一种基于深度的图像雾效模拟算法，高仁杰，王祎，雾是自然场景中常见的天气现象，雾效的存在能够提升虚拟场景的真实感，并能为真实场景带来艺术美感效果。在基于机器学习的雾相关
2022-08-31 16:27:31
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此代码实现了 DT Gillespie 于 1977 年发表在 Journal of Physical Chemistry 上的随机模拟算法（直接方法）。
默认React和分析解决方案对应于单细胞基因表达的简单模型 (Kaern et al., Nat.Rev.Genet., 2005)：Pro-->M-->P, with mRNA (M--> 0) 和蛋白质 (P-->0) 衰减，当假设基因持续表达（Pro 表示基因的启动子）并且细胞体积恒定并设置为统一时。 绘制了 mRNA 和蛋白质时间序列以及概率直方图。
2022-04-22 09:45:12
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1．内容：
在Visual C++ 编译环境下，模拟退火算法程序，并利用它们求解了48个城市的TSP问题。
2．程序说明
由于篇幅有限，且程序中还包括界面实现和计算线程处理等一些与算法无关的代码。为方便阅读，程序清单只介绍实现算法的流程控制函数和一些功能函数，具体的代码可参见源程序。
模拟退火算法的源程序在[TspSA]目录中，与算法相关的代码主要在如下三个文件中：
1）sacode.h 算法中所需结构体的定义，包括SYCoordinate、SYCity、SYCityDistance、SYRouter。
2） sacode.cpp 算法中所有功能函数的实现，主要包括InitialSA、CountCityDistance、CreateCityRouter2opt、CountTotalDistance、CountDownTemperature等等。后面将分别介绍这些功能函数的作用。
3）MainFrm.cpp流程控制函数的实现，该函数是SACompution。后面将详细介绍该函数的流程。
流程控制函数和功能函数的介绍
流程控制函数SACompution控制循环的迭代和结束，其主要代码如下：
2022-03-05 21:03:20
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SA(模拟退火)算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。
TSP问题即旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
程序用VC++6.0编写运行成功，更改各个城市坐标，即可输出最优路径。
2021-12-20 18:00:15
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