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,:)

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

我们平时常常会有一些数据运算的操作,须要调用sqrt,exp,abs等函数,那么时候你有没有想过:这个些函数系统是怎样实现的?就拿最常常使用的sqrt函数来说吧.系统怎么来实现这个常常调用的函数呢? 尽管有可能你平时没有想过这个问题,只是正所谓是"临阵磨枪,不快也光",你"眉头一皱,计上心来",这个不是太简单了嘛,用二分的方法.在一个区间中.每次拿中间数的平方来试验,假设大了,就再试左区间的中间数:假设小了.就再拿右区间的中间数来试.比方求sqrt(16)的结果,你

平衡树的板题,用Treap实现. 具体参见注释,写的很详细了,包括了原理,实现以及注意事项 蒟蒻写个注释板子写了两天,太弱了QAQ 感谢niiick指导 Code #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<algorithm> #include<climits> typedef long long LL; using n

在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路. 本文主要参考了XGBoost的Python文档 和 XGBoost的参数文档. 1. XGBoost类库概述 XGBoost除了支持Python外,也支持R,Java等语言.本文关注于Python的XGBoost类库,安装使用"pip install xgboost"即可,目前使用的是XGBoost的0.90版本.XGBoost

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

深度学习---1cycle策略:实践中的学习率设定应该是先增再降 本文转载自机器之心Pro,以作为该段时间的学习记录 深度模型中的学习率及其相关参数是最重要也是最难控制的超参数,本文将介绍 Leslie Smith 在设置超参数(学习率.动量和权重衰减率)问题上第一阶段的研究成果.具体而言,Leslie Smith 提出的 1cycle 策略可以令复杂模型的训练迅速完成.它表示在 cifar10 上训练 resnet-56 时,通过使用 1cycle,能够在更少的迭代次数下,得到和原论文相比相同

今天学习动态规划01背包问题,从一篇非常不错的文章中学习甚多.转载于此,感谢作者的分享! 原文地址 通过金矿模型介绍动态规划 对于动态规划,每个刚接触的人都需要一段时间来理解,特别是第一次接触的时候总是想不通为什么这种方法可行,这篇文章就是为了帮助大家理解动态规划,并通过讲解基本的01背包问题来引导读者如何去思考动态规划.本文力求通俗易懂,无异性,不让读者感到迷惑,引导读者去思考,所以如果你在阅读中发现有不通顺的地方,让你产生错误理解的地方,让你难得读懂的地方,请跟贴指出,谢谢! ----第一节

#1237 : Farthest Point 时间限制:5000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 Given a circle on a two-dimentional plane. Output the integral point in or on the boundary of the circle which has the largest distance from the center. 输入 One line with three floats which

引自 http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349 1. 支持向量机的目的是什么? 对于用于分类的支持向量机来说,给定一个包含正例和反例(正样本点和负样本点)的样本集合,支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,但是不是简单地分看,其原则是使正例和反例之间的间隔最大. 超平面是什么呢?简单地说,超平面就是平面中的直线在高维空间中的推广.那么,对于三维空间,超平面就是平面了.对于更高维的空间,我们只能用公式

1596: [Usaco2008 Jan]电话网络 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 601  Solved: 265[Submit][Status][Discuss] Description Farmer John决定为他的所有奶牛都配备手机,以此鼓励她们互相交流.不过,为此FJ必须在奶牛们居住的N(1 <= N <= 10,000)块草地中选一些建上无线电通讯塔,来保证任意两块草地间都存在手机信号.所有的N块草地按1..N 顺次

1.IOC概念理解 IOC(Inversion of Control)即“控制反转”,不是什么技术,而是一种设计思想.在Java开发中,Ioc意味着将你设计好的对象交给容器控制,而不是传统的在你的对象内部直接控制,IOC容器负责实例化.定位.配置应用程序中的对象及建立这些对象间的依赖,由spring来负责控制对象的生命周期和对象间的关系. DI(Dependency Injection)即“依赖注入”:由容器动态的将某个依赖关系注入到组件之中.依赖注入的目的并非为软件系统带来更多功能,而是为了提

http://h2ex.com/1282 现有分词介绍 自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)是一个信息时代最重要的技术之一,简单来讲,就是让计算机能够理解人类语言的一种技术.在其中,分词技术是一种比较基础的模块.对于英文等拉丁语系的语言而言,由于词之间有空格作为词边际表示,词语一般情况下都能简单且准确的提取出来.而中文日文等文字,除了标点符号之外,字之间紧密相连,没有明显的词边界,因此很难将词提取出来.分词的意义非常大,在中文中,单字作为最基本的语义单位

学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了,对目前比较经典的模型也有了一些了解.这种曾经一度低迷的方法现在已经吸引了很多领域的目光,在几年前仅仅存在于研究者想象中的应用,近几年也相继被深度学习方法实现了.无论是对数据的分析或是生成,无论数据形式是图像.视频.音频.文本还是其它复杂维度,也无论是下棋.玩游戏还是无人驾驶汽车导航,似乎总有人会发掘出这种强大工具的新用途.人类刚刚将仿生学运用到“如何创造智能”这个问题上,就发现了光明的前景. 我把在组里介绍深度学习(Deep Learning)基础知识

Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6639    Accepted Submission(s): 2514 Problem Description My birthday is coming up and traditionally I'm serving pie. Not just one pie, no, I have

cartographer 3D scan matching没有论文和其它资料,因此尝试通过源码理解其处理方法,理解不当之处还请指正. 目录: 0.2D 匹配方法简介 1.real time correlative scan matcher; 2.fast correlative scan matcher; 3.ceres scan matcher; 论文<Real-Time Correlative Scan Matching>介绍了3种基于概率网格的2D scan matching的方法,分别

自然语言处理在文本信息抽取.自动审校.智能问答.情感分析等场景下都有非常多的实际应用需求,在人工智能领域里有极为广泛的应用场景.然而在实际工程应用中,最经常面临的挑战是我们往往很难有大量高质量的标注语料. “巧妇难为无米之炊”,在缺少语料的情况下,如何达到良好的NLP应用效果,是这些场景要落地所必须解决的问题.我们通常称其为“低资源问题”,或者称为“小样本学习”问题,本文从达观数据的实践经验出发,用命名实体识别(NER)任务为例,来介绍在小标注数据量下进行NLP处理的经验和方法,希望对大家有所启

用dfs优化的spfa判环很快啦 分数规划的题目啦 二分寻找最优值,用spfa判断能不能使 Σ(mid * t - p) > 0 最优的情况只能有一个环 因为如果有两个环,两个环都可以作为奶牛的行程,如果两个环单独计算的结果不一样,那么两个环中比值更大的才是最优解,如果结果一样,多算一个环就没有意义了. 代码如下 #include <cstdio> #include <cstring> #include <vector> using namespace std;

题目链接:http://icpc.njust.edu.cn/Problem/Hdu/1242/ 这次的迷宫是有守卫的,杀死一个守卫需要花费1个单位的时间,所以以走的步数为深度,在每一层进行搜索,由于走一步的花费不一定是1,所以我们需要用优先队列寻找最优值.这个题目真是模板题. 代码如下: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef unsigned int ui; typedef long long ll; typedef unsi

前言 本篇主要是分析ceph的版本之间参数的变化,参数变化意味着功能的变化,通过参数来分析增加,删除,修改了哪些功能,以及版本之间的变化,本篇主要通过导出参数,然后通过脚本去比对不同的版本的参数变化 14版本之前安装一个ceph-common,然后touch一个空配置文件就可以通过ceph --show-config拿到版本的配置文件 14版本之后需要安装好mon,并且这个命令取消了,通过下面的命令获取 ceph config show-with-defaults mon.lab204|awk