Python骚操作 | 用Python来P图给大家带来一篇关于PIL的文章，PIL全称是Python Image Library，顾名思义，是用来做图像处理的。用这个库，可以实现很多PS里的效果，比如像图片模糊、寻找轮廓、边缘检测等等。我们来看看具体怎么做到的呢？PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致，只有你想不到的没有我P不了的，任何正经的图片在都可以变成搞笑图片（比如下图）当然也可
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2023-11-29 05:30:00
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在图像处理中，以Dennis Gabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。Gabor滤波器的频率和方向表示被许多当代视觉科学家认为与人类视觉系统的频率和方向表示相似。它们被发现特别适合于纹理表征和辨别。 在空间域，二维Gabor滤波器是由正弦平面波调制的高斯核函数(见Gabor变换)。 一些
目录PSO和GA的相同点PSO和GA不同点粒子群算法（PSO）和遗传算法(GA)都是优化算法，都力图在自然特性的基础上模拟个体种群的适应性，它们都采用一定的变换规则通过搜索空间求解。PSO和GA的相同点都属于仿生算法。PSO主要模拟鸟类觅食、人类认知等社会行为而提出；GA主要借用生物进化中“适者生存”的规律。都属于全局优化方法。两种算法都是在解空间随机产生初始种群，因而算法在全局的解空间进行搜索，
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2023-07-04 19:42:58
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粒子群算法属于智慧算法的一类，与该类算法类似的还有蚁群算法，遗传算法等。大家可以将这几种算法进行比较。粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）属于进化算法的一种，是通过模拟鸟群捕食行为设计的。从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的品质。在这里，我们举一个例子来深入理解一下该算法：假设有一鸟群，在一座岛上某个地方放有食物，但是鸟群并不知道食物在
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2023-07-05 13:59:28
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# 使用Python实现粒子群优化算法（PSO）
粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，广泛应用于各种优化问题。本文将帮助刚入行的小伙伴了解如何在Python中实现PSO算法。我们将一步步走过这一过程，确保你能够理解每个步骤的具体内容。
## PSO实现流程
| 步骤 | 描述
在金融行业里，大家对于系统稳定运行比精准运行，更迫切的需求。这也是为什么位于国内四大行之首的工商银行，后台业务系统还是多年没升级。原因之一是考虑到系统需要稳定运行。在风险管理上，对于稳定性的监控也十分重要，在这之上才会考虑风险的精准识别，以及差异化客群风险定价。衡量稳定度的量化指标有很多，其中最好用也最容易理解的是PSI指标。01、PSI指标是什么？PSI是Population Stability
PSO（Particle Swarm Optimization）是一种优化算法，它模拟了鸟群或鱼群等动物的集体行为，通过群体智能的方式来解决优化问题。PSO算法最初由Kennedy和Eberhart在1995年提出，近年来得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab实现PSO算法来解决一个简单的优化问题。 文章目录1. 初始化粒子群的位置和速度。2. 计算每个粒子的适应度值。3. 更新每个粒子
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2023-11-26 08:05:12
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粒子群算法的寻优算法记录学习（由于时间关系未添加代码） 粒子群算法（PSO）是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。PSO算法源于对鸟类捕食行为的研究，鸟类捕食时，找到食物最简单的策略就是搜寻当前距离食物最近的鸟的周围区域。PSO算法是从这种生物种群行为特征中得到启发并运用于求解优化问题的，算法中的每个粒子都代表问题的一个潜在解，每个粒子对应一个由适应度函数决定的适应
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2024-09-03 12:22:23
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✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进； ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 ⛄一、粒子群算法及LSTM简介1 粒子群算法简介 1.1 粒子群算法的概念** 粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体
文章目录引言一、LSTM网络的机制二、代码实操1.LSTM准备数据集2.构建和训练 LSTM 模型3.出图效果在这里插入图片描述 是典型的NP完全问题，即其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。本文探讨了基于粒子群算法求解TSP问题的Python实现。一、问题描述 本案例以31个城市为例，假定31个城市的位置坐标如表1所
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2023-11-26 11:11:39
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粒子群优化算法（PSO）Particle Swarm Optimization1、 算法起源粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究 。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发，进而利用群体智能建立的一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，
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2024-01-11 08:11:51
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粒子群优化SVM其中代码部分经过测试，实测可用步骤讲解1、粒子群是优化的SVM的c和g,由于SVM中的c和g难以选择最优的，故选择PSO来优化，寻找最优的粒子点来作为SVM的c和g。 2、从随机解出发，通过迭代寻找最优解，通过适应度来评价解的质量（适应度函数中打印优化的准确度）。 3、PSO初始化为一群随机粒子(随机解)，然后通过迭代找到最优解。所有的粒子具有位置(particle_positio
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2024-01-30 00:16:16
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Pygame 致力于 2D 游戏的开发参考pygame菜鸟入门指南 文章目录一、下载安装 Pygame二、Pygame 常用模块三、常用模块的常用方法四、知道什么是surface五、使用surface.convert()六、脏矩形动画七、硬件surface弊大于利八、不要纠缠于细枝末节九、Rect是你的好朋友十、不要对像素级的碰撞检测费心十一、管理好事件子系统十二、色键 vs Alpha十三、简单
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2023-09-12 21:02:02
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究：与遗传算法、粒子群算法的比较分析一、算法基本原理与特性粒子群算法（PSO）原理：模拟鸟群觅食行为，通过个体与群体协作实现全局优化。每个粒子通过迭代更新速度和位置，追踪个体最优（pbest）和群
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????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文内容如下：??? ⛳️赠与读者??做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得
PSO粒子群优化算法1. 引言粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子
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2024-08-09 17:51:19
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前言： 注：如果需要得到支持批Python3.x以及包含了勘误表，附录，和说明的更新版规范，请查看PEP 3333 摘要： 这篇文档详细说明了一套在web服务器与Python web应用程序（web框架）之间的已提出的标准接口，从而方便web应用在各种web服务器之间的移植。理论和目标 Python世界目前拥有各种各样的web应用框架，仅举几例比如 Zope, Quixote, Webware,
# 使用PSO算法求解VRPTW问题的Python代码
## 1. 介绍
在这篇文章中，我将教你如何使用粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法来解决车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP）中的时间窗口问题（Time Window Problem，TWP）。我将提供一步一步的指导，并附上每一步所需的Python代码。
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原创
2024-01-02 06:04:10
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