矩阵 3 8 2 10 3 8 7 2 9 7 6 4 2 7 5 8 4 2 3 5 9 10 6 9 10 指派问题代码实现 c=[3 8 2 10 3;8 7 2 9 7;6 4 2 3 5;8 4 2 3 5;9 10 6 9 10]; c=c(:); %把矩阵c转化为向量 a=zeros(10,25) for i=1:5 %实现循环运算 a(i,(i-1)*5+1:5*i)=1; a(5+i,i:5:25)=1;
function Message_Spread_Mode tic load 'Data\Link.txt'; %读入连接矩阵 % load '\Data\Point_X.txt'; %读入横坐标 % load '\Data\Point_Y.txt'; %读入纵坐标 %-------------------------------------------------------------------------% %状态分布
一、简介 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：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数
1.什么是CAVLC? Context Adaptive Variable Length Coding (CAVLC) is a method used to encode residual, scan ordered blocks of transform coefficients. 2.CAVLC是怎么工作? 对于量化后的4 * 4的block, CAVLC使用run-level来represent strings of zeros. Context Adaptive
一、简介 多目标粒子群（MOPSO）算法是由CarlosA. Coello Coello等在2004年提出来的，详细参考1。目的是将原来只能用在单目标上的粒子群算法（PSO）应用于多目标上。我们知道原来的单目标PSO流程很简单：–>初始化粒子位置（一般都是随机生成均匀分布）–>计算适应度值（一般是目标函数值-优化的对
直接上代码： """ 核心函数： array_1D!=0 ：返回一个True/False序列 array.argmax(axis=0):返回沿axis轴的最大元素的索引，当存在多个相等的最大值时，返回第一个最大值的索引 """ import numpy as np array_1D = np.array([0,1,0,-1,0]) array_2D = np.array( [[0, 1, 0, -1, 0],
一、简介 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：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解． PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、size()函数二、zero()函数 一、size()函数 size(A)函数是用来求矩阵A的大小的。 对于矩阵A3x4，行数为3，列数为4。 （1）size(A)：直接显示A的行数和列数。 （2）size(A,1)：输出矩阵A的行数。 （3）size(A,2)：输
一、源代码 function [Psum,h,V_gas,detap,P]=boreholepressure(Q_liquid) Q_liquid=1; %%%------------------------基础参数----------------------------- p_stand=0.101325; T_stand=273.15; %热力学温度 density_gas_stand=1.25/1000; V_stand=0.022414; T0=293; Gt=2.8
线性规划问题是目标函数和约束条件均为线性函数(Liner Function)的问题； MATLAB解决的线性规划问题的标准形式为： 其中 f、x、b、beq、lb、ub 为向量，A、Aeq 为矩阵。 其它形式的线性规划问题都可经过适当变换化为此标准形式。 线性规划问题（Linear Programming）已用函数 linprog
一、检测方式 1.1 传统方式 基于颜色空间 RGBHSVYCbCr 基于纹理高斯混合模型基于视频流的帧差法 1.2 机器学习 支持向量机随即森林决策树 1.3 深度学习 分类网络 mobileNetsqueezeNetVGG16AlexNet 目标检测 yoloFast-RCNN 语义分割 FCNUNetSegNetDeepLab 二、检
from random import randint import os from flag import flag N=64 key=randint(0,2**N) # print key key=bin(key)[2:].rjust(N,'0') count=0 while True: p=0 q=0 new_key='' zeros=[0] for j in range(len(key)):
1. arange函数 np.arange() # 开始，结束，步长 2. linspace 等差数组 np.linspace(0,10,21)#等差数组，元素间隔（10-0）/(21-1) 3. 等比数组 np.logspace(0,100,11)#对数数组，10为底 np.logspace(1,6,6,base=2)#2为底，幂为等差数列 4. 全0数组 np.zeros(3)#全零的一维数组 np.zeros((3,3))
用py写logistic regression的时候，有一个梯度下降始终跑出来是0，非常困惑。故手动查看变量类型。 发现文档中是这么写的 numpy.zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 好像有点不太一样。因为默认的变量类型
针对作业车间调度问题,提出一种基于自适应权重和混沌的改进粒子群优化算法。构建以机器加工时间最短为优化目标的多约束作业车间调度模型,采用基于工序排列的编码方式得到粒子参数与工序序列的映射关系;基于自适应权重改进粒子群算法中的惯性系数和加速因子,使得算法可以根据
a = tf.zeros([3,3]) a[:,0:2] = 1 TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment in TensorFlow 报错原因是Tensor不能直接赋值，解决办法。 1. 使用变量Tensor来处理可以改成： a = tf.Variable(tf.zeros([3,3])) a[:,0:2].assign(1) 2.使用numpy来处理 b_list
预备知识 一、Python基础 1、列表推导式与条件赋值 列表推导是（list comprehension）是一种简单的创造列表的方式，常应用于创建新的列表，其中每个元素是应用于另一个序列的每个成员或可迭代的某些操作的结果，或者创建满足特定条件的哪些元素的子序列。例如创建如下一个列表： L=[] de
import numpy as np; import math; 构造矩阵 m = np.mat([[1,2,3,4],[2,2,3,4],[3,2,3,4],[4,2,3,4]]); print(m); 取第i行,从0开始计数 row1 = m[0]; print(row1); 取[i,j]元素,从0开始计数,如果是：这种形式那么是从i开始包含i,到j截至不包含j item1 = m[0, 1]; print(item1); ite
Mat src = imread("img.bmp"); // 创建方法 - 克隆 Mat m1 = src.clone(); // 复制 Mat m2; src.copyTo(m2); // 赋值法 Mat m3 = src; // 创建空白图像 Mat m4 = Mat::zeros(src.size(), src.type()); Mat m5 = Mat::zeros(Size(512, 512), CV_8UC3); Mat m6 = Mat::ones(Size(
一、np.zeros()函数的作用: np.zeros()函数返回一个元素全为0且给定形状和类型的数组： zeros(shape, dtype=float, order=‘C’) 1.shape:形状 2.dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64 3.order:可选参数，c代表与c语言类似，行优先；F代表列优先 例1： import numpy as np print(
Given an array of integers arr. Return the number of sub-arrays with odd sum. As the answer may grow large, the answer must be computed modulo 10^9 + 7. Example 1: Input: arr = [1,3,5] Output: 4 Explanation: All sub-arrays are [[1],[1,3],[1,3,5],[3
image = imread('image.jpg') (R, G, B) = cv2.split(image) zeros = np.zeros(image.shape[:2],dtype='uint8') show(cv2.merge([R,zeros,zeros])) show(cv2.merge([zeros,G,zeros])) show(cv2.merge([zeros,zeros,B])) image = imread('imag
# 创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等 ar1 = np.array(range(10)) # 整型 ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5]) # 浮点型 ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')]) # 二维数组：嵌套序列（列表，元祖均可） ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b'
【PyTorch】scatter 参数： dim (int) – the axis along which to index index (LongTensor) – the indices of elements to scatter, can be either empty or the same size of src. When empty, the operation returns identity src (Tensor) – the source element(s) to scat
数据的滚动函数的解释，方便于画图 # 5 数组的滚动 import numpy as np def roll_zeropad(a, shift, axis=None): """ Roll array elements along a given axis. Elements off the end of the array are treated as zeros. Parameters ---------- a : a
