基因交叉，或者基因重组，就是把两个父体部分结构加以替换，生成新的个体的操作，习惯上对实数编码的操作叫做重组（Recombination），对二进制编码的操作称为交叉（crossover）1。重组算法（Recombination） 实值重组产生子个体一般是用下边这个算法： 子个体=父个体1 + a × ( 父个体2 - 父个体1 ) 这里a是一个比例因子，可以由[ -d, 1+d] 上边服从均匀分布
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2024-05-29 15:13:34
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文章目录第二十章 遗传算法-史上最直观交叉算子（动画演示）20.1 单点交叉（Single-point crossover）20.2 两点交叉（Two-points crossover）20.3 多点交叉（Multi-point crossover）20.4 部分匹配交叉（Partially-matched crossover，PMX）20.5 均匀交叉（Uniform crossover）20
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2023-11-25 16:01:24
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目录1 前言2 图像梯度2.1 梯度公式的离散形式2.2 图像的梯度表示2.3 图像梯度的最简单计算方法2.4 直接应用梯度找图像边缘的问题以及解决方案3 边缘检测 3.1 好的边缘检测器应具备的要素3.2 简单的边缘检测算子3.2.1——Prewitt（普鲁伊特）算子3.2.2——soble（索贝尔）算子3.2.3——Laplacian（拉普拉斯）算子3.2.4——Robe
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2024-08-17 15:34:55
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交叉表是一种特殊的透视表，往往用来统计频次，也可以使用参数aggfunc指定聚合函数实现其他功能。扩展库pandas提供了crosstab()函数用来生成交叉表，返回新的DataFrame，其语法为：crosstab(index, columns, values=None, rownames=None, colnames=None, aggfunc=None, margins=False, dro
关于遗传算法中的permutation coding问题的交叉算子种类介绍 见文章
Inver-over 算子 1998：Inver-over 算子可以看作是GA中交叉和变异的混合方法 Inver-over步骤：随机初始化种群P如果没达到temination，对每一个个体，，随机从 中选择一个city c执行下面的循环，生成随机数
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2024-08-12 17:29:18
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广泛用于背包问题、特征选择、车辆路径问题等优化任务。随着研究的深入，未来交叉算子将向更智能、自适应方向发展。
100个个体,交叉概率为0.1,并不代表交叉个体数为10个.这是一个概率问题. 另外,交叉概率一般会取0.5-1这个范围内,0.1未免有点小. 自适应的遗传算法,一般在迭代初期会有较大的交叉概率,越往迭代后期,交叉概率越小. 而变异概率则相反. 标准的交叉如下： 假设六个个体的编号为从1至6，两两配对共分为3对母代个体。 第1对母代个体：随机生成一个随机数r，如果r<=0.6，则进行交叉。交
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2024-01-04 16:26:54
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lambda算子是一切函数式语言的基础，明白lambda算子对于掌握函数式语言有着许多好处。最近学习相关知识略有所得，故在此写出以备忘：1 基础λ 算子是函数式编程的理论基础，是图灵机外的另一种计算模型。 它十分简洁，只有三条产生规则，却可以表达一切可计算的函数。λ 算子的核心概念是表达式expression。λ 算子的产生规则如下： <expression> ::= <name
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2024-05-23 19:58:14
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遗传算法通过交叉算子来维持种群的多样性，应该说交叉算子是遗传算法中最重要的操作。针对不同的优化问题，有多种不同的交叉算子前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站单点交叉单点交叉通过选取两条染色体，在随机选择的位置点上进行分割并交换右侧的部分，从而得到两个不同的子染色体。单点交叉是经典的交叉形式，与多点交叉或均匀交叉相比，它交叉混合的速度较慢（
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2023-10-11 00:14:08
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目录一. 概念：张量、算子二. 使用pytorch实现张量运算1.2.1 创建张量1.2.1.1 指定数据创建张量1.2.1.2 指定形状创建张量1.2.1.3 指定区间创建1.2.2 张量的属性1.2.2.1 张量的形状1.2.2.2 形状的改变1.2.2.3 张量的数据类型1.2.2.4 张量的设备位置1.2.3 张量与Numpy数组转换1.2.4 张量的访问1.2.4.1 索引和切片1.2.
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2024-01-02 13:32:46
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1.RDDSpark提供了两种创建RDD的方式： （1）由一个已经存在的Scala集合进行创建。 （2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等。1.1读取文件textFile()val rdd = sc.textFile("/home/student.txt")//文件路径1.2集合创建RDDSpark会将集
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2024-01-15 07:06:39
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利用Python实现数据透视表和交叉表1、透视表 pivot table透视表（pivot table）是常见的数据汇总工具，它根据一个或多个键对数据进行聚合，根据行和列上的分组键将数据分配到矩形区域中。pandas中使用pivot_table方法创建透视表，pd.pivot_table(data,values=None,index=None,columns=None,aggfunc='mean'
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2023-10-13 20:20:57
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数据 透视表 and 交叉表先看数据是什么样的 ...#date
dati = ['2019-11-01','2019-11-02','2019-11-03']*3rng=pd.to_datetime(dati)
df=DataFrame({'date':rng,'key':list('abcdabcda'),'value':np.random.randn(9)*10})
df
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2023-08-22 21:33:35
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摘要：针对飞蛾扑火优化算法收敛速度慢以及计算后期易收敛到局部最优解
原创
2023-05-04 12:01:17
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图像的梯度计算的是图像变化的速度，对于边缘部分呢灰度值变换大，梯度值也大，相反则灰度值变化小，梯度值小图像梯度值严格说应该需要求导数，但是图像梯度一般通过计算像素值的差，来得到梯度的近似值以下介绍三种算子的使用Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子 Sobel算子是一种离散的微分算子，该算子结合了高斯平滑处理和微分求导运算。 该算子利用局部差寻找边缘Sobe
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2024-02-02 16:44:29
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索伯算子（sobel operator）常用于边缘检测，在粗精度下，是最常用的边缘检测算子，以广泛应用几十年。sobel算子由两个3X3的卷积核构成，分别用于计算中心像素邻域的灰度加权差。分为垂直方向和水平方向的索伯滤波器Gx and Gy。sobel 算子的用途主要为:边缘检测时: Gx用于检测纵向边缘, Gy用于检测横向边缘.计算法线时: Gx用于计算法线的横向偏移, Gy用于计算
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2023-11-27 12:12:53
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目录前言转换算子一、Value类型1. map2. mapPartitions3. mapPartitionsWithIndex4. flatMap5. glom6. groupBy7. filter8. sample9. distinct10. coalesce11. sortBy二、双Value类型1. intersection2. union3. subtract4. zip三、K-V类型
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2023-06-09 22:40:17
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首先明确一点：学计算框架主要就是学2部分：1.资源调度 2.任务调度 写一个spark程序包含加载配置文件，创建上下文，创建RDD , 调用RDD的算子，用户在算子中自定义的函数 map端：狭窄的理解是MapReduce中的map端，本质就是将数据变成你想要的形式，例如：按照空格切分，乘2等等操作。 shuffle : 分为shuffle write（临时存到本地磁盘）和shuffle read（
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2024-02-22 22:38:04
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目录 xgb问题总结1、xgboost未学习到交叉特征如何解决分析（性别&年龄）2、xgboost如何处理离散类特征 3、xgboost调的参数有哪些通用参数Booster参数学习任务参数4、调参的通用方法5、xgb对缺失值是怎么处理的？6、XGBoost为什么使用泰勒二阶展开？7、正则惩罚的是什么？8、XGB寻找最佳分裂点9. 停止生长10. XGBoost为什么快1
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2024-01-10 17:21:53
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在讨论边缘算子之前，首先给出一些术语的定义：(1)边缘：灰度或结构等信息的突变处，边缘是一个区域的结束，也是另一个区域的开始，利用该特征可以分割图像。(2)边缘点：图像中具有坐标[x，y]，且处在强度显著变化的位置上的点。(3)边缘段：对应于边缘点坐标[x，y]及其方位 ，边缘的方位可能是梯度角。二、Sobel算子的基本原理Sobel算子是一阶导数的边缘检测算子，在算法实现过
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2023-12-31 21:59:28
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