具体细节 1.Real Coding Mode Each individual is represented by C×D real numbers, where C is the number of clusters and D is the dimensio…

点击返回:自学Zabbix之路 17 利用Zabbix完成VMare监控 最近在研究通过Zabbix监控VMware vSphere,Zabbix Documentation 3.0 从文档中我们看到在Zabbix 2.2.0版本时即支持了VMware监控,不过支持的vSphere最低的是4.1版本. 1. 安装 zabbix需要支持以下 --with-libxml2    用来解析调用SOAP接口返回的XML --with-libcurl      用来调用vcenter的SOAP接口 如果已…

原帖地址:http://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/12/2497220.html   记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个…

记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流. Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤,即先算出当前点的偏移均值,移动该点到其偏移均值,然后以此为新的起始点,继续移动,直到满足一定的条件结束. 1. Meanshift推导 给定d维空间Rd的n个样本点 ,i=1,…,n,在空间中任选一点x,那么Mean Shift向量的基本形式定义为: Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y…