蜜蜂CNN模糊进化深度学习算法（人脸识别，智能优化算法，MATLAB源码分享） 在训练阶段之后，可以使用进化算法拟合深度学习权重和偏差。 这里，CNN用于对8个人脸类别进行分类。 在CNN训练之后，创建初始模糊模型以帮助学习过程。 最后，CNN网络权重（来自全连接层）使用蜜蜂算法训练，以自然启发的方式进行拟合（这里是蜜蜂的行为）。 可以将数据与任意数量的样本和类一起使用。 请记住，代码的参数是根据数据进行调整的，如果要替换数据，可能需要更改参数。 图像数据大小为64*64，2维，存储在“CNNDat”文件夹中。 因此，重要的参数如下： “numTrainFiles”=您必须根据每个类中的样本数量来更改它。 例如，如果每个类有120个样本，那么90个就足够好了，因为90个样本用于训练，而其他样本用于测试。 “imageInputLayer”=图像数据的大小，如[64 64 1] “fullyConnectedLayer（完全连接层）”=类的数量，如（8） “MaxEpochs”=越多越好，计算运行时间越长，如405。 “ClusNum”=模糊C均值（FCM）聚类数，如3或4很好

RetrolFit+rxjava + okHttp与服务 交互的例子+取消retrolfit网络请求

提出一种功耗限制下测试端口选择优化的方法，从而缩短测试时间。以系统功耗确定测试端口对数，以内核测试占用网络资源最少和测试时间最短为目标，为被测核选择端口位置。利用云进化算法对不同端口位置组合寻优，快速收敛到适应值最佳的测试端口组合，完成测试方法研究。以ITC’02基准电路作为实验对象，针对不同规模NoC，实验结果表明，这种方法提高了测试效率，缩短了测试时间，降低了测试代价。

GB∕T 36464.3-2018 信息技术 智能语音交互系统 第3部分：智能客服.pdf

Python-C++交互技术简介 Python-C++交互技术简介

谷歌浏览器驱动117版本，具体版本号为：117.0.5938.35 (r1181205)。

主要研究一种基于RFID的交互式盲杖，此交互式盲杖由两部分组成，盲杖部分由盲人持有，有源电子标签部分由盲人的亲朋好友所携带。适用人群是盲人及一些弱视群体。主要实现两大功能，避障和社交。利用传统的超声波装置实现避障，当前方2 m内有障碍物时通过语音提示盲人绕道行走；同时利用射频识别技术（RFID）识别周边4 m内的熟人，通过语音告诉盲人熟人的信息，以此实现盲人主动与熟人打招呼。相较于市面上广泛存在的智能盲人用品，此装置主要实现社交功能。

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