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16.普通参数与基本注解

1注解: @PathVariable、   restful风格的参数 @RequestHeader、   请求头中的参数 @ModelAttribute、  运用在参数上,会将客户端传递过来的参数按名称注入到指定对象中,并且会将这个对象自动加入ModelMap中,便于View层使用; 用的方法上就相当于一个过滤器,并且@ModelAttribute

遗传算法GA

参考资料:遗传算法入门详解 染色体chromosome/个体individual表示一个解,用位串表示。位串的每一位是一个基因。染色体的集合称为群体population。适应度函数用于对个体进行度量,通常是个体在群体中使用的次数。 C:个体编码方案,E:适应度函数,P0初始种群,M:种群大小,T:遗传算法终止条件。剩

遗传算法(GA)的基本原理

构成要素 1.种群和种群大小 种群是由染色体构成的。每个个体就是一个染色体,每个染色体对应着问题的一个解。 种群大小或种群规模:Population Size , Pop-Size , NP 2.编码方法--二进制编码 3.遗传算子 (1)交叉 单切点交叉 双切点交叉 并不是所有的被选中的父代都要进行交叉操作,要

粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM

粒子群优化支持向量机 遗传算法优化支持向量机 网格搜索 遍历法 PSO-SVM GA-SVM 。 用liv-SVM工具箱,选择较好的C和G。 简单容易上手,替换数据即可,有代码解释。 YID:5319664795924391华少zero

最新发布:Neo4j 图数据科学 GDS 2.0 和 AuraDS GA

从两年前我们发布最初的图数据科学(Graph Data Science,简称GDS)产品今天拥有功能齐全的图数据科学平台,这是一段疯狂的旅程。刚开始我们有一些你喜欢的图算法及让图数据科学变得超级简单的愿景,而今天我们迎来了 Neo4j 图数据科学发布两周年的日子,为你带来了一些惊人的新特性: https://

citus ha 参考部署方案

参考图 注意此版本比较适合citus 11.0 以及以上的(但是11.0 暂时还没ga)     集成说明 因为citus 的coordinator、worker 都支持基于流式复制的,我们基于patroni 保证节点的高可用(推荐使用同步复制),为了规避业务使用的问题,我们可以基于haproxy + keepalived 解决vip 的问题,对于通

遗传算法GA优化支持向量机分类代码,优化c,g参数代码matlab

遗传算法GA优化支持向量机分类代码,优化c,g参数代码matlab。注释清楚,可以换数据,直接运行。 编号:3235656351772736编程能手

Alkene-PEG2000-Alkene,乙烯基PEG2000乙烯基,烯丙基PEG2000烯丙基

烯烃-聚乙二醇-烯烃,也称为聚乙二醇-烯烃或聚乙二醇-乙烯基或聚乙二醇-烯丙基,由两个碳-碳双键组成。烯烃-聚乙二醇-烯烃,因为碳的反应性碳-π键或烯丙基CH中心的存在,可经历许多加成反应,包括环加成Diels-Alder、烯烃复分解。其他反应包括氧化生成醛或酮、金属络合、聚合(如丙烯酸酯)

软件版本GA、RC、Beta等的含义

GA General Availability,正式发布的版本,官方开始推荐广泛使用,国外有的用GA来表示Release版本。   Release 正式发布版,官方推荐使用的版本,有的用GA来表示,比如Spring.   Stable 稳定版,开源软件有的会用stable来表示正式发布的版本,比如Nginx   Final 最终版,也是正式发布版的一种

小技巧-使用GA实时报告验证GA上报数据

问题 负责的一个系统接入GA后,数据上报一直有问题,导致未能获取到运营、用户数据。测试人员也需要进行GA数据检查。 GA数据上报后,GA后台查看数据有延时,具体延迟时间未知,影响测试效率。(根据测试经验,延迟大约在5min) 推荐验证方法 GA报告有实时功能,数据基本是实时刷新(延迟在分钟级别内)

(python)GA(遗传算法)优化LSTM神经网络(亲测成功,速度慢)

1.项目概述 本文采用的是python编程,使用的数据集是mnist手写数据集,该数据集主要是对0-9的手写数字体识别,虽然说图像识别方面用CNN识别率较高,但这里LSTM也可以获取较高的准确率。 2.优化参数 本文优化的是LSTM的层数参数和各层神经元参数,其中包含了lstm层和Dense层,其中我们规定了

python 简易版 遗传算法

简易的遗传算法,使用时需要按照自己的需求修改fitness_func 函数 import random def fitness_func(code): # code 为01字符串 c_value = int(code, 2) return -(c_value - 1) * (c_value - 41) * (c_value - 480) class GA(object): def __init__(self,

(二)遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程

(二)遗传算法(Genetic Algorithm, GA)流程 1. 遗传算法流程2. 关键参数说明 1. 遗传算法流程   一点说明:   在遗传算法中,将 n n n维决策向量 X

NH2-MPAA-NODA,螯合剂在肽和抗体Al18F标记中的应用

英文名:NH2-MPAA-NODA 化学式:C21H33N5O5 化学名称:2,2′-(7-(4-(2-((2-aminoethyl)amino)-2-oxoethyl)benzyl)-1,4,7-triazonane-1,4-diyl)diacetic acid 分子量:435.52 外观:白色粉末 应用:螯合剂在肽和抗体Al18F标记中的应用 结构式: 其他产品列表: NOTA derivatives(NOTA 衍生物) N

edgedb 候选版3发布了

edgedb 是让人等待时间比较长,但是一直在演进的数据库,目前来说是越来越接近ga了 说明 从介绍上主要是bug修复,总的来说是越来越稳定了,具体可以参考官方文档,估计明天可能会ga 。。。。 参考资料 https://www.edgedb.com/docs/intro

项目管理: Alpha,Beta,RC,GA,Release

     Alpha:                    Alpha是内部测试版,一般不向外部发布。也可以认为是演示版本。允许存在一定的问题(例如功能组合、异常流程处理、稳定性、性能存在部分问题)     Beta:                   该版本相对于Alpha版已有了很大

CFS-GA 相关性特征选择与遗传算法 特征选择/特征提取

CFS-GA特征选择/特征提取 CFS 对于一个样本空间,构造一个二维矩阵A代表此样本空间,A中每行代表一条数据,每列代表一个特征 样本中的数据分为数个特征,其中\(A_i\)表示第\(i\)个特征,\(a_{ij}\)表示第i行第j列那条数据 计算特征\(A_i\)的熵 \[H(A_i)=-\sum\limits_{{}{k}}p(a_{ik})log_2

CSP-S2021 题解

T1.廊桥分配 \(n^2\)暴力:直接枚举分配过程按照题意模拟。 对于每架飞机,设当前区域内廊桥总数为\(x\),那么只有当\(x\)到达一定值时,它才有贡献 考虑对于每个可能的\(x\),求出来它可以使得多少飞机有贡献,那么只要前缀和一下再\(O(n)\)扫一遍就可以求得答案 思考怎么求每个\(x\)的贡献

遗传算法解决非线性规划问题

题目如图: 解法一: ycfun1: function y =yfun1(x); %这里申明是x的变量函数,则x(1)、x(2)就可以直接用了 %适应度函数 c1=[-4 -2]; c2=[1 1]; y=c1*x'+c2*x'.^2+5; %x的转置 ycfun2: %非线性约束 function [f,g]=yfun2(x);%x为行向量 f=[-x(1)^2/4+x(2)^2-1]; g=[]; main: clc,cl

【wsn定位问题】基于chan算法求解wsn定位问题matlab源码

1 模型介绍 模型参考这里。 2 部分代码 function X = ChanAlgorithm(BSN, MSP, Radius, Noise) %CHANALGORITHM 本函数用于实现无线定位中的CHAN算法 %               - BSN 为基站个数,3 < BSN <= 7; %               - MSP 为移动台的初始位置, MSx, MSy均为[0,

VASP赝势简介

文章来源:“分子动力学”公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/TGU_0H2jktEwXIkqCdG3ug vasp计算中用到的三种赝势:模守恒赝势,超软赝势,PAW赝势(按产生顺序)。 按方法不同分为USPP(ultrasoft pesudopotential,超软赝势)和PAW(projector augmented wave,投影缀加平面波),两种方法都可

模拟49 考试总结

……(不知道说啥) 考试经过 开题感觉状态不错,发现T1BFS,直接打,写完了跑一遍大样例把电脑跑死了,重启发现不对,输出了半天之后发现边界没有对,改了一种做法发现大样例0.01s就过了,手造几个数据最慢卡到4s,小卡一下常就交了 T2和T3似乎都不太可做,T2感觉要容斥但看着像复杂dp就没打,T3只会暴力

R语言(矩阵的名字,数组,列表,数据框)

添加与修改矩阵的名字> dimnames(vec) <- list(c("e","f"),c("a","b","c")) 先行后列 > vec a b c e 1 3 5 f 2 4 6 > a [1] 2 3 4 > names(a) <- ("a") 给向量加名字 > a

修改git指令alias

  嫌打git add, git push 太麻烦,可以修改bash里的 alias,改成'ga','gp'这样的短命令 打开 Git Bash, 创建修改.bashrc文件。 touch ~/.bashrc 打开文件 vim ~/.bashrc 在文件里添加一下alias,将'git add','git push'等改成'ga','gp'这样的短命令 alias ga=

训练实录 | 第 45 届ICPC沈阳站(牛客重现赛)

第 45 届国际大学生程序设计竞赛(ICPC)亚洲区域赛(沈阳)(重现赛) 传送门:ICPC沈阳 F - The Witchwood 这重现赛,这数据,我既然被hack了,我写的代码太拉跨了????? 对原来的代码做了亿点点修改:对于每一个小区间,区间内的和与排序后区间内的和是一样的。所以。。。。 #pragma warning(disable:49