梯度 算法 深度
多目标优化算法 有基于粒子群的 遗传的多目标粒子群优化算法
多目标优化算法 有基于粒子群的 遗传的多目标粒子群优化算法，代码都可以运行，通用性良好YID:5550654592157426 ......
基于遗传算法的最优化求解问题 其通过遗传算法对简单的多元函数求极值问题进行优化求解
基于遗传算法的最优化求解问题 其通过遗传算法对简单的多元函数求极值问题进行优化求解，得到了最优解和迭代收敛曲线 代码通用性很好 很适合小白入门 ID:4150655360319769 ......
基于粒子群算法的电力系统最优潮流 以IEEE30节点的六机为对象，建立考虑功率平衡
基于粒子群算法的电力系统最优潮流 以IEEE30节点的六机为对象，建立考虑功率平衡、机组爬坡约束、出力限制约束的电力系统经济调度模型，采用粒子群算法对模型进行求解，得到六个机组的最优运行计划，确定系统最优运行成本。YID:9650668667994429 ......
基于粒子群算法的最优潮流 以IEEE30节点的输电网为研究对象 以系统发电成本最小为目标函数
基于粒子群算法的最优潮流 以IEEE30节点的输电网为研究对象 以系统发电成本最小为目标函数 以机组出力为优化变量 其中出力与成本的关系是经典的二次函数关系 通过优化求解得到最佳机组出力ID:4950654151512549 ......
：）深度学习模型如何统计params量-|
：）深度学习模型如何统计params量-| 1 大概统计 已知模型大小，如312M 计算为 312 00 0000 Bytes， 浮点数据 一个参数占4个字节， import transformers import torch import os from transformers import G ......
算法笔记
小知识 指针常量和常量指针 http://t.csdn.cn/oRx9S 基础算法 排序 排序的时间复杂度 快速排序 快速排序 思想：分治 流程： 1.确定分界点：q [ l ] q[l]q[l]、q [ ( l + r ) / 2 ] q[(l+r)/2]q[(l+r)/2]、q[r] q[r]q ......
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型
基于多目标粒子群算法的微电网优化 首先构建了含风光柴储的微电网模型，之后以风光柴储运行成本最低和风光消纳最大为目标，建立了多目标优化模型，模型考虑功率平衡储能SOC等约束通过模型求解得到帕累托前沿 再从前沿解中选取最优解得到微电网运行计划ID:3650652402605663 ......
基于粒子群算法的配电网无功优化 基于IEEE33节点配电网，以无功补偿器的接入位置和容量作为优化变量
基于粒子群算法的配电网无功优化 基于IEEE33节点配电网，以无功补偿器的接入位置和容量作为优化变量，以牛拉法进行潮流计算，以配电网网损最小为优化目标，通过优化求解，得到最佳接入位置和容量，优化结果如下所示，代码有注释YID:3750652729145519 ......
基于多目标粒子群算法的综合能源优化问题 建立了含冷热电的综合能源系统 以新能源供应商收益
基于多目标粒子群算法的综合能源优化问题 建立了含冷热电的综合能源系统 以新能源供应商收益 综合能源供应商收益 和用户购电成本最小为多目标建立优化模型 采用多目标粒子群算法求解 得到冷热电三个不同网络的各个设备的运行计划 ID:5450652729289533 ......
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法
智能微电网优化运行 该微电网含有风光燃气轮机储能同时也与电网连接 程序建立其运行成本最低的优化模型采用粒子群算法进行优化求解得到了其最优运行计划 ID:7950652729393418 ......
opencv c++ 保存为位深度为1的png
vector<int> compression_params; compression_params.push_back(IMWRITE_PNG_COMPRESSION); compression_params.push_back(3); compression_params.push_back(I ......
密码引擎-4-国䀄算法交叉测试
##实验内容 0 2人一组，创建一个文件，文件名为小组成员学号，内容为小组成员学号和姓名 1 在Ubuntu中使用OpenSSL用SM4算法加密上述文件，然后用龙脉eKey解密，提交代码和运行结果截图 2 在Ubuntu中基于OpenSSL产生一对公私钥对（SM2算法） 3 在Ubuntu中使用Op ......
常见的哈希算法和应用
哈希算法经常会被用到，比如我们Go里面的map，Java的HashMap，目前最流行的缓存Redis都大量用到了哈希算法。它们支持把很多类型的数据进行哈希计算，我们实际使用的时候并不用考虑哈希算法的实现。而其实不同的数据类型，所使用到的哈希算法并不一样。 DJB 下面是C语言实现。初始值是5381， ......
实验一 密码引擎-4-国䀄算法交叉测试
1 在Ubuntu中使用OpenSSL用SM4算法加密上述文件，然后用龙脉eKey解密，提交代码和运行结果截图 2 在Ubuntu中基于OpenSSL产生一对公私钥对（SM2算法） 2.1 创建EC参数和原始私钥文件 openssl ecparam -out ec_param.pem -name S ......
Mybatis源码深度解析（转载）
我们从一个简单案例入手，接着就是一步一步的剥开Mybatis的源码，大量的图文结合。 Mybatis使用案例 添加mybatis和mysql相关pom依赖。 <!-- Mybatis依赖 --> <dependency> <groupId>org.mybatis</groupId> <artifac ......
计算机算法设计与分析（第5版）PDF
《计算机算法设计与分析（第5版）》是2018年电子工业出版社出版的图书，作者是王晓东。 整本书的结构是：先介绍算法设计策略思想，然后从解决经典算法问题来学习，通过实践的方式去学习算法。 网络上许多的算法文章都出自于这本书，该书成为了很多开发者学习算法的典藏，网上一直找不到这本书第五版的电子书，个人掏 ......
深度技术 win10纯净版
深度技术 win10纯净版是一款非常好的系统，后台自动判断并执行目标计算机的病毒信息以消除病毒残留。并仔细筛选了启动服务，以确保优化时系统的稳定性，并且内存消耗低，实用性强且响应速度快。 该系统经过严格检查和杀死：没有病毒，没有恶意软件和相关插件。 深度技术win10特点 1.优化网络连接，上网和下 ......
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版
深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02系统有着非常强大的兼容性，能够支持大家日常使用的各种软件，整体的系统安装简单，使用更加稳定流畅，需要win7操作系统的用户可以直接下载安装哦！ 深度技术GHOST WIN7 SP1 X64稳定旗舰版V2023.02介绍： win7 ......
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位
深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.03是一款能够为你带来极速好用的快速一键装机系统，这款系统中有着全套好用的运行库哦，让你的送体验提升到更高，使用起来也非常的方便，只要你有需要，随时都可以来下载安装哦~ 深度技术GHOST WIN7 多驱动旗舰版X64位 v2020.0 ......
「算法学习」exkmp（Z Algorithm）
定义 $z_i$ 为 $[i,n)$ 与 $[0,n)$ 的 $\mathrm {lcp}$。 令当前 $[l,r]$ 与 $[1,r-l+1]$ 是匹配的，且为我们当前知道的 $r$ 最大的区间（贪心）。现在我们递推求 $z_i$。（算法执行的过程中 $i\leqslant l$）。 根据这个匹配 ......
华为OD机试 简易压缩算法
本期题目：简易压缩算法 题目 有一种简易压缩算法：针对全部为小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母，其他部分保持原样不变。 例如字符串aaabbccccd 经过压缩变成字符串 3abb4cd 请您编写解压函数,根据输入的字符串, 判断其是否为合法压缩过的字符 ......
《皇家骑士：300自走棋》携手来电科技，达成深度战略合作
近日，跳跃互娱旗下高热度游戏《皇家骑士：300自走棋》与共享充电宝领域的开创企业《来电科技》达成深度战略合作。皇家骑士和来电科技联合定制充电宝，不但能充分发挥皇家骑士的IP效应，更为充电宝赋予了IP趣味元素，让用户享受到联合定制共享充电服务。本次战略合作，无论是对皇家骑士还是来电科技，无疑都是一次具 ......
Python Web 深度学习实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第三部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python Web 深度学习实用指南：第四部分
原文：Hands-On Python Deep Learning for the Web 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 ......
Python 深度学习架构实用指南：第一、二部分
原文：Hands-On Deep Learning Architectures with Python 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
深度学习的基本原理和常用框架介绍
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它可以从大量的数据中学习抽象和复杂的特征，从而实现各种智能任务，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。深度学习的基本原理是利用多层的神经网络结构，通过前向传播和反向传播的算法，不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够逼近或优化目标函数。深度学习的常用框架 ......