PPT是我整理的对最小二乘法的学习好理解，内容包括： 1.什么是最小二乘法 & 如何求解 2.最小二乘法是否一定有解 & 几何意义 3.最小二乘法如何保证全局最优 4.加权最小二乘法(WLS) 5.最小二乘法使用条件 & 应用场景 6.最小二乘法优缺点 & 优化算法 7.引申讨论

详细讲解linux内核参数，及日常调优，包括网络，文件系统，tcp,内存等

针对前处理软件GAMBIT的参数化建模要求,利用VB强大的编程功能,生成可以被GAMBIT调用的日志文件,为解决通用程序和专业需要之间的矛盾,增强GAMBIT的参数化建模功能提供了一种新的方法,并以冷凝器排管截面图为例进行了阐述

M. B. Salah参数核图割算法的Matlab代码，个人感觉是效果很好的图像分割方法。 参考文献 [1] M. B. Salah, A. Mitiche and I. B. Ayed. Multiregion Image Segmentation by Parametric Kernel Graph Cuts[J]. IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 20(2): 545-557.

这是一个简单的应用LSTM在Pytorch文本分类任务上，使用贝叶斯优化超参数调优。 【配置】 可以在src/constants.py文件中设置各种超参数。 每个变量的说明如下。 注意，对于贝叶斯优化，要调优的超参数应该以元组的形式传递。 你可以将参数设置为一个元组或一个特定的值。 前者意味着该论证将被纳入贝叶斯优化的主题，而后者意味着它不应被纳入。 【操作运行】 参考代码中的项目说明文件，按照说明一步步操作

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传统的PID控制器参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量，因此智能算法如遗传算法（SGA）和粒子群算法（PSO）被用于参数优化，弥补传统算法的不足，但是遗传算法在进化过程中收敛速度慢，粒子群算法存在易于早熟的缺点。在分析量子粒子群算法（QPSO）的基础上，在算法中引入了权重系数，提出使用改进的量子粒子群算法（WQPSO）优化PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后，通过三个传递函数实例，分别使用Z-N、GA、PSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计，并对结果进行了分析。

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