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。
** 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。
contributionType=1 分数：0.749+ 任务 （1）赛题任务 基于网格事件数据，对网格中的事件内容进行提取分析，对事件的类别进行划分，具体为根据提供的事件描述，对事件所属政务类型进行划分...本赛题提供下载数据，选手在本地进行算法调试，在比赛页面提交结果。赛题最多将提供不超过2.8万条数据，包含训练集和测试集。数据以实际提供为准。
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。
聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。...基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法...CLIQUE算法核心思想：首先扫描所有网格。...（密集网格合并） 算法再继续扫描网格并重复上述过程，直到所有网格被遍历。...WaveCluster算法需要两个参数： • 网格的步长——确定空间网格划分 • 密度阈值——网格中对象数量大于等于该阈值表示该网格为稠密网格 WaveCluster算法流程
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
逐步从单一数据湖转移到分散的 21 世纪数据网格。...答案被称为“数据网格”。 如果您像我一样感受到公司当前数据架构的痛苦，那么您想迁移到数据网格。但是怎么做？这就是我在本文中探索的内容。 但首先，简要回顾一下数据网格。...那么数据网格方法呢？ 这是具有数据网格架构的同一个电子商务网站。 Green: new data-APIs....我们还可以看到从数据湖到数据网格的2-3种不同方式。...如果从“数据湖”移动到“B 点”，然后再到完整的数据网格，我们在上面所描述的内容。 然而，第二种选择是首先实现去中心化的“转换数据所有权”，然后可能考虑转向完整的数据网格。
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。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。...如果我们再使用AdaBoost算法，通过decision stump来做切割。在迭代切割100次后，得到的分界线如下所示。
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。
原文链接 网格简化可以减少网格的三角片数量，同时尽量保持住网格的几何信息或其它属性（如纹理）。...通常情况下，我们讲的网格简化，需要保持住网格的拓扑结构，它区别于下图的Wrap操作。...它的特点： 计算速度相对较慢 对整体误差的控制优于局部操作 ---- 带纹理坐标的网格简化 单纯的网格简化和带纹理坐标的网格简化是有区别的，前者的简化的对象是下面左图所示的网格，后者的简化对象是UV域的网格...带纹理坐标的网格简化，不仅要尽量保持住网格的几何特征，而且还要保持住UV域网格的边界几何。特别是后者，如果UV网格的边界几何变化比较大，会使得网格纹理贴图在UV边界处的颜色割缝比较明显。...当网格简化数目太多的时候，绝大部分的简化点发生在UV网格的内部顶点，这也会导致原始网格的几何简化的比较厉害，并且在UV边界处的几何扭曲会比较大。
如果S和T有相同的网格连接关系，那么F可以是一个刚性变换。如果S和T的网格连接关系有差异，则S和T互为对方的Remesh网格。...这类的网格映射就更为复杂了，目前很有少这方面的研究。 另外，网格的参数化也是一类特殊的网格映射。如果参数域是平面，那么它就是网格的UV展开。...因为参数域一般是基本形状，所以这类网格映射都是放在网格参数化里进行讨论。这里介绍的网格映射，网格的形状是一般化的。...---- 网格映射的性质 网格映射的计算，经常会考虑一些性质： 双射：两个网格在映射区域的映射，期望是一个双射。 扭曲度：映射扭曲度经常用于度量映射的好坏，优化能量里也常见扭曲度的度量。...---- 网格映射的应用 网格映射有很多应用： 模板网格拟合 纹理迁移 形状插值 ---- 网格映射的计算方法 网格映射的计算方法有很多，常见的有这几种类型： 间接法 直接法 函数映射法 网格映射的计算方法中
网格上的测地线：网格上的测地线如果限制在网格的边上走，则为近似的测地线，如下图中间所示。如果测地线可以走网格的面，则为精确的测地线，如下图右所示。...测地线的应用：可以用于测量网格上两点之间的距离，比如下图测量鞋子。也可以用于线切割网格的应用中，比如UV展开网格前，需要先用测地线把网格割开。...可以通过曲率信息来改变网格的测度。如下图所示，中图的线为普通的测地线，右图是吸附到特征边的测地线。 ---- 软件中的单位系统 三维数据一般都有自己的单位，比如1可能代表1米或者1毫米。
查询许久，最终选择一个，之前一直py3.6不成功，换了2.7就好多了。如果有重复去下重即可。 这里面非常重要的基类对象的init()方法与超类方法，将在下面进行...
原文链接 网格分割是什么 网格由顶点和面组成，我们对网格顶点或者面的进行分类，就是网格分割。它是一个分类问题，而分类问题是机器学习里的经典问题。...下面这张图很好的给网格分割方法做了个分类。...一个直观的想法是直接应用图像分割的方法来对网格进行分割。图像和网格的信息结构是有差异的，图像是规则的二维矩阵，网格是不规则的图结构。...那么最简单的可以把网格转化未规则的信息结构，比如把网格映射到二维图像，或者网格体素化。早些时候的网格深度学习方法就是采用的这些方法。...下面这个方法（MeshCNN: A Network with an Edge – Siggraph2019），就是直接在不规则的网格上进行深度学习： 网格的边类比图像的像素。
文 / 胡胜红 整理 / LiveVideoStack 大家好，我是胡胜红，本次议题主要源自我攻读博士期间的研究课题，在4-5年的研究时间里，我对基于内容的视频自适应传输策略和优化算法进行了深入探索，今天借此机会在...本次分享主要由基于内容的自适应视频传输简介、系统架构及其优化策略、视频内容分析与分级、自适应流传输技术和行业现状、相关应用等五部分组成。 1....3.2 如何在语义层进行内容分级 以娱乐性较强的足球视频为例，通常观众看球最喜欢看进球和回放画面的，这种视频片段可以进行自动识别和标注，相应算法识别率可以达到百分之百。...5.3 视频流质量评价 在实时的传输过程中，需要对传输质量进行评估，以评判自适应传输算法是否有效，包括客观质量、语义级QoE两种评判方法。...Timber（音乐剧），大部分都在跳Disco，所以运动级别非常高，大部分视频内容都是高级别运动，无法预留缓存时间，因此算法的效果不是很好。
当模型较为简单时，如二维平面板模型，用户可基于一些较为基础的网格生成算法，在自己的程序中通过控制模型长、宽等信息，即可生成有限元网格。...代码获取： 基于Matlab的有限元网格自动生成算法 | Q4、Q8、Abaqus单元网格 Q4单元网格 单元自动网格划分 如下图所示，为4节点四边形单元网格生成示意图，图中NXE和NYE分别是模型横向和纵向单元个数...网格生成算法代码（纵向排序） global nnd nel nne nodof eldof n global geom connec dee nf Nodal_loads global Length...（纵向排序） 网格生成算法代码（横向排序） 书中所给的代码一律纵向排序，我稍微修改了一下，使得单元按照 方向横向排序，具体如下： global nnd nel nne nodof eldof n ...网格生成算法代码 global nnd nel nne nodof eldof n global geom connec dee nf Nodal_loads global Length Width
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