一、麻雀算法简介（具体理论知识见参考文献[3]） 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下
一、麻雀算法简介（具体理论知识见参考文献[3]） 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下
一、麻雀算法简介（具体理论知识见参考文献[3]） 麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是于2020年提出的。SSA 主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发而提出的。该算法比较新颖，具有寻优能力强，收敛速度快的优点。 1 算法原理 建立麻雀搜索算法的数学模型，主要规则如下
目录 1 引入 2 遗传算法 2.1 遗传算法的基本概念 2.2 遗传算法的特点 2.3 程序框图 3 Python代码实现 3.1 源代码实现 3.2 遗传算法包sko.GA 3.2.1 案例1 3.2.2 案例2 4 参考 1 引入 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化
给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 示例 1: 输入: prices = [7,1,5,3,6,4]
take a turn（转变approximately – presumablyglance – glimpseslave – captiveinteresting – laughableunwilling – disinclinedaccept – acquiescecalmness – composurea few of – some element offind – revealspeak – utter – get inpowerful – mightyfoolish
from os import stat import os import time import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import Dataset, DataLoader, sample
我们已经知道了将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法。本题要求将此方法用于字符串序列，并对任意给定的K（<N），输出扫描完第K遍后的中间结果序列。 输入格式： 输入在第1行中给出N和K（1≤K<N≤100），此后N行，每行包含一个长度不超过10的、仅由小写英文字母组成的非空字符串。 输出格式： 输出
git 协作的时候要把本地代码更新到最新的时候： 1. 先查看远程分支列表，看是否有远程原始分支 $ git remote -v 2. 如果没有远程原始分支 $ git remote add best https://github.com/...../.git [best是自己起的名字，后面跟着远程仓库] 3. 再次查看远程分支列表 $ git re
题意： 每年有 n 个月，第 i 个月有 a[i] 天。在一个月的第 j 天，你将得到 j 个价值。选择连续的 x 天，最大化获得的价值。 x 不超过一年的天数，但可以跨年。 思路： 性质：x 天中的最后一天一定是某个月的最后一天。 为方便，倒序处理数组。为处理环，把原数组复制一倍接在末尾。维护每个月的总
@[TOC](粒子群算法python实现: 较复杂(即多元)情况) 求解一个较复杂的函数 def function(x): #2004年考研题(我这里只求极小值):x^2-6xy+10^2-2yz-z^2+18=0,求z=z(x,y)的极值点和极值 #此题答案极小值3，极小值点(9,3) #因为看答案知道z+y>0，所以只试z+y>0的情况
背景介绍 所有的随机优化算法（GA、ABC、PSO、STA、模拟退火）都是一个套路 通过当前的一个解或者一些产生一堆新的候选解，这一步叫产生候选解然后通过某个评价函数（评价标准）更新解，就是找一堆里面好的一个或者一些不断循环，直到满足终止条件 算子
May the world continue to be alive may I still be me. 祝这个世界继续热闹祝我仍然是我。 Be brave no matter what your life is like to you. 无论生活对你如何，都要勇敢一些。 We will go ashore at last in the sunshine. 我们终将上岸，阳光万里。 May everythin
介绍 维基百科上说，“Hyperparameter optimization或tuning是为学习算法选择一组最优的hyperparameters的问题”。 ML工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。ML模型的性能与超参数直接相关。超参数调优的越好，得到的模型就越好。调优超参数可能是非常乏味和困
应用在：算法可应用于俩点用一条直线连接，迷宫路径的最优解。求二维矩阵中权值最大路径。 算法思路：在矩阵路线遍历中，利用函数迭代，在上，下，左，右四个方向迭代，函数入栈时记录函数操作，退栈时恢复入栈的操作，在此过程中记录最优的迭代过程。 #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #incl
一.只需输出一种子集 #include <iostream> using namespace std; int s[100];//集合 int s1[100];//解集(0/1) int s2[100]; int n;//数目 int c;//目标加和 int cw;//当前加和 int r; int best; bool flag; void BackTrack(int i) { if (i > n) { if (cw == c
一。问题 二。问题分析 线性规划问题（先不管整数条件） 可用matlab的linprog函数进行求解 三。代码及其实现 clc clear all c=[40 90]; a=[9,7;7,20]; b=[56,70]; aeq=[]; beq=[]; lb=[0;0]; ub=[inf;inf]; [x,fval]=linprog(-c,a,b,aeq,beq,lb,ub); x best=c*x 四。结果 Optima
#题目 求解该线性规划对应的最大值z以及x1,x2,x3 代码实现 c=[2,3,-5]; %目标函数 >> a=[-2,5,-1;1,3,1]; %不等式左边限制条件 >> b=[-10;12]; %不等式右边限制条件 >> aeq=[1,1,1]; %等式左边限制条件 >> beq=[7];
To evaluate the performance of our first year CS majored students, we consider their grades of three courses only: C - C Programming Language, M - Mathematics (Calculus or Linear Algebra), and E - English. At the mean time, we encourage students by emphas
博弈问题之Best Response 代码如下： #include<stdio.h> int main() { float a,b;float compete,standard; printf("Input percent of A and B:"); scanf("%f%f",&a,&b); compete = a*10+b*6; standard = a*8+b*10; printf(&
当我第一次看到这一题目的时候，我是比较震惊的，分析了下很不合我们编程的常理，并认为不大可能，变量a要在同一情况下要同时等于1，2和3这三个值，这是天方夜谭吧，不亚于哥德巴赫1+1=1的猜想吧，不过一切皆有可能，出于好奇心，想了许久之后我还是决定尝试解决的办法。 我的思路来源于更早前遇到的
文章目录 第六章 递推与动态规划6.1 兔子数列问题代码实现 6.2 分鱼问题6.2.2 从 A 到 E 递推-代码实现6.2.3 从 E 到 A 递推-代码实现不用数组辅助-代码实现 6.3 橱窗的插画问题6.3.3 用枚举思想解题6.3.4 采用递归的优化算法6.3.5.1 动态规划解题，输出方案16.3.5.2 动态规
本次将一个使用Pytorch的一个实战项目，记录流程：自定义数据集->数据加载->搭建神经网络->迁移学习->保存模型->加载模型->测试模型 自定义数据集 参考我的上一篇博客：自定义数据集处理 数据加载 默认小伙伴有对深度学习框架有一定的了解，这里就不做过
import numpy as np #决策树模型 def MSE(y): return ((y - y.mean())**2).sum() / y.shape[0] class Node: def __init__(self, depth, idx): self.depth = depth self.idx = idx self.left = None self.right = None
最近做的代码改名字了，以前叫PVPC，现在干脆叫 PAVPC，即 projection after variation of pair condensate，这样可以区分开"projection after variation"和"variation after projection"。 现在给这个代码写一个脚本 run.sh，可以用来计算 \(sd\) 壳和 \(pf\) 壳的任意偶偶核的投影能谱和B
