The EM Algorithm and Extensions, 2nd Edition by Geoffrey J. McLachlan, Thriyambakam Krishnan

计算机视觉：模型学习和推理（算法） Simon JD Prince教授撰写的《计算机视觉：模型学习和推理》一书中算法的Python实现。 这本书，算法。 这些算法是根据本书中的章节进行组织的，这些章节介绍了与机器学习和计算机视觉有关的几个主题。 第四章 本章概述了用于将概率模型拟合到数据的方法。 本章涵盖了三种方法，每种方法都有两个示例：最大似然估计（4.1，4.4），最大后验（4.2，4.5）和贝叶斯方法（4.3，4.6）。 第一组示例用于单变量正态分布，而第二组示例用于类别分布。 Cahpter 6 本章重点介绍计算机视觉模型的两个主要类别。 那些在给定数据的情况下对世界状态的概率进行建模的模型（判别式），以及在给定世界状态的情况下对数据进行概率的建模的模型（生成式）。 本章只有一种算法，它是基本的生成分类器，可以在Chapter_6文件夹中找到。 此外，如书中所述，生成分类器用

窄通道环境下多机器人路径规划的高效无冲突算法 您可以在此存储库中使用ROM找到模拟结果。

【优化求解】基于磷虾群算法Krill Herd Algorithm求解最优目标matlab源码.zip

SALBP-1-模拟退火 该算法是一种概率方法，用于逼近简单装配线平衡问题的全局最优值。 Linux构建 要构建此应用程序，请在父目录中执行make build 。 用法 ./salbp1-sa[OPTIONS]... OPTIONS: -c (SALBP1 maximum time per station. Default: 6) -t (initial temperature. Default: 1) -l (stop condition. Default: 0.000001) -d (cools temperature to (temperature_decay*temperature

Dijkstra的A *算法可视化 以路径查找可视化的形式对Dijkstra的A *算法的原始理解。 在较早的存储库中，我以pygame窗口的形式可视化了路径查找算法，并带有python脚本（可在找到）。 为了以Web格式查看可视化效果，我创建了一个React Web应用程序，该应用程序展示了该算法以及更精美的动画。 这个怎么运作 以下附件是网站的图片，并附有说明和与之配套的网络应用功能的详细概述。 下面是游戏板的图片，以及路径的起点和终点。 下图是用户在启动算法之前通过鼠标输入提交的示例障碍路线的图片。 下图是实际算法的图片，该算法计算了两个节点连接的最短路径。 最后，这是最终产品的图像，即两个节点之间的最短路径 利用的依存关系 React（JSX） Javascript（用于算法后端） 迪克斯特拉的算法

DML与SML算法求解目标声源波达方位估计DOA的仿真程序

个人整合资源海马优化其 sea horse optimization algorithm源代码，更多算法可进入空间查看

Prolog-Dijkstra-Algorithm 使用Dijkstra算法的Prolog出租车调度程序应用程序。 该应用程序将尝试最佳调度出租车以接客。 这是通过使用Dijkstra的算法来找到最短路径来完成的，并为此提供了一种实现方法。 该代码可以通过查询scheduler.pl并调用scheduler(FinalTaxiPositions)来运行。 为了仅测试Dijkstra的算法，可以使用graph.pl ： % 0 is that start node = A ?- dijkstra(0, Costs, Prevs). % 0 is start node = A, 2 is destination = D ?- dijkstra_path(0, 2, Path, Cost). ```

二维MUSIC算法的Matlab程序（8阵元均匀圆阵，三维图；方位角、俯仰角）