梯度下降局部最优

基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索，旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题。
软件算法开发·2025-02-03 12:15

贪心算法.

序幕贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在求解问题时采取逐步构建解决方案的策略，每一步都选择当前状态下局部最优的解，期望通过局部最优解能够得到全局最优解。以上为了严谨性，引用了官方用语。
ん贤·2025-02-03 11:33

重磅|粉丝福利|专栏1.8|配电网|分布式能源的选址与定容系列

将开启新篇章让我们心怀希望，展开美丽的画卷2025年，愿我们梦想绽放，心灵自由舒展以下全部资源文章末尾下载专栏1.8配电网、分布式能源的选址与定容系列【遗传算法、粒子群、改进遗传算法】基于智能算法的电力系统电网最优规划方案的研究
Ps.729·2025-02-03 11:31

图论复习第二章

最短路径问题针对最短路网络（带权有向无环图）存在性：如果s到v的途径上包含负费用有向圈，则不存在最短s-v途径，否则存在最短s-v简单路最优性原理（最优子结构特征）：若图G不存在非负有向圈，则任意最短子路也是相应点对之间的最短路三角不等式定理
sinat_40210730·2025-02-03 11:00

DynamicPlanning动态规划学习笔记

动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。
kxwsspz2001·2025-02-03 11:27

电力系统可靠性评估 MATLAB 仿真

2.应用场景电力系统规划:评估不同规划方案的可靠性，选择最优方案。电力系统设计
鱼弦·2025-02-03 11:56

【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常

个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！
屿小夏·2025-02-03 08:38

【Python】一文教你快速遍历文件夹下所有文件

博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享，用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！
鸽芷咕·2025-02-03 08:37

Python面试宝典13 | Python 变量作用域，从入门到精通

Python中有四种作用域：局部作用域（Local）：在函数或代码块内部定义的变量，只能在该函数或代码块内部访问。局部变量的作用域范围最小，只能在定义它们的函数或代码块内部使用。defmy_
多森AI·2025-02-03 06:51

python算法和数据结构刷题[5]：动态规划

动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种算法思想，用于解决具有最优子结构的问题。它通过将大问题分解为小问题，并找到这些小问题的最优解，从而得到整个问题的最优解。
励志成为美貌才华为一体的女子·2025-02-02 20:04

学习日志011--模块，迭代器与生成器，正则表达式

可以更方便地对代码进行局部修改，而不需要浏览整个项目的代码。‌增强代码的可读性‌：分文件编程允许开发者
Z211613347·2025-02-02 18:16

基于Lagrange-Newton法的SQP局部算法python实现

序列二次规划（SQP）是解决约束优化问题中较好的一种算法，其流程为在实现算法的过程中，使用了scipy.optimize模块：scipy.optimize.minimize(fun,x0,args=(),method=None,jac=None,hess=None,hessp=None,bounds=None,constraints=(),tol=None,callback=None,option
笛在月明·2025-02-02 13:42

《深度学习入门：梯度下降法全解析，小白必看！》

目录一、引言二、什么是梯度下降？
Lemon_wxk·2025-02-02 12:38

【python】利用 GridSearchCV 和 SVM 进行学生成绩预测

在机器学习领域，寻找最优模型参数是一个重要的步骤，它直接影响模型的泛化能力和预测准确性。
码银·2025-02-01 22:33

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测
人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

Codeforces Round 974 (Div. 3) H题 Robin Hood Archery（基础莫队，随机异或哈希）

题目链接CodeforcesRound974(Div.3)H题RobinHoodArchery思路1因为警长是后手，按照最优的策略，只有每一种数的个数是偶数个的时候，警长会平局，否则警长会输。
Auto114514·2025-02-01 20:13

ArkTS编程规范

文章目录目标和适用范围规则来源章节概览代码风格编程实践术语和定义总体原则命名类名、枚举名、命名空间名采用UpperCamelCase风格变量名、方法名、参数名采用lowerCamelCase风格常量名、枚举值名采用全部大写，单词间使用下划线隔开避免使用否定的布尔变量名，布尔型的局部变量或方法需加上表达是非意义的前缀格式使用空格缩进
RZer·2025-02-01 19:38

【华为OD-E卷 - 连续出牌数量 100分（python、java、c++、js、c）】

现给定一副手牌，请找到最优的出牌策略，
CodeClimb·2025-02-01 19:05

对线性回归的补充——正规方程法

目录1.引言2.单变量线性回归的解析解3.多变量线性回归的解析解参考1.引言  在单变量线性回归和多变量线性回归中，参数的更新都使用了梯度下降算法进行迭代，但是线性回归的参数最优值可以直接得到解析解。
梦醒沉醉·2025-02-01 17:20

闪存学习_3：闪存SW（软件，software）

闪存学习_3：闪存SW（软件，software）一、闪存所需软件1、闪存任务2、闪存执行任务所需软件二、闪存读写1、写请求具有空间局部性2、固定的编程顺序（FPS，FixedProgramSequence
炸毛小怪·2025-02-01 15:07

机试题——连续出牌数量

现给定一副手牌，请找到最优的出牌策略，使打出的手牌最多。输入描述输入为两行：第一行是手牌的数字，每张卡牌的数字由空格分
指针从不空·2025-02-01 12:42

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

本研究的研究目的主要有以下两个：1、基于此领域的相关方法，通过实验找出各个架构的最优方法2、通过设计实验，比较跨架构解决方案和各架构最优方法组合解决方案在函数识别、漏洞挖掘上的优劣性一、项目技术路线（1
XLYcmy·2025-02-01 12:37

在Ubuntu 24上优雅地安装VMware Tools的终极指南

本文将指导您如何在Ubuntu24系统上通过命令行优雅地安装VMwareTools，解决常见的安装问题，并确保系统的最优性能。
黑金IT·2025-02-01 08:35

「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录

而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果.树状数组效率最优
GA_PK·2025-02-01 07:57

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标

基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm，SSA）是一种启发式优化算法，灵感来自于麻雀的群体行为。
pytorchCode·2025-02-01 06:55

贪心算法相关知识

目录基础定义工作原理步骤一：分解问题步骤二：确定贪心策略步骤三：求解子问题步骤四：合并结果适用场景活动安排问题找零问题哈夫曼编码局限性高级与动态规划的对比决策方式最优性保证时间复杂度和空间复杂度算法实现要点贪心策略的证明数据结构的选择更多的实际应用示例资源分配问题文件压缩中的行程长度编码
秋夜Autumn·2025-02-01 05:06

【PHP】Laravel 介绍 史上最优雅的 PHP 框架

1.Laravel介绍Laravel是一个开源的PHPWeb应用框架，由TaylorOtwell创建并于2011年6月首次发布。它遵循模型-视图-控制器（MVC）架构模式，旨在简化Web开发的任务，提供了一套丰富的功能，帮助开发者快速构建安全、可扩展的Web应用程序。附注：文末附有Laravel的社区入口，感兴趣的小伙伴可以去社区寻找更多学习资料以下是Laravel的一些主要特点和组件：核心特点M
Ustinian_310·2025-02-01 04:02

C/C++的堆栈内存分配详解

栈（Stack）内存分配1.栈的特点栈是一种LIFO（LastIn,FirstOut）数据结构，主要用于存储函数调用、局部变量和函数参数。栈内存的分配和释放由编译器自动管理，具有以下特点
哆啦叮当·2025-02-01 03:25

粒子群算法原理的示例介绍

粒子在搜索空间中飞行，通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度：1.个体极值：粒子自身所经历的最优位置。2.全局极值：整个粒
12abxd·2025-02-01 01:06

动态规划——01背包问题

分析：选定状态数组:dp[i][j]定义为前i个物品在背包总体积为j时的最优装载方法。填dp因为有top_down和bottom_up,所以要按顺序填进
一位不愿透露姓名的程序猿·2025-02-01 00:35

MYSQL 数据库

支持多种存储引擎；MySql数据库语句执行步骤1）创建连接，验证用户是否可进行数据库操作2）查询缓存，若sql语句存在缓存则直接返回缓存结果3）当不存在缓存结果时，分析sql语句语法，4）优化sql语句，寻找最优的查询方案
草莓不吃熊·2025-01-31 18:08

java中的参数传递

2.基础数据类型①基础数据类型的内存分配基础数据类型是在栈内存中分配，当你声明一个基本数据类型变量时，会直接在栈上分配空间，栈内存用于存储局部变量和方法调用时的临时变量，这种内存的分配和释放速度是非常快的
linab112·2025-01-31 17:00

【C语言】static关键字的三种用法

以下是static关键字的一些主要用法和含义：局部静态变量：当static修饰局部变量时，它将变量的生命周期从函数调用的开始延伸到程序的结束。
橘猫.exe·2025-01-31 16:21

重参数化（Reparameterization）的原理

因为隐含变量是从某个分布中采样的，这直接导致了当我们尝试使用梯度下降方法优化VAE的参数时，由于采样操作的随机性，无法直接对其求导。重参数化技巧通过将随机采样过程转换为确定性的操作来解决
读思辨·2025-01-31 15:21

【Java】已解决：`java.lang.NoClassDefFoundError`

个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！
屿小夏·2025-01-31 10:59

【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException异常

个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！
屿小夏·2025-01-31 10:29

基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题

基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题秃鹰算法是一种基于仿生学原理的优化算法，灵感来源于秃鹰在捕食过程中的搜索策略。该算法通过模拟秃鹰的捕食行为，寻找最优解决方案。
代码编织匠人·2025-01-31 09:55

指针(C语言)从0到1掌握指针，为后续学习c++打下基础

指针的声明和初始化以及类型1,指针的声明2,指针的初始化1，初始化方式优点及适用场景4,指针的声明初始化类型四，野指针（永远都要避免）1，野指针的定义2，野指针产生的原因1，指针没有初始化2，释放内存后未置空3.局部变量超出作用域
Hou'·2025-01-31 04:41

GPU编程与CUDA

gpu核函数：在gpu上运行的函数CUDA内存模型CUDA中的内存模型分为以下几个层次（硬件）：•每个线程处理器（SP）都用自己的registers（寄存器）•每个SP都有自己的localmemory（局部内存
Nice_cool.·2025-01-30 21:17

python的with中的变量是不是局部作用域？Python上下文管理器-with使用?

一、Python中的with语句并不创建新的作用域。‌在with语句中定义的变量，其作用域并不局限于with语句块内部，而是在整个作用域内都是可见的。这意味着在with语句块外部也可以访问这些变量，不会因为with语句的存在而创建新的作用域。例如，以下代码中的变量a在with语句块外部也可以访问：withopen('test.txt','w')asfout:a=12line='testline\n
梦境之冢·2025-01-30 16:00

所有指标全面领先！图像-点云配准最新SOTA！CoFiI2P详细介绍！

传统的I2P配准方法通常在点到像素级别估计对应关系，但忽略了全局关系，这往往导致陷入局部最优解。为了解决这个问题，CoFiI2P采用分层的方式提取对
3Ｄ视觉工坊·2025-01-30 14:41

Llama 3：开源大模型的里程碑式突破

开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要：Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破：采用超大规模训练数据和多阶段训练方法（SFT、rejectionsampling、PPO和DPO），突破了传统的Chinchilla最优比例法则
XianxinMao·2025-01-30 08:50

C语言经典贪心算法之加油站问题（详解）

文章目录一、贪心算法二、加油站问题一、贪心算法贪心算法暗示一种不追求最优解，只希望找到较为满意解的方法。贪心算法省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费大量时间，因此它一般可以快速得到较为满意的答案。
鸿蒙Next·2025-01-30 06:40

代码随想录算法训练营day32：动态规划01

所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的，这一点就区分于贪心，贪心没有状态推导，而是从局部直接选最优的。
树懒爱沙发·2025-01-30 03:45

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

国科大-算法中的最优化方法-林

2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完，把复习资料也发出来，学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难，由于开卷转闭卷的原因，大部分都是原题，在ppt以及网上都能找到。
手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》

在人工智能的飞速发展进程中，强化学习作为一个关键领域，为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。
·2025-01-29 19:51

C++学习（四）静态static

目录内存分配static介绍Static用法1.C/C++中1.全局静态变量2.局部静态变量3.静态函数总结：2.C++中1.静态成员变量2.静态成员函数总结内存分配一个程序在内存中的发布情况：（1）栈区
爆米花煮鸡蛋·2025-01-29 19:10

大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用

训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。
大模型柳儿·2025-01-29 18:03

附修改后的代码和PSNR最优的模型权重文件！

包含制作好的h5数据集和最优性能权重文件，可直接用于测试。本文亮点：讲解细致，EDSR流程全通，代码注释丰富，适合新手入门阅读深度思考，踩坑报错全
十小大·2025-01-29 16:47
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