多臂强盗 该模块实现了多臂 Bandit 算法，如 John Myles White 的书中所描述的， Bandit 算法有助于确定多个选项中的最高平均奖励，而不会在错误的选择上浪费时间。 传统的 A/B 测试使用事后结果的统计抽样； 这是一种尝试不同选项的探索性方法。 不幸的是，这种方法忽略了利用已知好的选择。 这些算法平衡了探索新的、更好的选项的愿望，同时仍然通过使用已知的好的选项来获得尽可能多的奖励。 此代码源自 Bandit Algorithms for Website Optimization提供的。 改进包括文档和简化的更新，使代码更加“pythonic”。 包括测试以使用每个实现的算法生成测试数据。 数据以制表符分隔值的形式保存在此目录中。 为了方便（？）， generate_plots.sh脚本将执行包含的 R 脚本以提供每个算法性能的比较图。 最小的 R 设

基于DSP的雷达信号恒虚警处理算法的实现，孟凡志，索继东，雷达信号的恒虚警率(Constant False Alarm Rate, CFAR)处理技术是现代雷达信号处理的重要内容之一，在雷达目标自动检测中占有不可或缺的重要

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主要为大家详细介绍了运动检测ViBe算法python实现代码，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

这是一个LIC算法的实现,希望能对各位有所帮助.

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一种新的元启发式优化算法，称为蚯蚓优化算法（EWA），已完全实现。 此代码演示了 EWA 如何用于无约束优化（Ackley 函数），它可以轻松扩展以有效地解决各种全局优化问题。 提供了两个版本： EWA_Generation_V1.m 用于固定数量的迭代/代。 EWA_FEs_V1.m 用于固定数量的函数评估 (FE)。

多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果 多维k-means聚类算法java简单实现，导入运行KmeansTest.java可看到结果

haar特征代码matlab 中提琴琼斯人脸检测器 Viola Jones 人脸检测算法的实现 实现的 Viola Jones Detector：采用了 5 个 Haar 类型的特征：其中 haar==1 :5。 这是在calculatehaar.m 文件中定义的。 integerImg.m 函数计算随着 harr 特征的尺寸变化所取点的积分值。 haar 维度根据命令行 haarX = dimX:dimX:window-pixelX 和 haarY = dimY:dimY:window-pixelY 在窗口大小 pixelX = 2:window-dimX 和 pixelY = 2:window-dimY 中更改。 图像权重通过除以 1/(facesize+nonfacesize) 进行归一化，其中人脸大小是人脸图像的数量，非人脸是非人脸图像的数量。 图像权重在 adaboost 函数中根据误报和漏报进行更新。 Adaboost 根据它生成的 harrVal 为所有正确的捕获分配一个捕获值 1。 分类器权重也会根据错误进行更新，新的图像权重会传递给主脚本。 获得的弱分类器为 221

Kmeans算法的C++实现，输入的instance的数据结构有设计为静态数组存储和动态链表存储