单模态的基准测试函数

2024-11-10

单目标优化问题　常用的　测试函数（MATLAB版）

############################################### # 测试函数 # ############################################### #1. De jong 函数F1 # min f1(x1,x2,x3) = x1^2+x2^2+x3^2; -5.12<=x1,x2,x3<=5.12; # 一个极小点f1(0,0,0)=0 # &l

jQuery练习：表单模态框

代码:基于事件冒泡原理和事件委托 <!DOCTYPE html> <html lang="zh-cn"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> body { background-color: rgb(238, 238, 238); } .clearfix:before { content: "

jquery ui 常用（二）（对话框 | 旋转器 | 工具提示框（表单） | 特效（百叶窗））

一.添加信息的对话框 http://www.w3cschool.cc/try/tryit.php?filename=jqueryui-example-dialog-modal-form. 模态表单 | 模态消息二.滑块(可以用在延时天数) http://www.w3cschool.cc/jqueryui/example-slider.html http://www.w3cschool.cc/try/tryit.php?filename=jqueryui-example-slider-rang

fastadmin模态框（弹出框）

用法: 在html页面新建一个按钮用来触发事件 <a href="javascript:;" class="btn btn-success btn-add " title="添加"><i class="fa fa-plus"></i> 添加</a> 然后js中定义一个点击事件在改事件里触发 Fast.api.open(url, title, options)打开模态框 // 在

AD分类论文研读（1）

转移性学习对阿尔茨海默病分类的研究原文链接摘要将cv用于研究需要大量的训练图片,同时需要对深层网络的体系结构进行仔细优化.该研究尝试用转移学习来解决这些问题,使用从大基准数据集组成的自然图像得到的预训练权重来初始化最先进的VGG和Inception结构,使用少量的MRI图像来重新训练全连接层.采用图像熵选择最翔实的切片训练,通过对OASIS MRI数据集的实验,他们发现,在训练规模比现有技术小近10倍的情况下,他们的性能与现有的基于深层学习的方法相当,甚至更好介绍 AD的早期诊断可以通过

Goroutine并发调度模型深度解析之手撸一个协程池

golanggoroutine协程池Groutine Pool高并发并发(并行),一直以来都是一个编程语言里的核心主题之一,也是被开发者关注最多的话题:Go语言作为一个出道以来就自带『高并发』光环的富二代编程语言,它的并发(并行)编程肯定是值得开发者去探究的,而Go语言中的并发(并行)编程是经由goroutine实现的,goroutine是golang最重要的特性之一,具有使用成本低.消耗资源低.能效高等特点,官方宣称原生goroutine并发成千上万不成问题,于是它也成为Gopher们经常

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例基于RabbitMQ.Client组件实现RabbitMQ可复用的 ConnectionPool（连接池）封装一个基于NLog+NLog.Mongo的日志记录工具类LogUtil 分享基于MemoryCache（内存缓存）的缓存工具类，C# B/S 、C/S项目均可以使用！

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴于CSP分支. Go/Python/Erlang语言特

golang 单元测试(一)

单元测试函数类型 Test(功能测试) 函数规则: 函数名: TestXxxx , 以Test为前缀.Xxxx以大写字母开头参数类型: *testing.T func TestXxxx(t *testing.T){...} 编写一个简单的例子,假设有下面一个待测函数: func add(a, b int) int { return a + b } 测试代码如下: import "testing" func TestAdd(t *testing.T) { cases := []stru

Qt高级——QTestLib单元测试框架

一.QTestLib简介 1.QTestLib简介 QTestLib是Qt提供的一种针对基于Qt编写的程序或库的单元测试框架.QTestLib提供了单元测试框架的基本功能,并提供了针对GUI测试的扩展功能. 2.QTestLib特性 QTestLib是为了简化QT程序或库的单元测试工作而设计的.QTestLib特性如下:A.轻量级:QTestlib只包含6000行代码和60个导出符号B.自包含:对于非GUI测试,QTestlib只需要Qt核心库的几个符号.C.快速测试:QTestlib不需要特殊

CVPR2020论文解读：三维语义分割3D Semantic Segmentation

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation 摘要无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一

多目标跟踪：CVPR2019论文阅读

多目标跟踪:CVPR2019论文阅读 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking 论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 代码链接:https://github.com/ZwwWayne/mmMOT 摘要在自主驾驶系统中,多传感器感知是保证系统可靠性和准确性的关键,而多目标跟踪(MOT)则是通过跟踪动态目标的序列运动来提高系统的可靠性和准确性.目前大多数的多传感器多目标跟踪方法要么依赖于单一的输入源(如中心摄像机

go-zero微服务实战系列（十一、大结局）

本篇是整个系列的最后一篇了,本来打算在系列的最后一两篇写一下关于k8s部署相关的内容,在构思的过程中觉得自己对k8s知识的掌握还很不足,在自己没有理解掌握的前提下我觉得也很难写出自己满意的文章,大家看了可能也会觉得内容没有干货.我最近也在学习k8s的一些最佳实践以及阅读k8s的源码,等待时机成熟的时候可能会考虑单独写一个k8s实战系列文章. 内容回顾下面列出了整个系列的每篇文章,这个系列文章的主要特点是贴近真实的开发场景,并针对高并发请求以及常见问题进行优化,文章的内容也是循序渐进的,先是介绍

3篇NeuroImage文献分析

鉴于之前读的一些文章很容易就忘掉了,故打算花点时间记录下所读的文献. 这几天花了一些时间读了3篇文献: Intersubject consistency of cortical MEG signals during movie viewing 这篇文章的目的是通过具有更高分辨率的MEG来扩展2004年发表在自然上的文章中的一些发现(使用fMRI来观察被试间相关性). 由于血液动力学的一些固有瓶颈(时间分辨率一般低于1Hz),MEG能够记录更高频率的脑电(几十Hz以上),所以更适合去分类短时间的电

[OpenCV] Samples 13: opencv_version

cv::CommandLineParser的使用. I suppose CommandLineParser::has("something") should be true when the command line has --something in it. ./a.out -h ./a.out --help 打印keys的相关内容. #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <iostream> using

fMRI数据分析处理原理及方法（转载）

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节一.功能图像数据的性质功能磁共振数据

fMRI数据分析处理原理及方法

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节一.功能图像数据的性质功能磁共振数据包括解剖(结构)

web前端基础——jQuery编程进阶

1 jQuery本质 jQuery不是一门独立的语言,它是JavaScript的一个类库或框架.jQuery的核心思想就是:选取元素,对其操作.很多时候写jQuery代码的关键就是怎样设计合适的选择器选中需要的元素. jQuery主要分为以下几部分: 查找: 选择器筛选操作: 标签属性 CSS属性文档其它: 事件

ASP.NET CORE小试牛刀：干货(完整源码)

扯淡 .NET Core 的推出让开发者欣喜万分,从封闭到拥抱开源十分振奋人心.对跨平台的支持,也让咱.NET开发者体验了一把 Write once,run any where 的感觉!近期离职后,时间比较充裕,我也花了些时间学习了 ASP.NET Core 开发,并且成功将之前的一个小网站 www.52chloe.com 极其后台管理移植成 ASP.NET Core,并部署到 linux 上.项目完整源码已经提交到 github,感兴趣的可以看看,希望对大家有用. 项目介绍前端以 MVVM

IOS设备设计完整指南

作为初学者,常常不知如何下手设计,IOS应用UI设计中碰到的种种基础小问题,在此都将一一得到解答.这份完整的设计指南将带你快速上手,为IOS设计出优雅的应用吧. 关于此设计指南此设计指南描述的是如何按照苹果官方的 iOS 人机界面指南(HIG)为 iOS 设计应用,而不是如何设计自定义控件.这可以帮助大家打破规则.此文档只作指导作用,并非为了解决复杂的.特定的设计问题. (非官方文档,原作者 Ivo 将定期更新和补充.最后更新于:2014年11月11日.) 分辨率和显示规格点(pt)和像素(

Go/Python/Erlang编程语言对比分析及示例

本文主要是介绍Go,从语言对比分析的角度切入.之所以选择与Python.Erlang对比,是因为做为高级语言,它们语言特性上有较大的相似性,不过最主要的原因是这几个我比较熟悉. Go的很多语言特性借鉴与它的三个祖先:C,Pascal和CSP.Go的语法.数据类型.控制流等继承于C,Go的包.面对对象等思想来源于Pascal分支,而Go最大的语言特色,基于管道通信的协程并发模型,则借鉴与CSP分支. Go/Python/Erlang语言特性对比如<编程语言与范式>一文所说,不管语言如何层出不穷

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