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蚁群算法及 TSP 问题上的应用
群智能(Swarm intelligence) 自然界动物群,称之为群。 群的特征: 相互作用的相邻个体的集合 个体的行为简单,既有竞争又有协作 智能化的集体行为(1+1>2): 个体间不仅能够交互信息,还能够处理信息,根据信息改变自身行为 没有一个集中控制中心,分布式、自组织 作为群体协同工作时, ......
扩展用户模型注意事项
1、AbstractUser from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import models# Create your models here.class MyUser(AbstractUser): ph ......
代码随想录算法训练营Day50 动态规划
#代码随想录算法训练营 代码随想录算法训练营Day50 动态规划| 123.买卖股票的最佳时机III 188.买卖股票的最佳时机IV 123.买卖股票的最佳时机III 题目链接:123.买卖股票的最佳时机III 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。 设计一个算法来计算 ......
ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式
参考文档:https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
MPI转以太网模块连接300PLC与DCS modbus通信
MPI转以太网模块连接300PLC与DCS modbus通信由300PLC通过MPI转以太网Plus模块作为modbus从站与DCS主站通信实现MPI转RTU与DCS通信打开兴达易控提供的MPI转以太网模块配置文件,对电脑配置位数进行安装打开mpi转以太网配置软件NetDevice对300PLC进行 ......
mpi转以太网Plus模块连接300PLC实现MPI转modbus通信
西门子200/300PLC转以太网同时实现PPI/MPI/DP转modbus通信产品简介MPI-ETH-XD1.0plus是在MPI-ETH-XD1.0的基础上,以太网口增加了支持与西门子带网口PLC(S7-200SMART 、S7-1200/S7-1500、S7300PN、CP243-1/CP34 ......
MPI转以太网Plus模块Modbus连接两台变频器通信案例
MPI转以太网Plus模块Modbus主站连接两台变频器通信案例MPI转以太网Plus模块连接200PLC无需编程实现Modbus主从站功能与2台变频器modbus通信;以下就是MPI转以太网模块作为modbus主站连接2台modbus从站设备通信案例MPI转以太网Plus模块作为Modbus主站运 ......
django模型models常用字段以及参数简要说明
一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话,默认会生成一个名称为 id 的列,如果要显式的自定义一个自增列,必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段,必须设置max_length参数 3、models ......
scipy模块
scipy模块 scipy依赖于numpy,提供了便捷快速的n维数组操作。 scipy子包 scipy.cluster:矢量量化/Kmeans scipy.constants:物理和数学常数 scipy.fftpack:傅里叶变换 scipy.integrate:积分 scipy.interpola ......
Python之collections模块
简介 collections 是 python 的内置模块,提供了很多方便且高性能的关于集合的操作,掌握这些知识有助于提高代码的性能和可读性。 常用功能 计数器(Counter) 双端队列(deque) 默认字典(defaultdict) 有序字典(OrderedDict) 具名元组 ......
前缀和算法
前缀和算法 什么是前缀和? 前缀和是指某序列的前n项和,可以把它理解为数学上的数列的前n项和,而拆分可以看成前缀和的逆运算。合理的使用前缀和与拆分,可以将某些复杂的问题简单化。 具体做法: 首先做一个预处理,定义一个sum[]数组,sum[i]代表a数组中前i个数的和。 求前缀和运算: for(in ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上,Transformers 结构包括三部分的操作符,了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法
1.算法描述 粒子群优化算法(PSO),粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解, 通过粒子个体的简单行为,群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
基于遗传算法优化的BP神经网络图像分割matlab仿真
1.算法描述 遗传算法(Genetic Algorithm-GA)是一种基于自然选择和基因遗传学原理的优化搜索方法。它将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入待优化参数形成的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选,从而使适配值高的个体被保留下来,组成新的群体,新群体中各 ......
Python之collections模块
1. python的collections模块介绍 Python的collections模块是一个标准库,提供了一个集合的高性能容器,包含了许多内置容器的替代选择。这些容器拥有比内置的更多的功能,如默认值,有序元素和可命名元素等。 核心的数据类型包括: namedtuple():使用具名字段的元组, ......
笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项
计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型,Vector Autoregression Models,VAR, VAR模型的建立不以 ......
笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项
https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件:Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域,收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中,我们将分析横断面工资数据,以期在实践中使用贝叶斯方法,如BIC和贝 ......
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
R语言中贝叶斯网络(BN)、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
全文链接:http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处:拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析(ICA)、谱聚类(CS)和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先,分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析,得到了多个独立成分;其次,利用谱聚类方法将商店销 ......
vue核心原理(Diff算法、虚拟dom)
核心原理&源码 Diff 算法 这里参考大佬文章:https://mp.weixin.qq.com/s/oAlVmZ4Hbt2VhOwFEkNEhw diff 算法的进化 关于 diff 算法的最经典的就是 Matt Esch 的 virtual-dom,以及 snabbdom(被整合进 vue 2 ......
二维码及条形码智能检测软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)
二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码,对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果,辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集,以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测,在界面... ......
人脸活体检测系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)
人脸活体检测系统利用视觉方法检测人脸活体对象,区分常见虚假人脸,以便后续人脸识别,提供系统界面记录活体与虚假人脸检测结果。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习技术的人脸活体检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行... ......
血细胞智能检测与计数软件(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版)
血细胞智能检测与计数软件应用深度学习技术智能检测血细胞图像中红细胞、镰状细胞等不同形态细胞并可视化计数,以辅助医学细胞检测。本文详细介绍血细胞智能检测与计数软件,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别;可对图像中存在的多目标... ......
转 :【数量与战力计算】多单位基础战斗模型
0.前言 在计算游戏中多人战斗模型的战斗力时,可能会陷入2个单位就是单个单位2倍战力的误区,然而由于战斗单位的削减导致的输出缩减,多人小队中的单位数量并不是线性加成战斗力的,这个即著名的兰彻斯特定律。这个模型借鉴了许多网上前辈的思路和方法,尽量清晰明了地将我的想法描述出来,希望能帮助到对这方面有疑惑 ......
socket阻塞与非阻塞,同步与异步,IO模型,select与poll和epoll总结
1.概念理解 在进行网络编程时,我们常常见到同步(Sync)/异步(Async),阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式: 同步/异步主要针对C端: 同步: 所谓同步,就是在c端发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一 ......