摘要 蛙跳算法是一种相对较新的元启发式算法，本文在分析传统混合蛙跳算法弱点的基础上，提出了一种改进的混合蛙跳算法(MS-SFLA)以解决数值函数优化问题。首先，本文采用了一种新型的基于混沌对立学习的种群初始化策略以加速全局收敛过程；其次，本文引入一种自适应非线性惯性权值以保持全局搜索和局部勘探能力之间的平衡；最后，本文还针对局部勘探过程设计了一种基于高斯变异的扰动算子以帮助适应度值最高的个体跳
目录1.算法原理2.实验要求3.算法流程图 4.代码分析1.max函数的构建2.found函数的构建3.IN函数的构建4.print函数的构建5.主函数的构建6.总代码5.测试结果及其分析1.算法原理基本思想是所选择的被淘汰页面，将是以后永不使用的，或是在最长(未来)时间内不再被访问的页面。采用最佳置换算法，可保证获得最低的缺页率。2.实验要求在某请求分页管理系统中，作业执行时依次访问如
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2023-06-13 22:50:47
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基本的三种基本算法结构一、顺序结构即程序按照顺序执行，是任何一个算法都离不开的一种算法结构二、选择结构1. if单选择结构我们判断一件事是否可行，然后我们才去执行，这个过程用if语句表示语法：if(布尔表达式){
//如果布尔表达式为true将执行的语句
}package com.link.struct;
import java.util.Scanner;
public class IfDem
animate(params, options) 返回值:jQuery概述 用于创建自定义动画的函数。 这个函数的关键在于指定动画形式及结果样式属性对象。这个对象中每个属性都表示一个可以变化的样式属性（如“height”、“top”或“opacity”）。注意：所有指定的属性必须用骆驼形式，比如用marginLeft代替margin-left.而每个属性的值表示这个样式属性到多少时动画结
算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或
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2017-03-13 07:51:00
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OSPF算法流程图
OSPFA(Open Shortest Path First)，是一种内部网关协议（IGP），常常被用于大型企业或互联网服务提供商的网络中。它的目标是计算并提供最佳路径，以便数据包能够快速、高效地传输。
OSPF算法是基于链路状态的路由选择算法，通过在网络中交换链路状态信息，构建网络拓扑图，并计算最短路径。
下面是OSPF算法的流程图及详细解释：
1. 初始化：
在初始
# Python算法流程图：理清思路的关键
在编程中，算法是解决问题的核心，而流程图则是描述算法的一种有效工具。通过可视化，流程图能够清晰地展示出算法的步骤，使得我们在制定解决方案时更加直观。本文将探讨Python算法流程图的基本概念，配合代码示例和饼状图，帮助大家理解。
## 什么是算法流程图？
算法流程图是用图形和符号表示算法的步骤和决策的工具。它通常包含几个基本元素，如开始/结束、过程
重点关注卷积核的定义，以及它的获取，讲解的最好的是机器之心的这一篇 《深度 | 理解深度学习中的卷积》 <From: https://mp.weixin.qq.com/s?src=3×tamp=1566544204&ver=1&signature=gNkHjxyIfDfLuuR8Vmxxt4Q-Lqz0a2MHtWDTW807LPTSzKRIdOIuGijP
翻译自维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Selection_algorithm 在计算机科学里，选择算法（selection algorithm）是一种用于在一个列表中查找第K小的数的算法（这个数也被称之为第K个顺序统计量）。这类算法包括查找最小值、最大值和中值三类。这里有一些最坏时间复杂度为O(n)
文章目录一、介绍二、拟解决的关键问题三、Faster R-CNN结构1. Region Proposal Network(1) Anchors(2) Loss Function(3) Training RPN2. RPN与Fast R-CNN间共享特征四、总结五、参考文献 本篇博客将要解析的论文是Faster R-CNN，论文地址为： https://arxiv.org/abs/1506.01
一、 faster rcnn安装 首先是完成faster rcnn 的配置并运行，用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。 大致配置步骤如下： 1.下载并安装好cuda和cudnn，我的笔记本是windows版本的，下载好的tensorflow版本是1.5.0，对应要安装的cuda版本是9.0。同时cudnn的版本要是7.0.5才行，不然
运算符算术运算符++ -- 在前时先运算后取值；在后时先取值后运算关系运算符== !=也可以是引用类型 位运算符逻辑运算符赋值运算符条件运算符 (?:)布尔表达式 ？ 表达式1 ： 表达式2 布尔表达式的值为true则返回表达式1的值 否则返回表达式2的值 instanceof 运算符 该运算符用于操作对象实例，检查该对象是否是一个特定类型(类类型或接口类型)。 ( Object referenc
流程——顾名思义：水流的路程；事物进行中的次序或顺序的布置和安排。流程是自然而然就存在的，它可以不规范，可以不固定，可以充满问题画流程图主要作用：1）流程图为产品设计基石，可以保证产品的使用逻辑合理顺畅2）传达需求，用流程图来更好地表达产品逻辑3）查漏补缺，检验是否有遗漏的分支流程流程图以描述对象分类，包括：业务流程图、页面流程图、功能流程图、数据流程图等。业务流程图（Transaction Fl
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2023-04-29 06:37:42
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1 VoNR信令流程5G的网络架构其实承袭自4G，只支持分组交换，不支持电路交换，也就是说自身的5GC核心网是没法支撑语音业务的，必须依赖于一个叫做IMS的系统。IMS又叫IP多媒体子系统，可以在分组交换网络下实现语音业务。如果5G不支持VoNR，那就只能靠4G的VoLTE，甚至3G和2G支持的电路交换域语音业务进行兜底了。在注册过程中，AMF决策UE是否具有IMS over PS（VoNR）的能
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2023-09-27 12:26:26
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上次我们说到要进行目标检测需要：1.获得相应的感受域，或者我们该用图像处理中的ROI（Region Of Interest，感兴趣的区域）表述；2.将这个ROI对应的特征进行分类，判断目标类别。这就是RCNN（Regions with CNN features）要做的。RCNN直接上图： 一直以来CNN都是对于全图的，但目标检测需要将全图的一部分区域输入CNN，那么很重要问题
期望极大（EM）算法：是一种迭代算法，用于含有隐变量（latent variable）的概率模型参数的极大似然估计或者极大后验概率估计。EM算法每次迭代有两步组成：E步求期望；M步求极大。三硬币模型有A，B，C 三个硬币，抛硬币C决定使用A或B，然后抛A或者B决定正反面， 根据多次抛硬币正反面的结果，估算3个硬币的正反面概率值,,。当隐变量C存在时， 无法直接使用极大似然估计求得概率值。何时使用E
一. FCFS 调度(先来先服务)磁盘调度的最简单形式当然是先来先服务（FCFS）算法。虽然这种算法比较公平，但是它通常并不提供最快的服务。例如，考虑一个磁盘队列，其 I/O 请求块的柱面的顺序如下：98,183,37,122,14,124,65,67如果磁头开始位于柱面 53，那么它首先从 53 移到 98，接着再到 183、37、122、14、124、65，最后到 67，磁头移动柱面的总数为
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2023-07-20 23:28:28
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GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种基于迭代所构造的决策树算法，它又可以简称为MART（Multiple Additive Regression Tree）或GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）。虽然名字上又是Gradient又是Boosting的，但它的原理还是很浅显易懂（当然详细的推导还是有一些难度）。简单来
假设有这样的房间如果将房间表示成点，然后用房间之间的连通关系表示成线，如下图所示： 这就是房间对应的图。我们首先将agent（机器人）处于任何一个位置，让他自己走动，直到走到5房间，表示成功。为了能够走出去，我们将每个节点之间设置一定的权重，能够直接到达5的边设置为100，其他不能的设置为0，这样网络的图为： Qlearning中，最重要的就是“状态”和“动作”，状态表示处于图
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2023-08-17 23:24:22
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# 最佳适应算法
## 1. 概述
最佳适应算法是一种内存分配算法，用于管理操作系统中的内存。它的主要目标是尽量减少内存碎片，提高内存利用率。本文将介绍最佳适应算法的具体实现步骤，并提供相应的Java代码示例。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----|-----|
| 1. 初始化 | 初始化内存块列表和空闲块列表 |
| 2. 分配内存 | 根据请求的大小，从空闲块列表
原创
2023-07-21 08:53:37
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