在MATLAB中实现的图像平均梯度计算，平均梯度又称为清晰度，它可以描述影像的清晰程度，反映图像细节反差程度和纹理变化特征，一般来说，平均梯度值越大，表明图像越清晰，融合效果越好

grad-cam.tensorflow, 在tensorflow中，实现梯度凸轮 grad-cam.tensorflowtensorflow中梯度凸轮的实现梯度类激活图是一种深入学习网络的可视化。原始论文：https://arxiv.org/pdf/1610.02391v1.pdf最初的Torch 实现：htt

传统集中式调度方法难以满足高渗透率分布式电能资源接入背景下电力系统经济调度的需求，分布式经济调度方案因具有可靠性高、可扩展性强、通信计算负载均匀等特点得到了越来越多的关注。对电力系统分布式经济调度方法的国内外研究现状进行了综述，重点阐述了一致性算法的原理、应用及成为分布式经济调度主导算法的原因。比较了集中式和分布式经济调度系统及问题的求解过程，分析了分布式经济调度实现过程的关键环节，并对现有关键问题解决方法的优缺点进行了评述，分析了电力系统分布式经济调度方法研究中有待解决的问题并提出了未来可进一步研究的方向。

主要为大家详细介绍了python应用Axes3D绘图，批量梯度下降算法，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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GRAMPC 是一种非线性 MPC 框架，适用于采样时间在（亚）毫秒范围内的动态系统，并允许在嵌入式硬件上有效实现。 该算法基于增强的拉格朗日公式，并针对内部最小化问题采用量身定制的梯度方法。 GRAMPC 是用普通 C 语言实现的，带有一个额外的 C++ 和 MATLAB/Simulink 接口。 GRAMPC 的基本结构和用法在源文件随附的文档中进行了描述。 有关该算法及其性能的更多详细信息，请参见发表在优化和工程中的相应文章。 该文章可通过开放获取在线获取：https://doi.org/10.1007/s11081-018-9417-2。 当您使用 GRAMPC 获得的结果时，请引用该论文。

分类问题中的特征选择一直是一个重要而又困难的问题。这类问题中要求特征选择算法不仅能够帮助分类器提高分类准确率，同时还要尽可能地减少冗余特征。因此，为了在分类问题中更好地进行特征选择，提出了一种新型的包裹式特征选择算法XGBSFS。该算法借鉴极端梯度提升（XGBoost）算法中构建树的思想过程，通过从3个重要性度量的角度来衡量特征的重要性，避免单一重要性度量的局限性；然后通过改进的序列浮动前向搜索策略（ISFFS）搜索特征子集，使最终得到的特征子集有较高的质量。在8个UCI数据集的对比实验中表明，所提算法具有很好的性能。

利用图像边缘的梯度信息 进行圆形检测的算法