相信对搜索引擎优化感兴趣的人，都听说过Google网页级别。英文是Page Rank，缩写是PR。所谓网页级别，是由 Google的两位创始人Larry Page 和 Sergey Brin 在斯坦福大学开发的衡量网页重要性的一个指标。简单的说，你的网页导入链接越多，你的网页级别就越高。实际上网页A链接到网页B时，Google就认为网页A投了网页B一票。网页B所得的票数越多，网页级别也就越高，也就
MATLAB粒子群优化算法（PSO）作者：凯鲁嘎吉 一、介绍粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization Algorithm）是一种群智能算法，为了寻求全局最优。群体迭代，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。粒子群算法的思想源于对鸟群捕食行为的研究，模拟鸟集群飞行觅食的行为，鸟之间通过集体的协作使群体达到最优目的，是一种基于Swarm Intelligence的
物理优化和逻辑优化是数据库查询优化的两个方面。物理优化：物理优化是指优化查询的物理执行计划，即如何访问磁盘、缓存以及如何进行排序等操作，以便最大化查询性能。物理优化涉及到磁盘 I/O、内存使用、排序算法等方面，通常由数据库自动完成，不需要用户干预。逻辑优化：逻辑优化是指优化查询的逻辑结构，即如何重写查询语句、如何使用索引、如何处理关联查询等操作，以便提高查询的效率。逻辑优化通常涉及到规则优化、代价
转载
2024-09-25 07:04:37
41阅读
前端开发面试知识点大纲：HTML&CSS：
对Web标准的理解、浏览器内核差异、兼容性、hack、CSS基本功：布局、盒子模型、选择器优先级及使用、HTML5、CSS3、移动端适应
JavaScript：
数据类型、面向对象、继承、闭包、插件、作用域、跨域、原型链、模块化、自定义事件、内存泄漏、事件机制、异步装载回调、模板引擎、Nodejs、JSON、ajax等。
参考清风数学建模资料粒子群章节改进粒子群算法改进一 ：自适应惯性权重（1）假设现在求最小值问题，那么： 注意！！！ 代码段：f_i = fit(i); % 取出第i个粒子的适应度 f_avg = sum(fit)/n; % 计算此时适应度的平均值 &n
转载
2024-07-14 19:26:48
152阅读
文章目录一、理论基础1、基本蝴蝶优化算法2、DMABOA改进算法（1）引入非线性惯性权重（2）加入具有全局自适应特征的F分布随机变异（3）融入差分定向变异策略的局部搜索3、DMABOA算法流程二、复杂函数优化问题实验结果分析三、参考文献 一、理论基础1、基本蝴蝶优化算法请参考这里。2、DMABOA改进算法（1）引入非线性惯性权重针对基本蝴蝶算法对于复杂函数收敛速度慢、寻优精度低的缺点，本文在全局
转载
2024-10-09 15:06:19
155阅读
Adobe Photoshop CS5 优化设置 提高运行速度 【图文详解+原理解说】
【前言】Adobe Photoshop CS5 从功能上对硬件性能地利用，比老版本有了很大的改进。但是非高配的朋友，都会抱怨使用起来还是会卡，尤其是开启软件的时候。（当然，也有高配的朋友喊
转载
2024-09-25 06:48:34
49阅读
PSE选择使用PSE进入应用，称为目录(文件名)选择。PSE名称：1PAY.SYS.DDF01 （315041592E5359532E4444463031） 步骤1： 终端通过使用选择（ SELECT） 命令来选择文件名为“1PAY.SYS.DDF01”的支付系统环境而 开始，由此建立支付系统环境并进入初始目录。 注意：发送选择PSE命令，卡片返回6A81（卡被锁
转载
2024-07-11 09:59:40
19阅读
本文大量参考了：国家集训队2019论文集，钟子谦，两类递推数列的性质和应用线性递推数列基本性质和判定方法一些定义：对于无限数列 \(\{a_0,a_1,\cdots\}\) 和有限非空数列 \(\{r_0=1,r_1,\cdots,r_{m-1}\}\)，若对于任意 \(p\geq m-1\)，有 \(\sum_{k=0}^{m-1}a_{p-k}r_k=0\)，则称数列 \(r\) 为数列 \(
转动惯量和惯性张量’的定义转动惯量是表征刚体转动惯性大小的物理量，它与刚体的质量、质量相对于转轴的分布有关。 大家都知道动能E=(1/2)mv¬2，而且动能的实际物理意义是：物体相对某个系统（选定一个参考系）运动的实际能量，（P势能实际意义则是物体相对某个系统运动的可能转化为运动的实际能量的大小）。 E=(1/2)mv¬2 （v¬2为v的2次方） 把v=wr代入上式 (w是
粒子群优化算法(PSO) 1. 概念粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。&n
转载
2024-03-13 20:51:46
73阅读
机器学习——模型优化模型压缩方法squeezeNet的Fire Module有什么特点？ 模型压缩方法低秩近似 神经网络的基本运算卷积，实则就是矩阵运算，低秩近似的技术是通过一系列小规模矩阵将权重矩阵重构出来，以此降低运算量和存储开销。目前有两种常用的方法：一是Toeplitz矩阵（指矩阵中每条自左上至右下的斜线上的元素相同）直接重构权重矩阵，二是奇异值分解（SVD），将权重矩阵分解为若干个小矩
转载
2024-08-27 22:24:08
36阅读
论文：http://www.yugangjiang.info/publication/17MM-PersonAttribute.pdfgithub地址：https://github.com/qiexing/adaptive_weighted_attributeAdaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person A!ribute Classi
转载
2024-04-25 10:45:32
200阅读
目录 前言：一、PID算法分析 （1）比例系数P（2）微分时间常量D（3）积分时间常量I 二、代码模拟三、运行结果 前言：简单介绍PID算法中最简单的位置类，PID算法作为控制理论里面的万金油公式，在自动控制和精准控制方面都有着非常广的应用一、PID算法分析 PID算法的主要组成部分分为三个主要部分
文章目录静态调度与动态调度动态事件动态调度分类重调度策略 静态调度与动态调度动态调度相对静态调度而言的，首先搞明白静态调度是什么。静态调度通常具有以下特征：被调度的工件集合是确定的，不考虑订单插单或取消的情况工件的加工时间是确定的，并且在安排计划时全部工件都已到达，不考虑动态抵达；加工工件的机器是连续可用的，不考虑机器故障。也就是说，在静态调度问题中，所有条件都是已知确定的，是在所有因素不改变的前
PSO（粒子群优化）是一种基于群体的优化算法，广泛用于优化权重和阈值的任务。在机器学习和数据挖掘中，特定的数据模型需要优化参数，以提高预测性能。在本文中，我们将讨论如何使用Python实现PSO来优化模型的权重和阈值。
## 问题背景
在机器学习模型训练过程中，选择合适的权重和阈值对模型的性能至关重要。许多传统的优化方法可能会陷入局部最优解，而PSO算法通过模拟群体智能来避免这个问题。
##
文章目录一、理论基础1、基本布谷鸟算法2、改进的布谷鸟算法(DWCS)（1）非线性惯性权重对数递减策略（2）随机调整的发现概率策略（3）DWCS算法的流程二、仿真实验与分析三、参考文献 一、理论基础1、基本布谷鸟算法请参考这里。2、改进的布谷鸟算法(DWCS)（1）非线性惯性权重对数递减策略动态变化惯性权重主要有以下几类。以下公式中，为当前迭代次数，为最大迭代数，和为的初值和终值。 （1）线性递
# 使用Python实现自适应权重的粒子群优化（PSO）算法
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，受到鸟群觅食行为的启发。在许多应用中，PSO算法的性能受到参数设置的影响，其中粒子的权重是决定算法收敛速度和全局搜索能力的关键因素。本文将指导你如何使用Python实现PSO算法，并在此基础上引入自适应权重机制。
## 流程概
SEO优化如何提高网站权重，网站权重通俗地来讲，就是搜索引擎对这个网站的重视程度，对这个网站的评级，给这个网站打了多少分。对Google来说，权重主要是看PR，其次对页面多的站还可以参考下收录数。搜狗也是类似的，主要看Sogou Rank，参考收录数。百度主要看网站的更新速度，收录数量。一般优化人员，常说的权重是针对一个整站而言的，并不是具体到每个内容页面。考虑到排名算法的复杂性，加上一些猜测，一
转载
2024-02-22 21:29:08
45阅读
1、Python简介1.1 Python是什么Python是一种相当有趣的编程语言 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 1.2 Pthon由来： Python的前世源自鼻祖“龟叔”。1989年，吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）在阿姆斯特丹为了打发无聊的圣诞节，决心开发一个新的
转载
2024-04-22 21:33:31
51阅读
