MULTI is a complete Integrated Development Environment (IDE) designed especially for embedded systems engineers to assist them in analyzing, editing, compiling, optimizing, and debugging embedded applications.
2021-11-22 18:55:00 624KB Green Hills MULTI GHS
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Online Multi-Granularity Distillation for GAN Compression
2021-11-22 11:02:27 12.26MB
AOT-GAN用于高分辨率图像修复 | AOT-GAN:用于高分辨率图像修复的聚合上下文转换,,,。 引文 如果我们的论文和代码中的任何部分对您的工作有所帮助,请慷慨地引用我们并加注星标 :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: :face_blowing_a_kiss: ! @inproceedings{yan2021agg, author = {Zeng, Yanhong and Fu, Jianlong and Chao, Hongyang and Guo, Baining}, title = {Aggregated Contextual Transformations for High-Resolution Image Inpainting}, booktitle = {Arxiv}, pages={-}, year = {2020} } 介绍 尽管取得了一些令人鼓舞的结果,但是对于现有的图像修复方法来填充高分辨率图像(例如5
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Fuzzy Multi-objective Optimized with Efficient Energy and Time-varying Price for EV Charging System
2021-11-19 12:26:33 353KB 研究论文
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Pardoe的论文“回归传递的提升(ICML 2010)”中的两阶段TrAdaBoost.R2算法 描述 这是Pardoe等人提出的基于Boost的回归任务转移学习算法(TwoStageTrAdaBoostR2)。 在论文“回归传递的提升(ICML 2010)”中。 程序TwoStageTrAdaBoostR2包含两个以scikit-learn风格编写的主要类,其结构如下: Stage2_TrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _stage2_adaboostR2 | predict TwoStageTrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _twostage_adaboostR2 | _beta_binary_search | predict 第一类Stage2_TrAdaBoostR2是sklearn软件包中AdaBoostRe
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leetcode 和 oj 算法与数据结构实现 Algorithms + Data Structures = Programs --Niklaus Wirth 项目主要整理收集常用的数据结构和算法的实现,常见的面试问题的解法,还有 LeetCode、OJ 题目的(参考)解法。代码会以可读性为首要目标,其次简洁易懂,第三才考虑效率(当然这是理想)。 主要是 C 系算法(C、C++、Java)还有 Python 的设计与实现,基本上遵循统一的接口。由于多语言,加上并不是什么大型项目,涉及的依赖也很少,Bazel 非常适合用来作为这个多语言项目的构建工具。不使用 Bazel 完全没问题,因为项目内容都是分散的,彼此之间没有什么联系,只是 Bazel 可以提供一个统一的使用方式。 算法是最适合使用 TDD 进行设计和开发的。因此在 目录中提供使用单元测试的方法,可以作为参考。C++ 使用的是 进行单元测试;Java 当然是 JUnit5;Python 直接使用内置的标准库模块 unittest。 除了测试,文档也是非常有必要的。目前尝试使用 Doxygen 作为一个通用的文档生成工具(主要针对
2021-11-18 14:51:45 38.74MB 系统开源
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状态:存档(代码按原样提供,预计不会更新) 多主体出现环境 环境生成代码() 安装 该存储库取决于软件包。 您将需要克隆mujoco-worldgen存储库并安装它及其依赖项: pip install -r mujoco-worldgen/requirements.txt pip install -e mujoco-worldgen/ pip install -e multi-agent-emergence-environments/ 仅在Mac OS X和带有Python 3.6的Ubuntu 16.04上测试了此存储库 使用 以下列方式环境建设工程:你从一开始Base环境(定义mae_envs/envs/base.py ),然后添加环境模块(如Boxes , Ramps , RandomWalls等),然后在上面的包装。 您可以在mae_envs/envs文件夹中查看示例。 如果要
2021-11-17 10:58:54 69.98MB Python
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以前对多智能体系统的大多数研究都只考虑了一阶和二阶动力学。 在这篇综述中,我们介绍了与分布式高阶线性多主体协调相关的主要结果和进展。 我们还将讨论当前的挑战,并提出一些有前途的研究方向,以及需要进一步研究的未解决问题。
2021-11-16 15:12:34 483KB high-order; multi-agent systems; linear
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Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO)多目标的粒子群算法,包括完整的matlab程序以及实验结果。
2021-11-16 11:53:20 449KB PSO 粒子群 多目标 Multi-Objective
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