In Hacker’s Delight, Second Edition, Hank Warren once again compiles an irresistible collection of programming hacks: timesaving techniques, algorithms, and tricks that help programmers build more elegant and efficient software, while also gaining deeper insights into their craft. Warren’s hacks are eminently practical, but they’re also intrinsically interesting, and sometimes unexpected, much like the solution to a great puzzle. They are, in a word, a delight to any programmer who is excited by the opportunity to improve.

通过混合转换和依赖于峰值时序的反向传播来启用深度峰值神经网络 这是与在发表的论文“使用混合转换和峰值定时依赖的反向传播实现深度尖峰神经网络”相关的代码。 培训方法 培训分以下两个步骤进行： 训练ANN（'ann.py'） 将ANN转换为SNN并执行基于尖峰的反向传播（'snn.py'） 档案文件 'ann.py'：训练一个ANN，可以提供输入参数来提供建筑设计，数据集，训练设置 'snn.py'：从头开始训练SNN或执行ANN-SNN转换（如果有预训练的ANN可用）。 / self_models：包含ANN和SNN的模型文件 'ann_script.py'和'snn_script.py'：这些脚本可用于设计各种实验，它创建可用于运行多个模型的'script.sh' 训练有素的人工神经网络模型 训练有素的SNN模型 问题 有时，“ STDB”的激活在训练过程中会变得不稳定，从而

免责声明 此 repo 仅供个人使用（尽管您可以随意咨询），旨在通过algorithmic-skills-sharpening-stuff跟踪/记录我的所有恶作剧。 里面的代码不是为了漂亮或清晰，它的唯一目的是在在线评委中获得 AC。

这篇paper是Hinton大牛在2006你那发表的文章，该文在神经网络的深度学习领域取得重大突破。

主元分析（PCA）MATLAB实现（NIPLS）+实例

文件包含2021年群智能优化算法的变色龙群算法，参考文献为：Braik Malik Shehadeh. Chameleon Swarm Algorithm: A bio-inspired optimizer for solving engineering design problems[J]. Expert Systems With Applications, 2021, 174。适合机器学习、优化计算以及算法设计的研究者使用。

抢先优先级调度 Java中的抢占式优先级调度（OS）算法 介绍 优先级调度是一种基于优先级调度进程的方法。 在此算法中，调度程序根据优先级选择要工作的任务。 具有较高优先级的过程应首先执行。 在“抢先式优先级调度”中，当某个进程到达就绪队列时，将其优先级与就绪队列中存在的其他进程的优先级以及当时CPU正在执行的优先级进行比较时间。 接下来，将在所有可用进程中将优先级最高的那个分配给CPU。 抢占优先级调度和非抢占优先级调度之间的区别在于，在抢占优先级调度中，可以在更高优先级的作业到达时停止正在执行的作业。 一旦所有作业在就绪队列中可用，该算法将充当非抢先优先级调度，这意味着调度的作业将一

偏最小二乘算法（PLS）MATLAB实现+实例

在这个模拟中，最小均方 (LMS) 和最小均方 (LMF) 算法在非高斯噪声环境中进行了系统识别任务的比较。 众所周知，在非高斯环境中，LMF算法优于LMS算法，在此实现中可以看到相同的结果。 此外，还对附加白均匀噪声的定制功能进行了编程。

江南大学物联网工程学院，无线射频实验-ALOHA算法 MATLAB程序