比较了现今应用比较广泛的3种支持向量机( SVM)参数优化方法. 具体分析了网格法、遗传算法和粒子群算 法在 SVM参数优化方面的性能以及优缺点,提出了一种改进的网格法. 先在较大范围内进行搜索,在得到的优化结果 附近区域再进行精确搜索. 实验表明改进的网格搜索法耗时短,更适用于有时间要求的说话人识别应用中.

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Python实现表面网格重采样算法ACVD - pyvista/pyacvd-源码

针对封闭式STL三角网格模型中的孔洞提出了一种修补算法。首先根据网格中边与三角形之间的邻接关系提取孔洞边界，然后计算孔洞边界点的平滑度，根据其不同的平滑度和不同大小的夹角在孔洞中依次填补新的三角形，并验证添加顶点的进行合法性。这样逐渐收缩，直至修补完毕。实验结果证明，该算法简单、有效，孔洞修补效果好。

fluent 动网格 柱塞泵 用fluent动网格做的一个轴向柱塞泵的模型动画，供大家参考

unity3dbuff增益效果，增强视觉显示，选中时加强线框，可以让游戏或者应用更具视觉冲击，科技感更强。

有限元网格生成极大程度上影响着计算效率，其中四边形优于三角形

C++三维有限元网格并行生成，基于节点的网格生成过程，源码给出了，候选点集的确定过程和两个数值算例，验证了算法和程序的正确性

一个简单的网格搜索框架 网格搜索就是穷举法，对所有可能的参数组合都带入程序，进行尝试。 模型参数对应：SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)m，对于模型来说并不是所有输入参数都是有效的， 如季节周期参数m不能为0，当m=0时，会导致SARIMAX函数报错。 以SARIMA模型为示例，介绍了如何对模型的参数进行网格搜索来找到较优参数 SARIMA是对AR,MA,ARIMA模型的改进，添加了季节周期的因素在里面 在网格搜索配置超参数的时候也是一个学习点

网格搜索ARIMA模型超参数_两个案例python实现源码&数据 1、评估给定订单的ARIMA模型（p，d，q） 2、评估ARIMA模型的p，d和q值的组合