麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。

matlab实数编码代码快照压缩成像（PnP-SCI）的即插即用算法 这个软件库包含了纸张的MATLAB代码插件和播放算法大型快照压缩成像在计算机视觉IEEE / CVF会议和模式识别（CVPR）2020（口服）的，和。 图1.使用提议的PnP-SCI算法以深去噪器作为图像/视频先验，重构为大型Football视频（3840×1644×48） ，表示为PnP-FFDNet（右下）。 为了进行比较，左下和右上分别显示了地面真实情况和使用GAP-TV（ICIP'16）的结果。 所拍摄的图像（左上角）尺寸为UHD（3840×1644），并从快照测量中恢复了48帧。 Football视频来自。 快照压缩成像（SCI） 快照压缩成像（SCI）提出了一个问题，我们可以将多维视觉信息编码为低维采样。 因此，如图2所示，SCI指的是对快照中的三维或二维数据使用不同的掩码（或编码Kong径）进行编码，如图2所示。典型的应用是高速成像（在时间上具有变体蒙版），高光谱成像（具有光谱变体蒙版），光场成像（具有角变体蒙版）以及同时进行多维成像和传感。 图2.视频SCI的感测过程（左）和使用建议的PnP-FFDN

基于神经网络的退化图像复原算法是一种通过训练深度学习模型来恢复退化图像质量的方法。这种算法利用神经网络的强大表示学习能力，能够学习从模糊、噪声等退化图像中提取出干净、清晰的原始图像信息。

主要介绍了python买卖股票的最佳时机（基于贪心/蛮力算法）,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

使用Python的动手深度学习算法 这是Packt发布的《 的代码库。 通过使用TensorFlow实施深度学习算法和广泛的数学知识 这本书是关于什么的？ 深度学习是AI领域最受欢迎的领域之一，可让您开发各种复杂程度不同的多层模型。 本书涵盖以下激动人心的功能： 实施基础到高级的深度学习算法 掌握深度学习算法背后的数学 熟悉梯度下降及其变体，例如AMSGrad，AdaDelta，Adam和Nadam 实施循环网络，例如RNN，LSTM，GRU和seq2seq模型 了解机器如何使用CNN和胶囊网络解释图像 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 该代码将如下所示： J_plus = forward_prop(x, weights_plus) J_minus = forward_prop(x, weights_minus) 这是您需要的本

垃圾回收，相关的算法与实现，非常不错的书籍，垃圾回收，相关的算法与实现，非常不错的书籍，

《深度学习必修课：进击算法工程师》配套代码

网易2.2.8滑块识别算法（坐标识别）

遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。