参考文献：《Yao-Nan Wang, Liang-Hong Wu, Xiao-Fang Yuan: Multi-objective self-adaptive differential evolution with elitist archive and crowding entropy-based diversity measure》MOSADE要点：采用结合帕累托最优的自适应差分进化算法解决
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2024-08-02 18:27:35
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多目标优化问题NSGAii实例讲解多目标优化问题NSGAii概念介绍首次接触多目标优化问题，以NSGA2为例介绍自己的理解，如有不妥之处，欢迎大家批评指正. NASG II主要由两部分组成，一是非支配排序，二是拥挤距离测算。非支配排序的目的是将群体分级，拥挤距离排序的目的是对同一级别中的个体进行排序。最终选择级别高，拥挤距离大的个体作为下一代。 本文先对概念进行解释，在下一篇中将结合具体实例进行介
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2024-06-04 19:45:20
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NSGA-II基于Pareto占优关系对种群中的个体分级，在每一级中计算每个个体在种群中的密度指标，根据占优关系和密度指标对种群中全部个体排序，然后选择相对较好的个体进入下一代迭代循环。常用的密度指标评估方法有拥挤距离(crowding distance)，k-最近邻(k-nearest neighbor), epsilon占优(epsilon-domination) 、网格(gading)等。N
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2023-10-15 10:08:50
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人员拥挤检测系统通过Python网络模型算法技术，人员拥挤检测系统对校园/厂区/车间/港口/街道等场景的监控画面区域实现7X24小
原创
2024-09-02 17:40:25
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把查询离线会让复杂度变得非常优秀,因为每一条边只被查询一次。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn=2e4+50,maxm=1e5+40; int fa[maxn]; long long cnt[maxn]; int ...
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2021-09-08 11:50:00
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1.Ali Borji, Laurent Itti, Exploiting Local and Global Patch Rarities for Saliency Detection, CVPR20121) 系统框架： 2) 算法思路：①
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2023-11-28 21:53:27
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我们在比较事物时，往往会用到“不同”，“一样”，“相似”等词语，这些词语背后都涉及到一个动作——双方的比较。只有通过比较才能得出结论，究竟是相同还是不同。但是万物真的有这么极端的区分吗？在我看来不是的，生活中通过“相似度”这词来描述可能会更加准确。比如男人和女人，虽然生理器官和可能思想有些不同，但也有相同的地方，那就是都是人，就是说相似度不为0；比如石头与小草，它们对于虚拟类都是一种实体类，相似度
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2024-08-03 15:51:43
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摘要Pandas是基于numpy来构建的，让numpy为中心的应用变得更加简单。Pandas主要包括两个数据结构，Series和DataFrame。既能处理时间序列的数据也能处理非时间序列的数据，同时在处理缺省值上面非常灵活。一.主要数据结构Series可以把series理解为一维数组或者向量，由value以及index组成。1.创建series>>> import pandas
# 如何计算偏度（Skewness）- Python实现指南
## 引言
在统计学中，偏度是用来描述数据分布形态的指标。它可以帮助我们判断数据分布是否对称，以及分布的偏斜方向。对于刚入行的小白来说，计算偏度可能会有些困难。本篇文章将带你一步一步了解如何使用Python计算偏度，以及实现的方法和代码。
## 流程概述
下面的表格展示了计算偏度的整个流程：
```
| 步骤 | 描述
原创
2024-01-10 05:34:11
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# 模块度计算在社区发现中的应用
在网络科学和社交网络分析中，模块度（Modularity）是一个重要的指标，用于评估网络中社区结构的质量。简而言之，模块度衡量的是网络中节点聚集在同一社区的程度。较高的模块度意味着节点之间的连接比跨社区的连接更加密集。
## 模块度的计算原理
模块度（Q）的计算方法如下：
- 设网络中有 \( m \) 条边，\( A \) 为邻接矩阵，\( k_i \)
在数据科学和机器学习应用中，间隙度的计算是评估数据集分布特征的一部分。本文将通过 Python 的实际应用，带你一步步完成间隙度的计算过程。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境已经搭建好。下面是所需的依赖项和安装命令，适用于多平台用户。
**依赖安装指南**
我们需要安装以下 Python 库：
- `numpy`
- `scipy`
- `matplotlib`
```bas
# Python计算偏度
## 介绍
在统计学中，偏度是描述数据分布偏斜程度的一种度量方式。它能够帮助我们了解数据的分布形态和对称性。通过计算偏度，我们可以判断数据集的偏斜方向以及偏斜程度。
在本文中，我们将介绍如何使用Python计算数据集的偏度，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是偏度？
偏度是一个统计术语，用于描述数据分布的偏斜程度。当数据分布呈现左偏态时，偏度为负值；当数据
原创
2024-01-23 04:43:53
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# 线性度计算在Python中的实现
线性度（Linearity）是一个测量量器在一种基准状态下的输出与输入之间关系的好坏。在数据科学、工程和测量中，线性度常用于校准设备表现的准确性。本文中，我们将探讨如何在Python中实现线性度计算，并使用可视化工具来展示数据。
## 线性度的基本概念
线性度的定义是：设备或系统的实际输出与其理想输出之间的差异。如果一个测量系统是线性的，那么输入与输出之
在我看来，python社区分为了三个流派，分别是python 2.x组织，3.x组织和PyPy组织。这个分类基本上可以归根于类库的兼容性和速度。这篇文章将聚焦于一些通用代码的优化技巧以及编译成C后性能的显著提升，当然我也会给出三大主要python流派运行时间。我的目的不是为了证明一个比另一个强，只是为了让你知道如何在不同的环境下使用这些具体例子作比较。使用生成器一个普遍被忽略的内存优化是生成器的使
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2024-07-04 16:15:00
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度分布[编辑]维基百科，自由的百科全书
度分布是图论和网络理论中的概念。一个图（或网络）由一些顶点（节点）和连接它们的边（连结）构成。每个顶点（节点）连出的所有边（连结）的数量就是这个顶点（节点）的度。度分布指的是对一个图（网络）中顶点（节点）度数的总体描述。对于随机图，度分布指的是图中顶点度数的概率分布。 目录 隐藏] 1定义1
模糊系统 常规系统会在你输入后得到下一个时刻的输出，但在现实世界中会有很多情况不确定，但可以给出不同状态的集合，且是模糊集合，则称为模糊系统。 粗糙集 隶属度函数的选择主要由模糊集合决定，若某个 下面用一个简单的例子作介绍： 模糊pid matlab（simulink）仿真详细步骤 第一部分 创建一个模糊逻辑（.fis文件） 第一步：打开模糊推理系统编辑器 步骤： 在Commond Window
关于支持度、置信度、提升度以及apriori算法的理解（简单版）理解支持度所谓支持度，就是比如说10个用户购买商品，有8个用户购买商品A，那么商品A的支持度就是80%。支持度越大，关联规则越重要，因为支持度大代表买的人多呀。 这里的商品A可以是一件商品，也可以是几个商品组成的集合。小于最小支持度的A会在算法过程中被淘汰掉。理解置信度这个概念学过概率论就比较好理解，简单地说是购买商品A的人，会有多大
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2023-10-05 14:31:56
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这是一系列自然语言处理的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 信息熵信息是我们一直在谈论的东西，但信息这个概念本身依然比较抽象。在百度百科中的定义：信息，泛指人类社会传播的一切内容，指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。但信息可不可以被量化，怎样量化？答案当然是有的，那就是“信息熵”。早在1948年，香农(Shannon)在他著名的《通信的数学原理》论文中指出：“信息是用来
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2024-07-08 23:10:37
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1. 文本相似度计算-文本向量化2. 文本相似度计算-距离的度量3. 文本相似度计算-DSSM算法4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic
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2023-12-20 22:35:50
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这里主要面向初学者介绍句子相似度目前主流的研究方向。从词到句子，这是目前中文相似度计算的主要思想。而由这个-思想引申出来的算法却非常多，这里面向初学者介绍比较容易实现的方法。这里要介绍的是二分法计算句子相似度。这个算法实现简单，思路清晰由此出现的技术分类变化万千，主要的变化是分组，也成为分集合。二分法的思想是：集合一和集合二是两个词的集合，集合一的每一个词与集合二的每一个词求相似度，找出最大的一个
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2023-11-10 16:56:25
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