二维遗传算法matlab代码微笑 Smile(统计机器智能和学习引擎)是一个快速而全面的机器学习系统。 凭借先进的数据结构和算法,Smile可提供最先进的性能。 Smile涵盖了机器学习的方方面面,包括分类,回归,聚类,关联规则挖掘,特征选择,流形学习,多维缩放,遗传算法,缺失值插补,有效的最近邻搜索等。 核心算法是用Java实现的并且自成体系。 核心核心机器学习库。 Scala Scala中的高级操作员。 数学线性代数,统计分布,假设检验,随机数生成器,排序,特殊函数,各种核,距离和rbf函数。 数据解析器,用于arff,libsvm,定界文本,稀疏矩阵,微阵列基因表达数据。 图在邻接表和矩阵上的图算法。 插值一维和二维插值。 NLP自然语言处理。 基于Plot Swing的数据可视化库。 Smile有充分的文献记录,请查阅的编程指南和更多信息。 通过将以下内容添加到项目pom.xml文件中,可以通过Maven中央存储库使用这些库。 com.github.haifengl smile-core</
2023-03-02 23:14:53 101.84MB 系统开源
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本书全面介绍了一些软件测试的常用方法,包括如何设计测试
2023-03-02 20:59:29 7.15MB Test 软件测试
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存在季节性的 Sen 趋势测试 - Sen T 另一种季节性趋势测试具有良好的功效,可在存在季节性周期时检测单调趋势。 但只应在没有数据丢失的情况下使用。 当没有数据丢失时,此测试比 Kendall Seasonal 更准确(除非考虑了序列依赖性?请参阅 sktt.m 了解季节性 Kendall 测试和斜率。 - 吉尔伯特第 17.4 节,第 230 页 此函数中有一个子函数 'rank' 用于计算数据集中所有值的排名。 Matlab 的tiedrank 估计排名与此统计所需的排名不同。 句法: [T sig] = SenT(datain, alpha) 输入: datain(:,1) = 年份(例如 1999) datain(:,2) = 季节(例如 1 到 12) datain(:,3) = 要分析的值alpha = 用于两个尾部测试(例如 0.05) 输出: T = Sen
2023-03-01 20:01:25 2KB matlab
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这是我的博客《前端常用插件之art-template模板引擎》文章的示例代码 具体使用可参考文章,或者网上搜索也可以
2023-03-01 08:40:41 68KB art-template 前端模板引擎 jquery
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这是一组 2000 个随机生成的 k 臂老虎机k = 10 的问题。对于每个强盗问题,动作值, q*(a), a = 1,2 .... 10, 是根据均值为 0 的正态(高斯)分布选择的,并且方差 1. 然后,当应用于该问题的学习方法在时间步长 t 选择动作 At 时, 实际奖励 Rt 选自均值为 q*(At) 且方差为 1 的正态分布。 对于任何学习方法,我们都可以衡量它的性能和行为,因为它随着经验的增加而改进应用于其中一个老虎机问题时的 1000 个时间步。 这构成了一次运行。 重复这个对于 2000 次独立运行,每次运行都有不同的老虎机问题,我们获得了学习的度量算法的平均行为。 我们使用样本平均技术进行动作价值估计,并通过绘制 2000 次模拟的平均奖励来比较贪心算法的结果。 也可以针对非贪婪算法修改代码。
2023-02-27 15:37:31 2KB matlab
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第11章验证本章介绍了如何编写测试验证程序(test bench)。测试验证程序用于测试和验证设计的正确性。Verilog HDL提供强有力的结构来说明测试验证
2023-02-27 15:15:52 473KB 如何编写测试验证程序(test bench)
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2023-02-23 15:13:00 853KB MT7915 MT7975 quaclomm IPQ4019
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SpringSecurity + OAuth2.0实现权限认证代码。 系统采用JDK1.8,Spring Boot 2.0.6.RELEASE版本,实现了基于内存用户的OAuth认证。
2023-02-20 10:48:01 61KB springsecurity oauth2.0 springboot springcloud
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前段时间学习和了解了下Google的开源C++单元测试框架Google Test,简称gtest,非常的不错。 我们原来使用的是自己实现的一套单元测试框架,在使用过程中,发现越来越多使用不便之处,而这样不便之处,gtest恰恰很好的解决了。 其实gtest本身的实现并不复杂,我们完全可以模仿gtest,不断的完善我们的测试框架, 但最后我们还是决定使用gtest取代掉原来的自己的测试框架,原因是: 1.不断完善我们的测试框架之后就会发觉相当于把gtest重新做了一遍,虽然轮子造的很爽,但是不是必要的。 2.使用gtest可以免去维护测试框架的麻烦,让我们有更多精力投入到案例设计上。 3.gtest提高了非常完善的功能,并且简单易用,极大的提高了编写测试案例的效率。
2023-02-20 10:46:28 565KB gtest 教程 word
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simple-p5-video-test
2023-02-17 10:54:41 5.45MB JavaScript
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