function [best_solution,best_fit,iter] = mySa(solution,a,t0,tf,Markov) % 模拟退化算法 % ===== 输入 ======% % solution 初始解 % a 温度衰减系数 0.99 % t0 初始温度 120 % tf 最终温度 1 % Markov 马尔科夫链长度 10000 % ====== 输出 =====% % best_solution 最优解 % best_fit 最优解目标值 % iter 迭代次数 n

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10940636.html 唉!最近忙着面试找实习,然后都是面试的很多是leetcode的算法题,所以自己就刷了一遍,并且做些笔记,以后再来复习好了,悲催的大学生..... 一.从(排序!)数组中删除重复项 给定一个排序数组,你需要在原地删除重复出现的元素,使得每个元素只出现一次,返回移除后数组的新长度. 不要使用额外的数组空间,你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成.

x=[0 1 0 1 2 -1];y=[0 0 1 1 2 -1];z=[-1 1 1 -1 1 1]; %其中,(x,y)代表二维的数据点,z 表示相应点的类型属性. data=[1,0;0,1;2,2;-1,-1;0,0;1,1];% (x,y)构成的数据点 groups=[1;1;1;1;-1;-1];%各个数据点的标签 figure; subplot(2,2,1); Struct1 = svmtrain(data,groups,'Kernel_Function','quadratic',

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11089327.html 已经刷了很多篇leetcode题了,不过最近在找c++的实习工作(大佬们有推荐的吗QAQ),现在慢慢补上吧 虽然有点烦,但是还是要提一句,刷leetcode题目的时候,最好还是自己先思考然后写出一个通过的代码,再去看其他人的代码参考比较好,当然了,写不出来就当我没说.尽力而为即可. 一.反转字符串 编写一个函数,其作用是将输入的字符串反转过来.输入字符串以字符数组 c

一.混淆矩阵 (一).简介 在人工智能中,混淆矩阵(confusion matrix)是可视化工具,特别用于监督学习,在无监督学习一般叫做匹配矩阵.在图像精度评价中,主要用于比较分类结果和实际测得值,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面.混淆矩阵是通过将每个实测像元的位置和分类与分类图像中的相应位置和分类像比较计算的. 混淆矩阵(confusion matrix)刻画一个分类器的分类准确程度.“混淆”一词也形象地表达了分类器面对多个分类时可能造成的混淆. (二).混淆矩阵(Confusio

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11209807.html 一.1道网易c++的面试题 我当时第一时间的解答方案 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { const int Wi = 3840; const int Hi = 2160; int N,M; int temp; int x,y,w,h; int x

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt

SSD(single shot multibox detector)算法及Caffe代码详解 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72824889 其中caffe中的特殊层的解释 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html

https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/79048516 https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528722.html Notes on Batch Normalization Notes on Batch Normalization  发表于 2016-05-28 |  分类于 CNN , Op |  阅读次数: 16077 在训练深层神经网络的过程中, 由于输入层的参数在不停的变化, 因此, 导致了当

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直

引言 本文主要讲述JVM中几种常见的垃圾回收算法和相关的垃圾回收器,以及常见的和GC相关的性能调优参数. GC Roots 我们先来了解一下在Java中是如何判断一个对象的生死的,有些语言比如Python是采用引用计数来统计的,但是这种做法可能会遇见循环引用的问题,在Java以及C#等语言中是采用GC Roots来解决这个问题.如果一个对象和GC Roots之间没有链接,那么这个对象也可以被视作是一个可回收的对象. Java中可以被作为GC Roots中的对象有: 虚拟机栈中的引用的对象. 方法

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,

前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的优化经验 前两篇可见: 文本分类算法TextCNN原理详解(一) 一.textCNN 整体框架 1. 模型架构 图一:textCNN 模型结构示意 2. 代码架构 图二: 代码架构说明 text_cnn.py 定义了textCNN 模型网络结构 model.py 定义了训练代码 data.py 定义了数据预处理操作 data_set 存放了测试数据集合. polarity.neg 是负面情感文本, polarity.pos 是正面情感文

转:https://blog.csdn.net/cqfdcw/article/details/84995904 小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取   (Matlab 程序详解) -----暨 小波包分解后解决频率大小分布重新排列问题 本人当前对小波理解不是很深入,通过翻阅网络他人博客,进行汇总总结,重新调试Matlab代码,实现对小波与小波包.小波包分解与信号重构.小波包能量特征提取,供大家参考,后续将继续更新! 本人在分析信号的过程中发现,按照网上所述的小波包分解方法理解

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原文 ASP.NET MVC 5 学习教程:生成的代码详解 起飞网 ASP.NET MVC 5 学习教程目录: 添加控制器 添加视图 修改视图和布局页 控制器传递数据给视图 添加模型 创建连接字符串 通过控制器访问模型的数据 生成的代码详解 使用 SQL Server LocalDB Edit方法和Edit视图详解 添加查询 Entity Framework 数据迁移之添加字段 添加验证 Details 和 Delete 方法详解 打开文件 Controllers\MoviesControlle

Github-karpathy/char-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-1-10 声明: 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@163.com   本研究课题系本人本科毕业论文,具体

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台

本文转自: https://blog.csdn.net/wq6ylg08/article/details/81092056类和类之间关系包括了 is a,has a, use a三种关系(1)is a包括了 继承,实现关系(2)has a包括了 组合,聚合,关联关系(3)use a包括了 依赖关系 一.继承关系      继承指的是一个类(称为子类.子接口)继承另外的一个类(称为父类.父接口)的功能,并可以增加它自己的新功能的能力.在Java中继承关系通过关键字extends明确标识,在设计时一

一个例子 public class TestString{ public static void main(String[] args){ String a = "a"; String b = a+"b"; String c = "ab"; String d = "a" + "b"; System.out.println(c == d); //true!!!! System.out.println(c ==

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra