figure [x,y] = meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5); z = x.^2 + y.^2 - 10*cos(2*pi*x) - 10*cos(2*pi*y) + 20; mesh(x,y,z) hold on c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 1000; sizepop = 100; Vmax = 1; Vmin = -1; popmax = 5; popmin = -5; for i = 1:sizepop pop(i,:)…

x = 1:0.01:2; y = sin(10*pi*x) ./ x; figure plot(x, y) title('绘制目标函数曲线图—Jason niu'); hold on c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 50; sizepop = 10; Vmax = 0.5; Vmin = -0.5; popmax = 2; popmin = 1; ws = 0.9; we = 0.4; for i = 1:sizepop pop(i,:) = (ran…

x = 1:0.01:2; y = sin(10*pi*x) ./ x; figure plot(x, y) title('绘制目标函数曲线图—Jason niu'); hold on c1 = 1.49445; c2 = 1.49445; maxgen = 50; sizepop = 10; Vmax = 0.5; Vmin = -0.5; popmax = 2; popmin = 1; for i = 1:sizepop pop(i,:) = (rands(1) + 1) / 2 + 1;…

试题 算法训练 二元函数 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 令二元函数f(x,y)=ax+by,a和b为整数,求一个表达式S的值. 只有满足以下要求的表达式才是合法的: 1.任意整数x是一个合法的表达式: 2.如果A和B都是合法的表达式,则f(A,B)也是一个合法的表达式. 输入格式 第一行两个数a和b: 第二行一个字符串S表示要求的表达式. 输出格式 一行一个数表示表达式S的值. 样例输入 1 2 f(1,f(1,-1)) 样例输出 -1 数据规模和约定 S的长…

背景 现有个处理股票行情消息的系统,其架构如下: 由于数据量巨大,系统中启动了 15 个线程来消费行情消息.消息分配的策略较为简单:对 symbol 的 hashCode 取模,将消息分配给其中一个线程进行处理. 经过验证,每个线程分配到的 symbol 数量较为均匀,于是系统愉快地上线了. 运行一段时间后,突然收到了系统的告警,但此时并非消息峰值时间段.经过排查后,发现问题出现在 hash 函数上: 虽然每个线程被分配到的 symbol 数量较为均衡,但是部分热门 symbol 的报价消息量会…

demo 二元函数对象 #include <iostream> #include <cstdio> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; template <typename T> class SumVector { public: T operator()(T t1, T t2) // 二元函数对象 { return t1 + t2; } protected: p…

问题描述 令二元函数f(x,y)=ax+by,a和b为整数,求一个表达式S的值. 只有满足以下要求的表达式才是合法的: 1.任意整数x是一个合法的表达式: 2.如果A和B都是合法的表达式,则f(A,B)也是一个合法的表达式. 输入格式 第一行两个数a和b: 第二行一个字符串S表示要求的表达式. 输出格式 一行一个数表示表达式S的值. 样例输入 1 2 f(1,f(1,-1)) 样例输出 -1 数据规模和约定 S的长度不超过50,运算过程中所有变量不会超出int的范围. PS: 测试数据搞心态??…

对手写数据集50000张图片实现阿拉伯数字0~9识别,并且对结果进行分析准确率, 手写数字数据集下载:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 首先,利用图片本身的属性,图片的灰度平均值进行识别分类,我运行出来的准确率是22%左右 利用图片的灰度平均值来进行分类实现手写图片识别(数据集50000张图片)——Jason niu 其次,利用SVM算法,我运行出来的准确率是93%左右,具体代码请点击 SVM:利用SVM算法实现手写图片识别(数据集50000张图片)—Jason…

import tensorflow as tf # 22 scope (name_scope/variable_scope) from __future__ import print_function class TrainConfig: batch_size = 20 time_steps = 20 input_size = 10 output_size = 2 cell_size = 11 learning_rate = 0.01 class TestConfig(TrainConfig):…

%SA:利用SA算法解决TSP(数据是14个虚拟城市的横纵坐标)问题——Jason niu X = [16.4700 96.1000 16.4700 94.4400 20.0900 92.5400 22.3900 93.3700 25.2300 97.2400 22.0000 96.0500 20.4700 97.0200 17.2000 96.2900 16.3000 97.3800 14.0500 98.1200 16.5300 97.3800 21.5200 95.5900 19.4100…