通用模拟退火优化算法的 Julia 代码。该代码可以找到连续变量的多模态函数的全局最大值（或最小值）。 使用‘模拟退火’算法最小化连续变量的多模态函数，本文的勘误表可在此处获得 该代码是通用的，可以应用于具有任意数量参数的优化问题。优化参数的个数称为优化空间的维度（代码中用变量“D”表示）。要使用代码，必须定义优化空间的维度和边界 算法最大化函数fitness.jl。存储库中存在的 Fitness.jl 文件中实现了一组基准函数。用户可以使用他/她自己的健身功能。适应度函数的输出需要是单个标量值。对于自定义适应度函数，主优化代码中只需要很少的调整。只有维度 (D) 和边界（数组 bL 和 bU）必须根据适应度函数进行调整。代码应该可以正常工作，无需任何进一步的修改。 优化算法的行为由代码中的以下参数决定： gmax = 1000; # Maximum number of generations (max iteration number) Ns = 20; # tests for step variation NT

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ddpg-aigym 深度确定性策略梯度 Tensorflow中深度确定性策略梯度算法的实现（Lillicrap等人 。） 如何使用 git clone https://github.com/stevenpjg/ddpg-aigym.git cd ddpg-aigym python main.py 培训期间 一旦训练 学习曲线 InvertedPendulum-v1环境的学习曲线。 依存关系 Tensorflow（在tensorflow版本0.11.0rc0 ） OpenAi体育馆 Mujoco 产品特点 批量归一化（提高学习速度） 梯度转换器（在arXiv中提供： ） 注意 使用不同

这个简短的脚本不断从 windows 声卡（线路输入的麦克风）读取声音数据并显示更新的频谱。 它主要是使用内置 Windows 声卡的数据采集示例。

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RUNS = CONTIGUOUS(A,NUM) 返回向量 A 中元素 NUM 的连续运行的开始和停止索引。A 和 NUM 可以是整数或字符的向量。 输出 RUNS 是一个 2 列元胞数组，其中第一列的第 i 行包含来自向量 NUM 的第 i 个值，第二列的第 i 行包含一个由向量​​ NUM 中第 i 个值的运行的开始和停止索引组成的矩阵。 这些矩阵具有以下形式： [开始运行1 停止运行1] [startRun2 stopRun2] [……] [开始运行N 停止运行N] 示例：查找向量 A 中 '0' 和 '2' 的运行，其中 A = [0 0 0 1 1 2 2 2 0 2 2 1 0 0]; 运行 = 连续（A，[0 2]） 运行 = [0] [3x2 双] [2] [2x2 双] '0' 运行的开始/停止索引由 run{1,2} 给出： 1 3 9 9 13 14 RUN