文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...找到第三个空闲区200>112k，剩余88k空闲区 为426k分配空间： 找到第一个跟426大小最接近的空闲区 找到第五个空闲区600k>426，剩余74k空闲区 最坏适应算法...，还是好记性不如烂笔头啊，本文中的定义来自百度百科，实例题目来自老师布置的作业，答案分析为笔者按自己的理解写的，若有不对，欢迎指出~~
极客时间 - 数据结构与算法之美 - 04 | 复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 最好、最坏时间复杂度 略，比较容易分析。 平均时间复杂度 需考虑概率来计算。
如果我们相信方向敏感度在某种程度是轴对称的，那么每个参数社会不同的学习率，在整个学习过程中自动适应这些学习率是有道理的。...Delta-bar-delta算法是一个早期的在训练时适应模型参数各自学习率的启发方式。该方法基于一个很简单的想法，如果损失对于某个给定模型参数的偏导数保持相同的符号，那么学习率应该增加。...最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
self.crossover(parents) self.mutation(mutation_rate) def fitness(self, chromosome):#适应条件...* x) def selection(self, retain_rate, random_select_rate): #英语不好表达了，我就用汉语了 #通过适应度大小从大到小进行排序...chromosome in self.population] graded = [x[1] for x in sorted(graded, reverse=True)] # 选出适应性强的染色体...retain_length = int(len(graded) * retain_rate) parents = graded[:retain_length] # 从剩余的80%里面选出适应性不强
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
对于该现象，即可使用“滑动窗口”算法。滑动窗口算法也是一种思想，是双指针的拓展和延伸。滑动：指这个窗口是移动的，也就是移动是按照一定方向来的。...面对前面所提出的问题，使用“滑动窗口”算法，大致思路为： 设置两个指针和一个空列表 固定左指针，不断右移右指针，同时更新最长不重复字符串长度 如果出现重复字符，再右移左指针，如此重复，直到遍历完字符串的所有字符...else: print(max_length) # 打印最大不重复字符串长度 ''' 测试结果： abcabcbb 输出：3 aaaaaaaa 输出：1 ''' 3 结语 通过测试，发现“滑动窗口”算法可以很好的解决该问题...都可以使用“滑动窗口”算法。
本小节主要介绍算法时间复杂度的三种不同程度：最坏时间复杂度、最优时间复杂度以及平均时间复杂度，并且介绍几种时间复杂度的基本计算规则。...一 最坏时间复杂度 算法的本质就是解决问题的思路，而对于不同类型规模的数据来说，解决问题的思路可能相同，但是算法最终执行的基本操作数可能是不同的。...对应于排序算法而言： 处理有序序列的情况下，算法效率最高称为最优时间复杂度； 处理序列中每个元素都无序的情况下，算法的效率最低称为最坏时间复杂度； 还有一种称之为平均时间复杂度，是最优时间复杂度与最坏时间复杂度的平均...总的来说，分析算法时，存在几种可能的考虑： 算法完成工作最小需要多少基本操作，即最优时间复杂度； 算法完成工作最多需要多少基本操作，即最坏时间复杂度； 算法完成工作平均需要多少基本操作，即平均时间复杂度...而且，对于平均情况的计算，也会因为应用算法的实例分布可能并不均匀而难以计算。 我们主要关注算法的最坏情况，亦即最坏时间复杂度。 ?
之后作者又提出了 Fast R-CNN，它是一个基于 R-CNN 的算法，运算速度显著提高。...虽然距离 Faster R-CNN 的提出已经三年多了，但它依旧是使用非常广泛的一种算法。...Mask R-CNN 这篇论文获得了 ICCV 2017 的最佳论文，由何恺明他们提出，其在 Faster R-CNN 基础上增加了 mask branch，可以用来做实例分割，同时因为有 multi-task...76470432 代码 https://github.com/dbolya/yolact/ 全景分割 目前图像分割任务发展出了以下几个子领域：语义分割（semantic segmentation）、实例分割...全景分割可以说是语义分割和实例分割的结合，下图是同一张原图的全景分割结果，每个 stuff 类别与 things 类别都被分割开 原图 语义分割 实例分割 全景分割 https://www.jiqizhixin.com
自适应网页设计的出现很好的解决了这个问题。这篇文章将带你了解一些关于自适应网页设计的基础知识和设计范例。 一、理论基础：什么是自适应网页设计？...2011年，网页设计师Aaron Gustafson在他的书《自适应网页设计》里率先提出了自适应网页设计的概念。...目前AWD网页主要针对这几种分辨率（320，480，760，960，1200，1600） 和响应式网页不同，自适应设计是基于断点使用静态布局，一旦页面被加载就无法再进行自动适应，自适应会自动检测屏幕的大小来加载适当的工作布局...三、自适应网页设计范例 目前很多网站在PC端和手机端已经采用了自适应设计，在不同的设备上浏览网页时已经可以很好的体验到自适应网页设计。...但自适应设计在移动网站上显示的布局可能与桌面版本会有所不同。所以，做自适应网页设计时，设计师需要做更多的工作来满足至少6种常见的布局需求。 这里有一些优秀的自适应网页设计范例供各位设计师朋友参考。
ceil(log2((UB-LB)/DELTA+1)); % for i = 1:popsize pop(i,:)=randi(2,[1,N])-1; % end %2. fitness 计算适应性...y(i) = fobj(xx); end %主程序 pop=ini_pop(LB,UB,DELTA,popsize); %生成初始种群 fit_pop = fitness(LB,UB,pop) %计算适应度...[best_fit,ind]=max(fit_pop); %找到最大适应度个体 best_pop = pop(ind,:); %记录最佳个体 for k = 1:Iter_N newpop = selection...crossover(newpop,pc); %交叉算子 newpop = mutation(newpop,pm); %变异算子 fit_pop = fitness(LB,UB,newpop);%计算适应度
可变分区调度算法有: 最先适应分配算法,最优适应分配算法,最坏适应算法。...(cnt+" "); p.Print(); cnt++; } in.close(); } } 之后开始设计最先适应分配算法...return partition; } public void CarryOut_FirstFit(int[] process){ //执行最先适应算法...firstfit = new FirstFit(p); int[] process = new int[2]; System.out.println(" 开始执行最先适应算法
algorithm='auto' ) 参数说明： (1)n_clusters:簇的个数，即你想聚成几类 (2)init: 初始簇中心的获取方法 (3)n_init: 获取初始簇中心的更迭次数，为了弥补初始质心的影响，算法默认会初始...10次质心，实现算法，然后返回最好的结果。...(4)max_iter: 最大迭代次数（因为kmeans算法的实现需要迭代） (5)tol: 容忍度，即kmeans运行准则收敛的条件 (6)precompute_distances：是否需要提前计算距离...(10)n_jobs: 并行设置 (11)algorithm: kmeans的实现算法，有：‘auto’, ‘full’, ‘elkan’, 其中 'full’表示用EM方式实现 ''' #K-Means
==a_real, axis=1) #得到匹配结果 topk_acc_score = match_array.sum() / match_array.shape[0] 以上这篇python 的topk算法实例就是小编分享给大家的全部内容了
$pr[] = $prize_arr$i; } $res['no'] = $pr; echo json_encode($res,JSON_UNESCAPED_UNICODE); 以上这篇php简单中奖算法...(实例)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
/【本文中一些MYSQL版本可能是以前的，MYSQL建议使用5.7以上的版本】/ 今天遇到这样的一个问题 封装一个 抽奖概率函数 思前想后去网上找点资料吧,而...
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
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