代码资源Faster_r_cnn代码链接: https://pan.baidu.com/s/1eS8JcIY 密码: mqrh 论文作者源码下载：git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git配置，编译与安装环境１:在本机已经配置好了caffe环境以及各种依赖的安装，还要配置以下几个python包:cyth
本文将简要描述实时多目标跟踪文章“Towards Real-Time Multi-Object Tracking”的内容，并谈谈笔者的思考。
Why以往我们做跟踪的思路一般是：一个视频进来，每一帧做检测，检测的结果（也就是每个目标的包围盒）输入给跟踪模块，跟踪模块再调用一个模型，对每个目标的小图提取特征，将前一帧的所有目标的特征跟当前帧的做比对，找到前后两帧目标的对应关
1.问题描述：双目标PSO优化算法，目标函数如下：function Z=fitness(x)z1=1-exp(-sum((x-(1/sq
原创
2022-10-10 15:52:52
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最近看了一篇粒子群算法求解多目标优化问题的中文论文，做个笔记一。多目标优化问题二。多目标优化算法论文中提出，由于PSO中粒子是跟随着群里中最好的粒子快速向一点收敛，因此直接用PSO算法处理多目标优化，很容易收敛于非劣最优域的局部最优解。论文所提算法思想为：1.对应于第i个优化子目标函数，粒子群为其优化得到第i个子问题的全局最优gBest[i]和个体最优pBest[i，j]。（j是第j个粒子）2.更
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2024-06-03 11:22:40
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1.常用内置函数：(不用import就可以直接使用)help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式dir(obj) 查看obj的name space中可见的namehasa
支持向量机（Support Vector Machine）属于有监督的机器学习算法，是一种二分类模型，可用于离散因变量的分类和连续因变量的预测。其本质是计算两个观测数据的距离，学习策略是间隔最大化，所寻找的是能够最大化样本间隔的决策边界，因此又被称为大间距分类器。 因为它可使用一个名为核函数的技巧，来将非线性问题变换为线性问题，将低维线性不可分的空间转换为高维线性可分空间，所以它相对于其他单一分类
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2023-12-21 15:43:51
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AnsiString s = UserLoginForm->edtUserName->Text;
AnsiString sub = MainForm->EmployeeInfo.asKeyword;
if(AnsiPos(sub, s))
{
MessageBox(NULL," 1！ ","1",MB_OK);
}
AnsiString sub = MainF
PSO改进系列算法简介1、引入w的PSO (标准粒子群优化算法) ：标准粒子群优化算法，引入惯性权重w，w随着迭代次数的变化而变化。 2、APSO (Adaptive Particle Swarm Optimization) ：自适应粒子群优化算法，引入三种策略：参数自适应策略，精英学习策略，状态评估策略。 3、CPSO (Cooperative Particle Swarm Optimizati
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2024-03-26 05:57:18
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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
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2024-04-22 21:33:31
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clcclear%time = cputime;% computering run timew = 1; % inertia weightc1 = 2; % accelerationc2 = 2; % accelerationeta =0.9; % updatingtic...
原创
2022-10-10 15:20:37
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1.问题描述：对三个目标函数进行优化，如下：function z=MyCost1(x) n=numel(x); z=[0 0]; z(1
原创
2022-10-10 15:52:57
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1、粒子群优化算法概述粒子群优化（PSO, particle swarm optimization）算法是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法，该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。 • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子，每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解，用位置、速
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2023-08-14 15:20:56
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# 如何实现Python目标函数
在当前快速发展的科技领域，Python作为一种编程语言，在数据分析、机器学习以及科学计算等领域发挥着越来越重要的作用。在这些领域中，目标函数（Objective Function）是优化问题的关键组成部分。在这篇文章中，我将向你介绍如何在Python中实现目标函数，并逐步引导你完成这个过程。
## 实现目标函数的流程
我们可以将实现目标函数的过程分为以下几个
原创
2024-10-17 09:52:06
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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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# Python PSO库介绍及使用指南
## 1. 什么是PSO算法
粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种智能优化算法，模拟了鸟群觅食行为，通过个体和群体的协作来寻找解空间中的最优解。PSO算法可以应用于各种优化问题，如函数优化、组合优化、机器学习等。
## 2. Python PSO库介绍
在Python中，有一些优秀的PSO库可以
原创
2023-09-10 12:34:19
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# 使用Python实现粒子群优化（PSO）的完整指南
粒子群优化（PSO）是一种群体智能优化算法，广泛应用于函数优化、特征选择等问题。对于刚入行的小白来说，学习和实施PSO可能会觉得棘手，但只要掌握流程和代码实现，就能简单上手。本文将带你逐步实现PSO，并提供每一步需要的代码示例。
## 算法流程
在实现PSO之前，你需要了解PSO的基本流程。下面是PSO算法的主要步骤：
| 步骤
一、基本简介 损失函数（代价函数）：对于目标函数来说在有约束条件下的最小化就是损失函数。（度量模型的拟合程度） 公式： 目标函数：更广的概念。最优化经验风险和结构风险，而这个函数就被称为目标函数。（风险函数是损失函数的期望。）经验风险最小化：结构风险最小化（度量模型的复杂度）：公式： 二、详细内容 举个例子解释一下： &a
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2024-01-22 12:40:18
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一：损失函数，代价函数，目标函数定义首先给出结论：损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是代价函数 + 正则化项）。代价函数最小化，降低经验风险，正
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2023-12-06 20:55:16
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# Python 计算目标函数入门指南
在数据科学、机器学习和优化算法中，目标函数是一个重要的概念。本文将帮助你理解如何在Python中实现目标函数的计算。我们将通过一个简化的实例来展示整个过程，并提供必要的代码和解释。
## 整体流程
为了帮助你更好地理解目标函数的计算流程，下面是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-24 04:23:35
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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,
