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。
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。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...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。
本文介绍机器人激光跟踪自适应焊接技术，激光跟踪自适应摆动焊接不但可以用于实时跟踪焊缝，避免焊偏，还能根据母材之间的间隙大小自动变换焊接参数，从而使焊缝始终能获得相等的焊缝高度 激光跟踪机器人自适应焊接系统主要由...机器人根据焊缝位置数据来进行焊接； 计算机：用于设定工件的尺寸及坡口类型，也可以实时的查看当前的跟踪信息 传感器特点 非接触式激光视觉系统，帮助机器人精准定位焊缝，简化焊接机器人应用； 自适应焊接功能用于调整焊接参数...，补偿焊缝装配变化； 自适应焊接模块，应对接头集合尺寸变化，优化焊缝尺寸，从而消除焊接缺陷和减少过量焊接； 成熟可靠的光学和传感控制技术，适用机加工表面及不锈钢工件； 在工件装配有误差时确保焊枪位置准确...，实现完美焊接； 帮助降低工装夹具复杂性及成本； 先进机器人接口实现高速焊缝跟踪 机器人激光跟踪自适应焊接可以避免由于工件尺寸偏差造成的焊缝不饱满或者过于饱满，可以广泛运用于各行各业，一定程度上降低机器人对工件加工精度和装配精度的依赖
** 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。
使用我们所谓的自适应边缘架构（Adaptive Edge Architecture）--一种覆盖NATS多租户安全模型的灵活部署拓扑--可以很好地避免这个问题。...然后，当与NATS 2.0安全性相结合时，我们最终得到了个真正优雅的解决方案，可以使用边缘计算处理大规模联邦部署--自适应边缘架构。 使用NATS的Synadia自适应边缘架构 这是相当简单的。...这只是一个简单的图表；可以使用自适应边缘架构提供供应链，以提供优化物流、库存等的服务。 ? 应用于垂直市场 ?
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。
先常规的介绍一下MOP的概念 ? 2....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。...该算法已在CEC09竞赛中获得无约束多目标优化的最佳MOEA。 3) Memetic algorithm 在[45]中，介绍了一种多目标遗传局部搜索算法（MOGLS）。...有关这些主题的详细介绍，请参见[4]，[8]。
SQN是Soft Q Network的缩写，是基于Q-value的强化学习算法，"Soft"指代的是熵正规化（ entropy regularization ）。...SQN算法在2018年就写下了，但是由于我比较懒，一直没有写论文介绍，在此简略介绍。伪代码如下： ?...SQN的policy为Q-value的Softmax形式，是算法的策略改进（policy improvement )部分，Q-value 的更新为值估计（value estimation）部分。...第二项为policy的动作熵，也是算法的核心。熵正规化的含义即：在获得最多奖励的同时让动作尽可能地随机，因此对agent的探索有重要作用。 ?...在DQN算法中，需要人为地加一个衰减的探索因子，训练才能进行。
一、为了介绍Qzero算法，先简单介绍一下AlphaZero系列算法： 1....Qzero算法的流程和AlphaZero算法是相似的，为了方便理解，直接把AlphaZero算法流程图贴出来，在此基础上介绍Qzero算法： ? ?...但是这样做，算法的复杂性反而增加了。 Qzero算法思考的是如何简化算法。...这里沿用我在Sample Factory介绍中对RLSystem各个部分的称谓。...SQN-CF算法 (SQN with Corrective feedback) 是SQN算法的一个变种，下次有空介绍。
Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。 什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。...摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。...摘要算法之所以能指出数据是否被篡改过，就是因为摘要函数是一个单向函数，计算f(data)很容易，但通过digest反推data却非常困难。...比SHA1更安全的算法是SHA256和SHA512，不过越安全的算法越慢，而且摘要长度更长。 摘要算法应用 任何允许用户登录的网站都会存储用户登录的用户名和口令。如何存储用户名和口令呢？...摘要算法在很多地方都有广泛的应用。要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（因为无法通过摘要反推明文），只能用于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明文口令的情况下验证用户口令。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
其中的数学原理，我们下一部分详细介绍。...其实，这种weightd base algorithm我们之前就介绍过类似的算法形式。例如在soft-margin SVM中，我们引入允许犯错的项，同样可以将每个点的error乘以权重因子un。...综上所述，完整的adaptive boosting（AdaBoost）Algorithm流程如下： 从我们之前介绍过的VC bound角度来看，AdaBoost算法理论上满足： 对这个VC bound...4 Adaptive Boosting in Action 上一小节我们已经介绍了选择一个“弱弱”的算法A（ϵt≤ϵ<1/2，比乱猜好就行），就能经过多次迭代得到Ein=0。...然后重点介绍这种算法如何实现，关键在于每次迭代时，给予样本不同的系数u，宗旨是放大错误样本，缩小正确样本，得到不同的小矩g。并且在每次迭代时根据错误ϵ值的大小，给予不同gt不同的权重。
Rendezvous Hashing算法 Rendezvous Hashing算法的历史可以参见原文。 rendezvous hashing算法的目的是获得更好的负载均衡性能。...最终的rendezvous hashing算法为： 使用随机哈希函数来计算所有key-server的哈希值 将key分配给具有最大哈希值的服务器 当添加和移除服务器时维护"第一台服务器" Rendezvous...Hashing的优势 级联故障转移：当一台服务器故障后，很多负载均衡算法会将所有负载转移到某一台服务器上，如果该故障转移的服务器无法处理新的负载，就会导致级联故障。...在实际使用中，一致性哈希之类的算法要求更多的内存(但计算量也更少)。...请求时间：如果有N台服务器，由于需要校验所有的key-server组合，因此查找算法为O(N)。而一致性哈希为O(logN)，当N足够大时，其查询速度也更快。
自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。...另外当 i = j这过程一定正好是i+或j-完成的最后另循环结束) 上面这种算法的描述理解起来有点绕（通过Java代码做了示例），但是这种算法通过交换的方式节省了空间。...快速排序(Quicksort)有几个值得一提的变种算法，这里进行一些简要介绍： 随机化快排：快速排序的最坏情况基于每次划分对主元的选择。...一种比较常见的优化方法是随机化算法，即随机选取一个元素作为主元。这种情况下虽然最坏情况仍然是O(n2)，但最坏情况不再依赖于输入数据，而是由于随机函数取值不佳。...该算法被排序数组的元素具有一个特点，即multikey，如一个字符串，每个字母可以看作是一个key。
PID，就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（differential）”，是一种很常见的控制算法。...这时，就需要一种『算法』： 它可以将需要控制的物理量带到目标附近 它可以“预见”这个量的变化趋势 它也可以消除因为散热、阻力等因素造成的静态误差 .......于是，当时的数学家们发明了这一历久不衰的算法——这就是PID。
boost算法简介 Boost 是一种将弱分离器??(?)组合起来形成强分类器 F(?) 的算法框架 “弱分类器”的分类能力不强，但它又比随机选的效果稍微好点，类似于“臭皮匠”。...XGBoost的思想 如果boost算法每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升(Gradient boosting)，XGBoost算法是采用分步前向加性模型，只不过在每次迭代中生成弱学习器后不再需要计算一个系数...，模型形式如下： XGBoost算法通过优化结构化损失函数（加入了正则项的损失函数，可以起到降低过拟合的风险）来实现弱学习器的生成，并且XGBoost算法没有采用搜索方法，而是直接利用了损失函数的一阶导数和二阶导数值...，并通过预排序、加权分位数等技术来大大提高了算法的性能。...XGboost就是这样一个不断生成新的决策树A,B,C,D…的算法，最终生成的决策树算法就是树A+B+C+D+…的和的决策树。
加密算法介绍 1. 数字签名 数字签名，简单来说就是通过提供 可鉴别 的 数字信息 验证 自身身份 的一种方式。一套 数字签名 通常定义两种 互补 的运算，一个用于 签名，另一个用于 验证。...注意：图中 加密过程 有别于 公钥加密，更多 介绍戳这里。签名 最根本的用途是要能够唯一 证明发送方的身份，防止 中间人攻击、CSRF 跨域身份伪造。...对称加密和非对称加密 加密算法分 对称加密 和 非对称加密，其中对称加密算法的加密与解密 密钥相同，非对称加密算法的加密密钥与解密 密钥不同，此外，还有一类 不需要密钥 的 散列算法。...对称加密 对称加密算法 是应用较早的加密算法，又称为 共享密钥加密算法。在 对称加密算法 中，使用的密钥只有一个，发送 和 接收 双方都使用这个密钥对数据进行 加密 和 解密。...常用加密算法 4.1. 常用算法描述 加密算法 描述 SHA1 SHA1 是 消息摘要算法，SHA1 比 MD5 的 安全性更强。
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