写在前面 本文对于普通自适应遗传算法的Pm和Pc的公式进行了解读,此公式为M.Srinivas 和 L .M. Patnaik在1994年的<Adaptive Probabilities of Crossover>(点击这里下载论文)论文提出. 动机,出于怎样的目的把Pc和Pm的值设置成动态变化的(自适应) 在GA中有两个特征是必要的. 第一个特征是在找出包含最优解的范围之后,收敛到最佳效果的能力.(收敛能力) 第二个特征是探索解空间的新区域以寻找全局最优的能力.(寻优能力) 经过经验验证,适

附上y=2x-b拟合的简单的代码. import numpy as np x = np.asarray([2,1,3,5,6]); y = np.zeros((1,5)); learning_rate=0.1; w=5; for i in range(len(x)): y[0][i]= func(x[i]); def func(x): return 2*x -6; def forward(w,x): return w*x -6; def backward(w,x,y): pred_y = w*x

目录 Cmd Markdown 公式指导手册 一.公式使用参考 1．如何插入公式 2．如何输入上下标 3．如何输入括号和分隔符 4．如何输入分数 5．如何输入开方 6．如何输入省略号 7．如何输入矢量 8．如何输入积分 9．如何输入极限运算 10．如何输入累加.累乘运算 11．如何输入希腊字母 12．如何输入其它特殊字符 (1)．关系运算符 (2)．集合运算符 (3)．对数运算符 (4)．三角运算符 (5)．微积分运算符 (6)．逻辑运算符 (7)．戴帽符号 (8)．连线符号 (9)．箭头符号

# Markdown 使用操作手册 作者:白宁超 Blog:伏草唯存 Markdown 是一种轻量级的「标记语言」,它的优点很多,目前也被越来越多的写作爱好者,撰稿者广泛使用.看到这里请不要被「标记」.「语言」所迷惑,Markdown 的语法十分简单.常用的标记符号也不超过十个,这种相对于更为复杂的 HTML 标记语言来说,Markdown 可谓是十分轻量的,学习成本也不需要太多,且一旦熟悉这种语法规则,会有一劳永逸的效果.Markdown下载地址.如果右侧不能即使显示请下载安装awesomiu

Markdown 公式指导手册 公式大全的链接 https://www.zybuluo.com/codeep/note/163962#mjx-eqn-eqsample 目录 Markdown 公式指导手册 一.公式使用参考 如何插入公式 如何输入上下标 如何输入括号和分隔符 如何输入分数 如何输入开方 如何输入省略号 如何输入向量 如何输入积分 如何输入极限运算 如何输入累加.累乘运算 如何输入希腊字母 如何输入其它特殊字符 关系运算符 集合运算符 对数运算符 三角运算符 微积分运算符 逻辑运算

一.使用数据 1.使用变量 MySQL也可以让我们以用户自定义的变量来存储select查询的结果,以便在将来select查询中使用.它们只会在客户会话期间存在,但是它们提供一个方便有效的方法来连接查询,然后再另一个查询的子句中使用一个查询的输出. 变量赋值由:=操作符完成,它用来向一个变量分配一个值.下面的例子是把表中的最早日期赋给@oldest变量: select @oldest:=MIN(accountsfds) from account; 存储在@oldest变量中的值可以通过简单的sel

转自:http://blog.csdn.net/gggg_ggg/article/details/45969499 本文乃<投影矩阵的推导>译文,原文地址为: http://www.codeguru.com/cpp/misc/misc/math/article.php/c10123__1/Deriving-Projection-Matrices.htm,由于本人能力有限,有译的不明白的地方大家可以参考原文,谢谢^-^! 在3D图形程序的基本矩阵变换中,投影矩阵是其中比较复杂的.平移和缩放浏览一

转载出处:http://www.cnblogs.com/jzhlin/archive/2012/07/28/bp.html BP 神经网络中的 BP 为 Back  Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到

一.推导式 (一).列表推导式(集合推导式也同理于此) 利用列表推导式,取出1-20内所有偶数 li = [i for i in range(1, 21) if i % 2 == 0] # 如果只有一个条件,要把if语句写在最后面 第一个i是放入列表的值,后面都是推导的公式 print(li) 第一个 i 相当于下面等价方案中的 append(i).把 i 换成 "a" ,输出的列表中全是 "a" 等价于 for i in range(1,21): if i%2==

Caffe BatchNormalization 推导 总所周知,BatchNormalization通过对数据分布进行归一化处理,从而使得网络的训练能够快速并简单,在一定程度上还能防止网络的过拟合,通过仔细看过Caffe的源码实现后发现,Caffe是通过BN层和Scale层来完整的实现整个过程的. 谈谈理论与公式推导 那么再开始前,先进行必要的公式说明:定义\(L\)为网络的损失函数,BN层的输出为\(y\),根据反向传播目前已知 \(\frac{\partial L}{\partial y_

我们在推导机器学习公式时,常常会用到各种各样的对数,但是奇怪的是--我们往往会忽略对数的底数是谁,不管是2,e,10等. 原因在于,lnx,log2x,log10x,之间是存在常数倍关系. 回顾学过的数学知识,换底公式如下: 则有 故我们不用纠结对数公式中底数究竟是谁,常数倍关系往往对最后结果不产生影响

基变换 理论部分 在n维的线性空间中,任意n个线性无关的向量都可以作为线性空间的基,即空间基不唯一.对于不同的基,同一个向量的坐标一般是不同的.因为在计算机图形学中,主要研究三维的空间,所以可以简化问题倒三维空间中的基变换,也就是坐标变换. 假设有两组单位正交基(图形学中选取的坐标系一般是正交的,为了方便)\(x,y,z\)和\(u,v,w\),他们的关系是 \[\begin{cases} u = a_{11}x+a_{21}y+a_{31}z\\ v = a_{12}x+a_{22}y+a_{

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_664c545f0100v9zl.html 转载:http://www.mculee.cn/post/48.html [1]LCD 驱动基础知识 Linux- 2.6.32.2 内核已经支持S3C2440 的LCD 控制器驱动,但在此我们先介绍一下关于2440 LCD 控制器以及驱动相关的LCD 的一些基础知识.注意:在此我们只讨论 TFT LCD,也就是真彩屏.LCD 驱动中最关键的就是时钟频率(Clock frequency

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

闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微

STM32 M3内核的位带操作原理及步骤 一.位带操作有什么用?什么是位带操作 位带操作的作用:可以实现对某一GPIO口寄存器(或SRAM内存中)的某一bit位直接写0或1,达到控制GPIO口输出(或改变SRAM中这一bit位的值):就如同51单片机控制GPIO口一样的方便.比如: 51:P1^0=1:  //把P1口的第一个引脚设置为高电平 STM32:PAout(0)=1;   //把PA口的第一个引脚设置成高电平 位带操作的原理:在 CM3 中,有两个区中实现了位带,如下图,其中一个是 S

图形变换是一个将例如点.向量或者颜色等实体进行某种转换的操作.对于计算机图形学的先驱者,掌握图形变换是极为重要的.有了他们,你就可以对象.光源以及摄像机进行定位,变形以及动画添加.你也可以确认所有的计算都是在同一个坐标系统下面进行的,而物体以不同的方式投影到平面上.在图形变换只有少数操作运行,但它们足以证明图形变换在实时图形学中的重要性,甚至可以说是任何一种计算机图形学. 线性变换是一种保留了向量加法和标量乘法的变换.具体如下: f(x) + f(y) = f(x+y), kf(x) = f(k

声明:本文为黑金动力社区(http://www.heijin.org)原创教程,如需转载请注明出处,谢谢! 黑金动力社区2013年原创教程连载计划: http://www.cnblogs.com/alinx/p/3362790.html <FPGA那些事儿--TimeQuest 静态时序分析>REV5.0 PDF下载地址: http://www.heijin.org/forum.php?mod=viewthread&tid=22811&extra=page%3D1 第五章:网表

PHP-FPM 先来了解一些名词概念: CGI是Common Gateway Interface(通用网管协议),用于让交互程序和Web服务器通信的协议.它负责处理URL的请求,启动一个进程,将客户端发送的数据作为输入,由Web服务器收集程序的输出并加上合适的头部,再发送回客户端. FastCGI是基于CGI的增强版本的协议,不同于创建新的进程来服务请求,使用持续的进程和创建的子进程来处理一连串的进程,这些进程由FastCGI服务器管理,开销更小,效率更高. PHP-FPM是PHP实现的Fast

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