Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including documentation): http://www.geatpy.com Tutorial pdf: https://github.com/geatpy-dev/geatpy/tree/master/geatpy/doc/Geatpy-tutorials   (推荐看!) Demo : https://…

https://blog.csdn.net/qq_33353186/article/details/82014986 Geatpy是一个高性能的Python遗传算法库以及开放式进化算法框架,由华南理工大学.华南农业大学.德州奥斯汀公立大学学生联合团队开发. Website (including documentation): http://www.geatpy.com Contact us: https://www.geatpy.com/supportsSource: https://githu…

目录 前言 概述 启发式的理解(重点) 优化问题的定义 个体编码 初始族群的创建 评价 配种选择 锦标赛 轮盘赌选择 随机普遍抽样选择 变异 单点交叉 两点交叉 均匀交叉 部分匹配交叉 突变 高斯突变 乱序突变 位翻转突变 均匀整数突变 环境选择 完全重插入(Pure reinsertion) 均匀重插入(Uniform reinsertion) 精英重插入(Elitist reinsertion) 精英保留重插入(Fitness-based reinsertion) 进化算法的python实现…

进化算法,也被成为是演化算法(evolutionary algorithms,简称EAs),它不是一个具体的算法,而是一个“算法簇”.进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作,它一般包括基因编码,种群初始化,交叉变异算子,经营保留机制等基本操作.与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法(具体介绍见博客[Math] 常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法)相比,进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法,具有自组织.自适应.自学习的特性,能够不受问题性质的限制,有效地…

标准差分进化算法matlab程序实现 自适应差分演化算法方面的Matlab和C++代码及论文 差分进化算法 DE-Differential Evolution matlab练习程序(差异演化DE) [DE算法]差分进化算法原理及matlab代码 差分进化算法 CEC2017 benchmark function调用接口 王勇:http://ist.csu.edu.cn/YongWang.htm   http://www.escience.cn/people/yongwang1/index.htm…

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CARS: Continuous…

引言 差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法,是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法,它保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和"一对一"的竞争生存策略,降低了进化计算操作的复杂性. 差分进化算法的原理 差分进化算法是一种自组织最小化方法,利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量,种群中的每一个向量都要进行干扰. 它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上来产生新的参数向量,该操作成为"变异". 将变…

差分进化算法 (Differential Evolution)   Differential Evolution(DE)是由Storn等人于1995年提出的,和其它演化算法一样,DE是一种模拟生物进化的随机模型,通过反复迭代,使得那些适应环境的个体被保存了下来.但相比于进化算法,DE保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了遗传操作的复杂性.同时,DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况,以调整其搜索策略,具有较强的全局收敛能力和鲁棒…

Control算法相关 添加新的control算法官方指导教程. 创建一个控制器: 在文件control_config中添加新控制器的配置信息: 注册新控制器. 如何添加新的CAN卡. Apollo中使用额默认CAN卡是ESD CAN-PCIe卡; 实现新CAN卡的CanClient类: 在CanClientFactory中注册新的CAN卡: 更新配置文件. 在预测模块中添加新评估器. 评估其通过应用预测训练的深度学习模型生成特征(来自障碍物和当前的原始)以获得,模型输出. 在proto中添加一…

logging: 功能完善的日志模块 import logging #日志的级别 logging.debug("这是个调试信息")#级别10 #常规信息 logging.info("常规信息")#20 #警告信息 logging.warning("警告信息")#30 #错误信息 logging.error("错误信息")#40 #严重错误 logging.critical("严重错误")#50 #在logg…

SIFT算法相关资料 一.SIFT算法的教程.源码及应用软件1.ubc:DAVID LOWE---SIFT算法的创始人,两篇巨经典经典的文章http://www.cs.ubc.ca/~lowe/ 2.cmu:YanKe---PCASIFT,总结的SIFT方面的文章SO全,巨经典http://www.andrew.cmu.edu/user/yke/ 3.ubc:MBROWN---SIFT算法用于图像拼接的经典应用autopano-sift,包括一个SIFTLIB库http://www.cs.ubc…

论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索,整体搜索逻辑十分简单,结合权重继承,搜索速度很快,从实验结果来看,搜索的网络准确率挺不错的.由于论文是个比较早期的想法,所以可以有很大的改进空间,后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large-Scale Evolution of Image Classifiers 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.01041 Introduction   论文对当前的进化算法进行少…

具体knn算法概念参考knn代码python实现上面是参考<机器学习实战>的代码,和knn的思想 # _*_ encoding=utf8 _*_ import numpy as npimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 导入手写体识别的数据mnist = input_data.read_data_sets("../data", one_hot=T…

目录 基本要素 HMM三大问题 概率计算问题 前向算法 后向算法 前向-后向算法 基本要素 状态 \(N\)个 状态序列 \(S = s_1,s_2,...\) 观测序列 \(O=O_1,O_2,...\) \(\lambda(A,B,\pi)\) 状态转移概率 \(A = \{a_{ij}\}\) 发射概率 \(B = \{b_{ik}\}\) 初始概率分布 \(\pi = \{\pi_i\}\) 观测序列生成过程 初始状态 选择观测 状态转移 返回step2 HMM三大问题 概率计算问题(评…

HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\) 近似算法 在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态,得到对应的状态序列 根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率: \[i^∗_t=argmax[\gamma_t(…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

简介: 多核多线程已经成为当下一个时髦的话题,而无锁编程更是这个时髦话题中的热点话题.Linux 内核可能是当今最大最复杂的并行程序之一,为我们分析多核多线程提供了绝佳的范例.内核设计者已经将最新的无锁编程技术带进了 2.6 系统内核中,本文以 2.6.10 版本为基础做相关解释 . 非阻塞型同步 (Non-blocking Synchronization) 简介 如何正确有效的保护共享数据是编写并行程序必须面临的一个难题,通常的手段就是同步.同步可分为阻塞型同步(Blocking Synchr…

https://blog.csdn.net/victoriaw/article/details/62416759 ASEF相关滤波器: Average of Synthetic Exact Filters David S. Bolme, Bruce A. Draper, J. Ross Beveridge CVPR, 2009 相关滤波器可以用于物体定位.相关滤波器算法的思想是学习一个滤波器hh,然后和图像fifi进行卷积操作   $$ f(n) = \begin{cases} n/2, & \…

转自:https://www.jianshu.com/p/c4820b159159 面试中遇到的这些算法,在平常工作中,基本不会用到. 不过现实的面试中经常喜欢问关于算法的问题 有些还要求写出代码.一般来说,用c语言表达比较好.因为这是算法啊,过程式编程,当然是c语言比较合适. 在XCode中,Object-C和C可以混编,这个也算是蛮方便的 Object-C推荐的命名方式是"小驼峰",而C的经典应用场景是Linux,这里推荐的命名方式是小写字母加下划线连接 这里的Demo,将Obje…

查找方法   :    顺序查找法     二分查找法 import time,random #时间计算 def cal_time(func): def wrapper(*args,**kwargs): time1=time.time() n=func(*args,**kwargs) time2=time.time() print(func.__name__,'times:',time2-time1) return n return wrapper #顺序查找法 @cal_time def li…

Halcon一维离散函数算子 1.      abs_funct_1d  计算一维数组的绝对值 2.      compose_funct_1将两个离散的一维函数合并为一个函数 3.      create_funct_1d_array通过一个一维数组创建一个离散一维函数 4.      create_funct_1d_pairs通过一个二维数组创建一个离散一维函数 5.      derivate_funct_1d 获取一维离散函数的导数函数,包括一阶求导和二阶求导,在求极值点方面应该很多,…

个子块,即{3,5},{1,0},{5,2},{9,4},{6,12},将每个子块进行插入排序(即第i位与第i+5位进行比较交换),初步排序结果为{3,0,2,4,6,5,1,5,9,12}.希尔排序再将增量逐渐减小,进行5/2=2的分块,即{3,2,6,1,9},{0,4,5,5,12},同理插入排序得{1,0,2,4,3,5,6,5,9,12},最终进行2/2=1分块,即对上数列直接进行插入排序得到最终序列{0,1,2,3,4,5,5,6,9,12}. 5.2  代码实现 /* *@auth…

0. 前言 本系列文章将介绍一些常用的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,也是开发岗位面试必问的一道面试题,有人说,如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题,那说明这个企业不是一个"正规"的企业,哈哈,虽然有点戏谑,但是也从侧面证明了排序算法的重要性. 本文将介绍的是常见排序算法中的插入排序. 4  插入排序 4.1  基本思想 插入排序分为两种,一种是直接插入排序,一种是二分插入排序. 首先直接插入排序的基本思想是将序列分为排序好的部分和待排序部分,将待排序部分中的数据一个…

0. 前言 本系列文章将介绍一些常用的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,也是开发岗位面试必问的一道面试题,有人说,如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题,那说明这个企业不是一个"正规"的企业,哈哈,虽然有点戏谑,但是也从侧面证明了排序算法的重要性. 本文将介绍的是常见排序算法中的快速排序. 3.       快速排序 3.1  基本思想 快速排序是一种比较快的排序算法,其基本思想为设置两个指针i和j分别指向第一个和最后一个待排元素,i向后移动,j向前移动,一般选第一个数为…

0. 前言 本系列文章将介绍一些常用的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,也是开发岗位面试必问的一道面试题,有人说,如果一个企业招聘开发人员的题目中没有排序算法题,那说明这个企业不是一个"正规"的企业,哈哈,虽然有点戏谑,但是也从侧面证明了排序算法的重要性. 本文将介绍的是常见排序算法中的冒泡排序. 2.  冒泡排序 2.1  基本思想 冒泡排序也是一种简单的排序算法,基本思想就是通过相邻两个数的循环比较,将n个数中最大/小的数一点一点推向一端,再进行下一轮的比较,即将剩余的n-1…

(代码中对应一个数组的下标),将每个元素放入对应桶中,再将所有元素按顺序输出(代码中则按顺序将数组i下标输出arrary[i]次),即为{0,1,3,5,5,6,9}. 1.2  代码实现 /* *@author Calvin in http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/54800413 *@date 2017/01/31 */ public class Order { private int[] bucket; private int[…

Weighted Sum Approach 该方法给出的表达式为: 首先,λ被称之为权重向量,观察和式,这完全就是m维向量的点乘公式嘛.具体的说,在目标空间中,把算法求出的一个目标点和原点相连构造成一个向量,此时,该方法的做法是将该向量与对应权重向量点乘,由向量点乘的几何意义可知,所得的数为该向量在权重向量方向上的投影长度,因为权重向量不变,最大/小化该长度值其实就是在优化该向量.可知若要增大该向量在权重向量上投影的长度,一方面可以增大/减小与权重向量的夹角,另一方面可以增大/减小该向量的长度.…

条件<condition> ,<condition> 内为计算成an integer or boolean value的表达式. 表达式的值1则条件为真,否则为假. 1.if(<condition>)... endif:条件为真时,执行条件后的内容,否则转到endif. 2.if (<condition>)...else...endif:条件为真,执行if...else部分,否则执行else...endif,典型的选择条件语句. 3.elseif:相当于算子…

推荐算法总结表 表1 推荐算法分类 个性化推荐算法分类 启发式算法 基于模型 基于内容 TF-IDF 聚类 最大熵 相似度度量 贝叶斯分类 决策树 神经网络 专家系统 知识推理 协同过滤 K近邻 聚类 链接分析 关联规则 相似度度量 贝叶斯分类 决策树 神经网络 矩阵分解 概率模型 图模型 Boosting Topic Model 回归分析 混合式 线性组合 投票机制 meta-heuristics Ensemble 统一推荐框架 DM常用流程(参考cookbook) 部分参考:http://b…

NLM原文: 基于图像分割的非局部均值去噪算法 基于图像分割的非局部均值去噪算法_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/6a51abdfcd22bcd126fff705cc17552706225e5a.html…