一个异常检测库，包含最先进的算法和功能，例如实验管理、超参数优化和边缘推理。 Anomalib 是一个深度学习库，旨在收集最先进的异常检测算法，用于在公共和私有数据集上进行基准测试。Anomalib 提供了最近文献中描述的几种即用型异常检测算法的实现，以及一组有助于开发和实现自定义模型的工具。该库非常关注基于图像的异常检测，该算法的目标是识别异常图像或数据集中图像中的异常像素区域。Anomalib 不断更新新算法和训练/推理扩展，所以请继续检查！ 主要特点： 最大的即用型深度学习异常检测算法和基准数据集的公共集合。 基于PyTorch Lightning的模型实现，以减少样板代码并将实现工作限制在基本要素上。 所有模型都可以导出到OpenVINO中间表示 (IR)，以在英特尔硬件上进行加速推理。 一组推理工具，用于快速轻松地部署标准或自定义异常检测模型。

多SKU生产计划的分布式优化算法(python 代码)

标准、并行、约束和多目标 EGO 算法(matlab)(代码) 标准EGO算法（EGO_EI.m）1．对于克里金建模，高斯相关函数用作相关函数，常数均值用作趋势函数。我在《通过代理建模进行工程设计：克里金模型实用指南 2》一书中引用了一些代码。MATLAB fmincon函数用于在训练 Kriging 模型时最大化likehihood 函数以获得估计的超参数。通过实数编码遗传算法3最大化预期的改进函数。 并行高效全局优化算法 约束高效全局优化算法 多目标高效全局优化算法

动画 matplot 粒子群优化算法(python) 从生成带有世代的幻灯片 .gif 更改为实时 22 帧动画

用于学习、可视化和理解优化技术和算法。

首先运行 mainofmain.m Curious-II：一种基于多新奇搜索的子群多/多目标优化算法(matlab)(代码)

基于OTSU算法的指纹图像分割matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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【doc】Matlab在遥感图像融合算法及质量评价中的应用.doc

EigenFace算法详解及Matlab代码20140103.docx