粒子群算法python代码

脚本抢GPU， 可以指定比例和卡的数目 可以监控进程

深夜，学长学姐已然入睡，深度学习进程已然结束可你不愿意爬起来，因为梦乡的香甜于是你白天通过ps-xal查找到了学长学姐训练的pid进程号悄悄地输入了下面代码pid=的后面让下面的python代码持续运行记为
JackHu-bme·2024-01-17 18:27

安装jupyter运行python代码教程分享

以下是安装Jupyter运行Python代码的教程：安装Jupyter：首先需要安装Jupyter，可以通过pip命令在命令行中输入“pipinstalljupyter”，等待运行成功后，就可以启动Jupyter
打工人何苦为难打工人·2024-01-17 17:28

jmeter--7.BeanShell

1.4prev：获取前一个请求返回的信息2.beanshell调用java代码2.1beanshell直接调用java文件（针对单个文件）2.2beanshell直接调用jar包3.beanshell调用python
不会代码的小测试·2024-01-17 17:09

opencv的SIFT样例(CPP/python)

Python代码的实现：importcv2importnumpyasnpimporttimeimportosdefmain():images=os.listdir('.
大海里的猴儿·2024-01-17 15:43

python多线程并发请求_python并发之一：一篇文章搞懂python多线程（理论+实践）...

一个进程运行python代码时
weixin_39819152·2024-01-17 14:36

接口测试实战项目：接口测试环境搭建

Python安装这套管理系统是Python代码写的，因此需要Python环境。安装挺无脑的，按照我提供的安装包和方法装好即可。Postman安装Postman是一款接口测试工具。
程序员木江·2024-01-17 12:22

安装 jupyter 运行python代码教程分享

要在Windows系统上安装和使用JupyterNotebook运行Python代码，您可以按照以下步骤进行：安装JupyterNotebook：使用Pip：在全局环境中安装JupyterNotebook
终将老去的穷苦程序员·2024-01-17 11:01

python协同过滤算法实现电影推荐

下面是一个简单的Python代码实现电影推荐的协同过滤算法：importnumpyasnp#电影评分数据ratings={'Alice':{'Transformers':3,'StarWars':4,'
酷爱码·2024-01-17 11:21

python代码优化_Python 代码优化技巧(一)

代码优化Part1分享最近看到的关于代码优化的一些技巧。if判断的短路特性对于and，应该把满足条件少的放在前面，这样当对于大量判断时，满足条件少的情况直接回导致其后其他表达式不会计算从而节约时间(因为FalseandTrue还是False)importtimeits1="""a=range(2000)[iforiinaifi%2==0andi>1900]"""s2="""a=range(2000
weixin_39645041·2024-01-17 10:53

python linux 优化_Python 代码性能优化技巧

Python性能优化除了改进算法，选用合适的数据结构之外，还有几种关键的技术，比如将关键python代码部分重写成C扩展模块，或者选用在性能上更为优化的解释器等，这些在本文中统称为优化工具。
weixin_39959569·2024-01-17 10:53

Python加速运行技巧

本文对一些Python代码加速运行的技巧进行整理。0.代码优化原则本文会介绍不少的Python代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。
机器学习算法那些事·2024-01-17 10:51

python每日学17：控制推导逻辑的子表达式不要超过两个

背景：今天放假在家，《python学习手册》不在身边，所以今天学习《EffectivePython:编写高质量Python代码的90个有效方法》第28条《控制推导逻辑的子表达式不要超过两个》，这本书已经是第二版了
天天卡丁·2024-01-17 08:08

pyhton实现录屏

python代码录屏录音写的不是很好，不如那些obs的录屏软件，而且没有实现音频和视频的合并，请多见谅。
陈皮太·2024-01-17 07:48

解决flask中jinja2插值变量变成字符串的办法

今天在通过使用{{variable_name}}这种方式插入html内容时，发现变量内容到了页面中全部变成了字符串，python代码：returnrender_template(FilePath.file_path_to_page
flyingrtx·2024-01-16 23:50

快速获取商品条码查询API接口python代码

商品条码查询API实现了对商品条码信息的快速获取和准确识别。这个接口在电子商务、分销溯源、商超服务等领域具有应用市场，通过此接口获取商品所包含的详细信息。首先，使用数据平台该API接口需要先注册后申请此API接口。申请成功后使用个人中心的API秘钥就可以进行对接开发。API接口地址为：https://www.tanshuapi.com/market/detail-77其中，KEY为用户后台我的ap
探数数据·2024-01-16 22:23

使用 Python 数据写入 Excel 工作表

通过编写Python代码，您可以轻松地将数据写入Excel表格，无论
xdpcxq1029·2024-01-16 20:43

Python实现批量合并PDF文件

一、个人需求今天，又需要合并PDF文件，就又编写了一个Python代码。
LeopardRich·2024-01-16 16:07

强化学习应用（二）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下：1.初始化Q值表格，将所有Q值初始化为0。2.在每个时间步
IT猿手·2024-01-16 16:01

强化学习应用（一）：基于Q-learning的无人机物流路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个价值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是通过不断更新一个称为Q值的表格来学习最优策略。Q值表示在给定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法的基本步骤如下：1.初始化Q值表格，将所有Q值初始化为0。2.在每个时间步
IT猿手·2024-01-16 16:00

信号处理基础之噪声与降噪(二）| 时域降噪方法（平滑降噪、SVD降噪）python代码实现

接上期信号处理基础之噪声与降噪(一)|噪声分类及python代码实现，本期为大家介绍噪声评价指标，并且讲解两种降噪方法——平滑降噪、SVD降噪，并给出python代码。
故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手，进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现，以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化关注TechLead，分享AI全维度知识。
TechLead KrisChang·2024-01-16 11:10

使用 TensorFlow 执行逻辑回归

创建一个包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook，然后使用TensorFlow（tf.keras）实现它在本教程中，了解如何创建包含用于定义逻辑回归的Python代码的JupyterNotebook
AI-智能·2024-01-16 09:10

Python代码整洁之道：使用异常来代替无意义的返回值

异常是python的核心特性，使用异常需要考虑两个事情：当代码中发生任何意外的事情时，返回None或打印日志，有时候可能会隐藏bug。返回None或某些其他值，而不是引发异常，也容易导致混乱。defread_lines_for_python(filename,filetype):ifnotfilenameorfiletypenotin("txt","html"):returnNonelines=[
白日与明月·2024-01-16 09:26

用bat脚本执行py文件以及批量执行py文件（全网超详细）

1.前言对于python代码，每次执行一个文件就要运行一个命令，太过麻烦在Windows电脑上，想一次性执行多个python文件的代码，就需要用到bat脚本2.python代码先写几个python代码的文件如下图
阿里嘎多f·2024-01-16 07:23

03.分支结构

分支结构应用场景迄今为止，我们写的Python代码都是一条一条语句顺序执行，这种代码结构通常称之为顺序结构。
想要打 Acm 的小周同学呀·2024-01-16 03:18

【问题探讨】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究

目录主要内容模型研究结果一览下载链接主要内容该模型以环境保护成本和运行成本为双目标构建了微电网优化调度模型，模型目标函数和约束条件复现文献《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，程序的特点是采用非支配排序的蜣螂优化算法
科研工作站·2024-01-16 01:56

Python语法进阶学习--模块和包

一.模块和包模块和包:用来组织Python代码的。
Yan_bigdata·2024-01-15 23:37

几个Python小案例，爱上Python编程！

语法简洁清晰，那么我们用少量的Python代码能做哪些有趣的东西？温馨提示：文末必看。
IT猫仔·2024-01-15 20:15

强化学习应用（七）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:14

强化学习应用（六）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:44

强化学习应用（五）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:13

强化学习应用（八）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:41

常用python代码大全-python使用argparse模块处理命令行参数

argparse是Python的一个标准库模块，用于从命令行解析参数。这个模块使编写用户友好的命令行接口变得更加简单。下面是一个使用argparse模块处理命令行参数的示例代码：importargparse#创建ArgumentParser对象parser=argparse.ArgumentParser(description='这是一个示例程序')#添加参数parser.add_argument
crmeb服务商-肥仔全栈开发·2024-01-15 09:57

python代码实现计算某一天是一周中的第几天

给你一个日期，请你设计一个算法来判断它是对应一周中的哪一天。输入为三个整数：`day`、`month`和`year`，分别表示日、月、年。给出的日期一定是在`1971`到`2100`年之间的有效日期。输入：day=31,month=8,year=2019输出："Saturday"1970年12月31号星期四，以这天为基准点classSolution:defdayOfTheWeek(self,day
进击的卡特琳娜·2024-01-15 09:20

MATLAB|模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用

目录主要内容模型研究1.模拟退火粒子群算法2.分布式电源接入配电网影响结果一览下载链接主要内容该模型考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，采用改进多目标粒子群算法进行求解计算
科研工作站·2024-01-15 08:11

python 通过定时任务执行pytest case

这段Python代码使用了schedule库来安排一个任务，在每天的22:50时运行。这个任务执行一个命令来运行pytest，并生成一个报告。
U盘失踪了·2024-01-15 05:24

【K12】Python写分类电阻问题的求解思路解析

解决思想这个Python代码示例定义了一个名为ElectricCircuit的类，用于表示一个简单的电路。这个类有三个属性：voltage（电压）、current（电
德天老师·2024-01-15 00:21

如何在Python交互模式中运行py文件

除了编写和运行Python代码，Python还提供了交互式模式，允许用户在命令行界面中逐行输入和执行Python代码。
非著名程序员阿强·2024-01-14 21:06

Python开发环境概述

1.Python解释器Python解释器是执行Python代码的程序。Python提供了官方的解释器，称为CPython，它是使用C语言编写的，是Python语言的标准实现。除了CPython之外，还
非著名程序员阿强·2024-01-14 21:05

详谈Python的开发工具

1.文本编辑器文本编辑器是编写Python代码的基本工具之一。虽然它们功能相对简单，但对于小型项目和脚本来说仍然是一种有效的选择。以
非著名程序员阿强·2024-01-14 21:05

【GitHub项目推荐--谷歌大神又一开源代码调试神器】【转载】

Cyberbrain是一个免费开源的Python代码调试解决方案，它可视化程序执行以及每个变量的变化方式，让程序员免受调试之苦。
旅之灵夫·2024-01-14 20:47

Python中如何简化if...else...语句

这段代码是一个简单的Python代码片段，让用户输入姓名并将其赋值给变量user_input。我们能不能把这几行代码进行简化，优化代码的执行效率呢？
PythonFun·2024-01-14 19:40

强化学习应用（三）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:31

强化学习应用（一）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习应用（二）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体的决策策略。Q-learning算法的更新
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

强化学习求解TSP（八）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:30

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:00

强化学习求解TSP（七）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策，该函数表示在给定状态下采取某个动作所获得的累积奖励。Q-learning的训练过程如下：1.初始化Q值函数，将所有状态-动作对的Q值初始化为0。2.在每个时间步，根据当前状态选择一个动
优化算法MATLAB与Python·2024-01-14 15:59

分类|Matlab代码 基于粒子群算法优化支持向量机PSO-SVM实现多输入单输出分类预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在工业生产和设备运行中，故障的发生是不可避免的。因此，预测和识别设备故障对于维护和生产效率至关重要。支
机器学习之芯·2024-01-14 14:51

分类预测 | Matlab实现PSO-GRU-Attention粒子群算法优化门控循环单元融合注意力机制多特征分类预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今大数据时代，分类预测在许多领域中扮演着重要的角色，如金融、医疗、电子商务等。为了提高分类预测的准
机器学习之芯·2024-01-14 14:21
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