一、作者发现的问题：graph(为了区别图像image) 的 NN (neural networks) 只使用的graph/Hypergraph 初始的图结构，忽略了训练过程中的特征嵌入问题。 **二、解决方法：**提出了新的超图模型DHGNN=DHG(超图结构)+HGC(超图卷积）1.DHG模块： 先根据k-means聚类X，即预先处理X，方便建模。(k-means处理X流程)1.1 k-mea
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2024-04-08 15:49:11
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1.3、量子信息1.4、量子门1.5、量子并行计算原理2、典型量子算法2.1、Shor算法2.2、Grove算法
简介Redis 在 2.8.9 版本添加了 HyperLogLog 结构。Redis HyperLogLog 是用来做基数统计的算法，HyperLogLog 的优点是，在输入元素的数量或者体积非常非常大时，计算基数所需的空间总是固定 的、并且是很小的。在 Redis 里面，每个HyperLogLog 键只需要花费 12 KB 内存，就可以计算接近 2^64 个不同元素的基 数。这和计算基数时，元素
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2024-07-15 07:18:47
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辐射单位射线能量，单位，普朗克常数，电磁波频率
电子伏特：一个电子（电量为1.6×10C）经过1的电位差加速后获得的动能。照射量exposure，符号，单位是致电离辐射给予质量为的空气的电荷量。
衡量射线对空气的电离能力。
伦琴R：吸收剂量absorbed dose，符号，单位是致电离辐射给予质量为的受照物质的平均能量。
反映介质吸收辐射能量的程度。
拉德rad：
由于单位很大，实际中用更小的单位
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#1. 模版
###file => settings => Editor => file and code template => python script => 右上方
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
#2. 文
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2024-03-30 20:48:16
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基数计数基本概念基数计数(cardinality counting)通常用来统计一个集合中不重复的元素个数，例如统计某个网站的UV，或者用户搜索网站的关键词数量。数据分析、网络监控及数据库优化等领域都会涉及到基数计数的需求。 要实现基数计数，最简单的做法是记录集合中所有不重复的元素集合，当新来一个元素，若中不包含元素，则将加入，否则不加入，计数值就是的元素数量。这种做法存在两个问题：当统计的数据量
1论文思路：目前多摄像机三维目标检测的发展趋势是采用统一鸟瞰图(BEV)表示。然而，直接将从图像平面图中提取的特征转换为BEV必然会导致特征失真，尤其是在感兴趣的目标周围，使目标模糊到背景中。为此，本文提出OA-BEV网络，该网络可以插入到基于BEV的三维目标检测框架中，通过结合目标感知伪3D特征和深度特征来显现目标（bring out the objects)。这些特征包含关于目标的位置和3D结
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2024-10-03 10:53:14
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Hyper-V系列四: Hyper-V实实在在的好处与快捷
虚拟化技术在减少企业的总体拥有成本方面优势巨大，极大地提升服务器的利用率，比如从原本的10~20%提升到60~70%；其中最显著的优势就是节省了能耗。如果企业以2:1的比例应用虚拟化技术进行服务器整合将服务器的数量减少一半，那么这所节省的能耗和成本将是个不可思议的数字。
每月的能源支出账单只能反映出节能方面，而设备采购
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2024-03-18 10:53:53
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# 实现 Python Hypervolume
## 简介
在开始介绍如何实现 Python Hypervolume 之前，我们先来了解一下 Hypervolume 是什么。Hypervolume 是一个用于多目标优化问题的指标，用于衡量解空间中的解的优劣。在 Python 中，我们可以使用 `deap` 库来计算 Hypervolume。
## 整体流程
下面是实现 Python Hyper
原创
2023-08-20 09:39:04
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今天讲一个转跳函数，此函数又叫超链接函数——HYPERLINK，使用这个函数可以方便地控制当前页面ACTIVATE的位置。为什么要引入这个函数呢？比如在做表格时，当你需要告诉读者一个引用的结果时，要去找到这个证据，这时，你的工作表就要有一个链接，直接到你需要的位置、或者文件、或者网页、或者其他你需要的位置，而不需要你再去找了。这样就提高了你的效率，也提高了你的报表的质量。我们先引入这个函数，看看这
# 在Python中实现超体积（Hypervolume）的计算
超体积（Hypervolume）是一种被广泛用于多目标优化问题中评估算法性能的指标。本文将引导您通过一个完整的流程，学习如何在Python中实现超体积的计算。即使您是初学者，也能轻松跟上这个过程。
## 流程概述
以下是实现超体积的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-
在进行复杂的优化问题时，"hypervolume" 是一个重要的概念，尤其在多目标优化中，它用于评估解集的优越性。为了实现高效的“hypervolume”计算，我们可以使用 Python 进行实现。以下是该过程的详细记录。
## 协议背景
在多目标优化的研究中，hypervolume 指标用于量化解集在目标空间中所占有的体积，强调了解集的多样性和覆盖性。通过这个指标，我们能够更有效地评价不同算
最近做了一些多目标跟踪方向的调研，因此把调研的结果以图片加文字的形式展现出来，希望能帮助到入门这一领域的同学。也欢迎大家和我讨论关于这一领域的任何问题。
相关方向 这些是我所了解的多目标跟踪（MOT）的一些相关方向。其中单目标跟踪（VOT/SOT）、目标检测（detection）、行人重识别（Re-ID）都是非常热门的方向。而偏视频的相关方向就比较冷门。而且今
标记语言的真正威力在于其收集能力，它可以将收集来的文档组合成一个完整的信息库，并且可以将文档库与世界上的其他文档集合链接起来。这样的话，读者不仅可以完全控制文档在屏幕上的显示，还可以通过超链接来控制浏览信息的顺序。这就是 HTML 和 XHTML 中的 “HT” - 超文本（hypertext），就是它将整个 Web 网络连接起来。 超文本的基础知识
超文本的基本特征就是可以超链接文档；你可以
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2024-09-27 18:11:09
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群体优化算法python工具箱分享（GA、PSO、CS、GWO、WOA、HHO），持续更新…之前在学校写论文的时候各种群体优化算法用得挺多的，工作之后虽然没怎么用了，不过这类算法在优化一些算法超参数的时候还是比较有用的，比如优化SVM。。。准备空闲的时候将这类算法整合成一个工具箱方便使用，目前写好了GA、PSO、CS、GWO、WOA、HHO，后续有空更新其他算法。工具箱为每个优化算法提供统一的参数
在LDA主题模型之后，需要对模型的好坏进行评估，以此依据，判断改进的参数或者算法的建模能力。Blei先生在论文《Latent Dirichlet Allocation》实验中用的是Perplexity值作为评判标准。 一、Perplexity定义perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型
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2024-07-30 17:55:49
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算法部分1. 评价类模型2. TOPSIS3. 线性规划4. 聚类分析5. 预测模型6. 拉伊达准则(对异常值进行剔除)7. 数据拟合8. 图论代码练习1. 模拟圆周率2. 斐波那契数列3. 四只鸭子落在一个圆中概率4. 方程2: y" = uy' + y,初值y(0) = 1,y(0) =0 matlab代码大全 1. 评价类模型2. TOPSIS构造计算评分的公式：topsis评价模型:将
参考：http://www.doc88.com/p-1843537567507.html参考：Computational Personality Recognition in Social Media by G. Farnadi, G. Sitaraman, S. Sushmita, F. Celli, M.Kosinski, D. Stillwell, S. Davalos, M-F. Moen
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2024-04-11 06:47:26
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An Improved Dimension-Sweep Algorithm for the Hypervolume Indicator1.摘要本文提出了一种递归
原创
2022-07-14 18:32:27
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【多目标优化】 1. 多目标优化的相关基本概念 【多目标优化】 2. 非支配排序遗传算法 —（NSGA、NSGA-II) 【多目标优化】 3. 基于分解的多目标进化算法 —（MOEAD) 在学习多目标优化的过程中，尤其涉及Pareto相关知识的一些概念的时候，公式与严谨逻辑的定义，在初学状态下，很难准确的认识并理解这些概念，本
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2024-03-25 09:16:26
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