代码来源于网络,写得非常棒 /*DE_test *对相应的Matlab程序进行测试 */ #include <iostream> #include <cmath> #include <ctime> using namespace std; //产生随机数,随机数为(0.0,1.0) double Rand_Double(void) { return static_cast<double>(rand()) / static_cast<double>

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

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

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

hadoop概述测试题和基础模版代码 1.Hadoop的创始人是DougCutting?() A.正确 B.错误答对了!正确答案:A解析:参考课程里的文档,这个就不解释了2.下列有关Hadoop的说法正确的是() A.Hadoop最早起源于Nutch B.Hadoop中HDFS的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统(GFS)的论文 C.Hadoop中MapReduce的思想来源于谷歌分布式计算框架MapReduce的论文 D.Hadoop是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

降噪是音频图像算法中的必不可少的. 目的肯定是让图片或语音 更加自然平滑,简而言之,美化. 图像算法和音频算法 都有其共通点. 图像是偏向 空间 处理,例如图片中的某个区域. 图像很多时候是以二维数据为主,矩形数据分布. 音频更偏向 时间 处理,例如语音中的某短时长. 音频一般是一维数据为主,单声道波长. 处理方式也是差不多,要不单通道处理,然后合并,或者直接多通道处理. 只是处理时候数据参考系维度不一而已. 一般而言, 图像偏向于多通道处理,音频偏向于单通道处理. 而从数字信号的角度来看,也可

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

背景就不介绍了,REINFORCE算法和AC算法是强化学习中基于策略这类的基础算法,这两个算法的算法描述(伪代码)参见Sutton的reinforcement introduction(2nd). AC算法可以看做是在REINFORCE算法基础上扩展的,所以这里我们主要讨论REINFORCE算法中算法描述和实际代码设计中的一些区别,当然这也适用于AC算法: 1.  时序折扣项为什么在实际代码中不加入  REINFORCE算法中是需要对状态动作对出现在episode内的顺序进行折扣加权的,即 γt

一.PWM概述: PWM(Pulse Width Modulation):脉冲宽度调制技术,通过对一系列脉冲的宽度进行调制,来等效地获得所需要波形. PWM 的几个基本概念: 1) 占空比:占空比是指在一个周期内,信号处于高电平的时间占整个信号周期的百分比,方波的占空比是50%. 2) 调制频率:周期的倒数. 3) 脉冲宽度:信号处于高电平的时间. 二.nRF51822的PWM产生: NRF51822 通过Timer.PPI 和GPIOTE 的配合实现PWM 的功能,由Timer 产生一个事件,

 一.实验内容: 通过串口发送单个字符到NRF51822,NRF51822 接收到字符后将其写入到FLASH 的最后一页,之后将其读出并通过串口打印出数据. 二.nRF51822芯片内部flash知识: EN-nRF51D 开发板使用NRF51822 芯片为nRF51822-QFAA,如下图所示,共有256KBFLASH,256 页,页大小为1024 字节. NRF51822 内部FLASH 写流程如下: 三.代码解析: main: int main(void) { ... 串口初始化 prin

一.实验内容: 配置NRF51822 的RTC0 的TICK 频率为8Hz,COMPARE0 匹配事件触发周期为3 秒,并使能了TICK 和COMPARE0 中断. TICK 中断中驱动指示灯D1 翻转状态, 即指示灯D1 以8Hz 的速率翻转状态 COMPARE0 中断中点亮指示灯D2 二.nRF51822的内部RTC结构: NRF51822 有两个RTC 时钟:RTC0,RTC1.两个RTC 均为24 位,使用LFCLK 低频时钟,并带有12 位分频器,可产生TICK.compare 和溢出

一.本实验ADC 配置 分辨率:10 位. 输入通道:5,即使用输入通道AIN5 检测电位器的电压. ADC 基准电压:1.2V. 二.NRF51822 ADC 管脚分布 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,对应的管脚分布入下图: 三.NRF51822 ADC 原理 NRF51822 的ADC 比较简单,如下图所示. 3.1.ADC 通道及预分压系数 NRF51822 的ADC 共有8 个输入通道,在使用ADC 时,要设定ADC 的输入通道.本实验中,因为连接电位器的管脚是P0.04

Bootstrap 允许您以两种方式显示代码: 第一种是 <code> 标签.如果您想要内联显示代码,那么您应该使用 <code> 标签. 第二种是 <pre> 标签.如果代码需要被显示为一个独立的块元素或者代码有多行,那么您应该使用 <pre> 标签. 请确保当您使用 <pre> 和 <code> 标签时,开始和结束标签使用了 unicode 变体: < 和 >. 让我们来看看下面的实例: 实例 <!DOCTYPE

js基础 - 兼容代码 . scrollTop . chrome document.body.scrollTop . IE && firefox document.documentElement.scrollTop . 阻止事件默认行为 . 绑定事件 . 主流浏览器 e.preventDefault(); . 低版本 IE e.returnValue = false; . 没有绑定事件 return false; . 事件绑定 . 主流浏览器 obj.addEventListener(‘c

mser 的全称:Maximally Stable Extremal Regions 第一次听说这个算法时,是来自当时部门的一个同事, 提及到他的项目用它来做文字区域的定位,对这个算法做了一些优化. 也就是中文车牌识别开源项目EasyPR的作者liuruoze,刘兄. 自那时起就有一块石头没放下,想要找个时间好好理理这个算法. 学习一些它的一些思路. 因为一般我学习算法的思路:3个做法, 第一步,编写demo示例. 第二步,进行算法移植或效果改进. 第三步,进行算法性能优化. 然后在这三个过程中

前面分享过一个算法<音频增益响度分析 ReplayGain 附完整C代码示例> 主要用于评估一定长度音频的音量强度, 而分析之后,很多类似的需求,肯定是做音频增益,提高音量诸如此类做法. 不过在项目实测的时候,其实真的很难定标准, 到底在什么样的环境下,要增大音量,还是降低. 在通讯行业一般的做法就是采用静音检测, 一旦检测为静音或者噪音,则不做处理,反之通过一定的策略进行处理. 这里就涉及到两个算法,一个是静音检测,一个是音频增益. 增益其实没什么好说的,类似于数据归一化拉伸的做法. 静音检

说起红眼算法,这个话题非常古老了. 百度百科上的描述: "红眼"一般是指在人物摄影时,当闪光灯照射到人眼的时候,瞳孔放大而产生的视网膜泛红现象. 由于红眼现象的程度是根据拍摄对象色素的深浅决定的,如果拍摄对象的眼睛颜色较深,红眼现象便不会特别明显. "红眼"也指传染性结膜炎. 近些年好像没有看到摄影会出现这样的情况,毕竟科技发展迅速. 记得最早看到红眼移除算法是在ACDSee 这个看图软件的编辑功能区. 当然,当时ACDSee 也没有能力做到自动去红眼,也需要进行手

GC算法:基础 在介绍GC算法在实际场景中的实现之前,我们先定义一些必要的术语,以及GC算法的基本准则.具体的细节会因收集器的不同而稍有区别,但是基本上来说,所有的收集器会关注以下两个方面: 找出所有仍然存活的对象 清除掉其他所有非存活对象(被认为是dead,并且不会再被使用的对象) 在所有的收集器内部,第一步实现的均是:遍历出所有存活的对象.由标记(Marking)进程完成. 标记所有可达对象 在JVM中,任何主流GC算法均会以找出所有存活对象为开始.这个概念的解释可以参考下图: 首先,GC定