链队列题目：初始化队列+入队列+出队列+销毁队列

界面初始化程序:用于实现一个弹窗的所有基本要素，本vi包括控件初始化和界面初始化，以及要注意的一些事项，力求简洁来实现。

MNIST-Tensorflow 99.6599％ 我写了一个Tensorflow代码用于MNIST数据的分类。 您可以使用以下命令获取结果： python main.py 此代码具有以下功能 使用了数据扩充（训练数据：50,000-> 250,000） 使用具有He_initializer的3x3转换，交错转换，衰减速率为0.9的batch_norm，Max_Pooling 激活功能为tf.nn.leaky_relu 使用全球平均池代替MLP 使用L2正则化损失，学习率衰减，beta1 = 0.5的Adam优化 它包含Tensorboard，保存，恢复的代码 环保环境 操作系统：Ubuntu 16.04 的Python 3.5 Tensorflow-gpu版本：1.4.0rc2（要求版本1.4.0以上） 如果出现错误，例如： "Expected int32, g

针对差分进化算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题, 提出一种具有人工蜂群搜索策略的差分进化算 法. 利用人工蜂群搜索策略很强的探索能力, 对种群进行引导以帮助算法快速跳出局部最优点. 此外, 为了提高算法 的全局收敛速度, 采用一种基于反学习的初始化方法. 通过对12 个标准测试函数进行仿真实验并与其他算法相比较, 表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力.

C#应用源码资料

针对人工蜂群算法存在易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,提出一种改进邻域搜索策略的人工蜂群算法.首先,将混沌思想和反向学习方法引入初始种群,设计混沌反向解初始化策略,以增大种群多样性,增强跳出局部最优的能力;然后,在跟随蜂阶段根据更新前个体最优位置引入量子行为模拟人工蜂群获取最优解,通过交叉率设计更新前个体最优位置,并利用势阱模型的控制参数提高平衡探索与开发的能力,对观察蜂邻域搜索策略进行改进,以提高算法的收敛速度和精度;最后,将改进人工蜂群算法与粒子群算法、蚁群算法以及其他改进人工蜂群算法进行比较,利用12个标准测试函数进行仿真分析.结果表明,改进算法不仅提高了收敛速度和精度,而且在高维函数优化方面具有一定的优势.

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本文主要是基于FPGA的AD7656的初始化程序、

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带有gpu支持的基本kmeans算法（带有Forgy初始化的劳埃德方法）的pytorch实现 用法： from kmeans_pytorch . kmeans import lloyd import numpy as np A = np . concatenate ([ np . random . randn ( 1000 , 2 ), p . random . randn ( 1000 , 2 ) + 3 , p . random . randn ( 1000 , 2 ) + 6 ], axis = 0 ) #lloyd(X, n_clusters, device=0, tol=1e-4) clusters_index , centers = lloyd ( A , 2 , device = 0 , tol = 1e-4 ) 有关一些测试示例，请参见kmeans_test.ipynb