梯度法在极小点附近的收敛速度越来越慢。人们试图找到这样一种方向：它直接指向最优点，从任意选定的初始点出发，沿此方向迭代一次就达到极小点。对于一些函数，牛顿法就可以达到此目的，它利用二次函数来代替原目标函数，以二次函数的极小作为原目标函数的极小点的近似，并逐步逼近该点。

资源包括两个算法的python实现，分别是共轭梯度法和BFGS法，利用Numpy与Sympy，实现了只需输入函数与初始点等基本条件，即可求解并输出迭代过程种各参数变化。

相机标定是机器人视觉系统中实现精确定位的重要前提,针对传统相机标定精度不高的问题,提出基于改进粒子群算法的相机标定优化方法。该方法以张正友标定方法获得相机内参初始值,在不同迭代阶段实现对惯性参数非线性自适应调整,以平衡局部和全局搜索能力;对社会和自身学习率采用不同迭代阶段正余弦变化的动态自调整策略,进一步提高全局搜索能力与后期搜索精度;在粒子群快要陷入局部最优时,采用驱散机制扩大粒子群所在空间范围,避免算法过早收敛。实验结果表明,所提相机标定方法与传统标定方法相比具有较高的精度和较好的可重复性。

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基于可靠性分析的公交线网优化方法研究，孙静，，公交系统受到多种随机因素的作用，例如天气状况、交通事故等，因此，在公交系统的规划和管理中只考虑到常量指标是不够的，可靠性

适合想学习机器学习的，但是又没有什么数学基础，对机器学习和深度学习的种种只是都不来了解，这里面有Machine Learning必备的六本书，对你一定会有很大帮助

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