Python之温度转换
温度转换温度刻画的两种不同体系，是摄氏度和华氏度，摄氏度：以1标准大气压下水的结冰点为0度，沸点为100度，中国等世界大多数国家使用；华氏度：以1标准大气压下水的结冰点为32度，沸点为212度，英美等国家使用；我们可以有三种方式来进行温度转换：1 直接将温度值进行转换2 将温度信息发布的声音和图像形
逻辑回归（LogisticRegression）中的参数（详解）
LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, intercept_scaling=1, class_weight=None, random_state=None, solver=
Java GUI——Java图形用户界面
Java GUI——Java图形用户界面1、Java GUI概述1.1、GUI的前世今生 早期，电脑向用户提供的是单调、枯燥、纯字符状态的“命令行界面（CLI）”。如：Windows中的DOS窗口。后来，Apple公司率先在电脑的操作系统中实现了图形化的用户界面（Graphical User Int
jvm堆大小的设置
在设置了-XX:MaxNewSize的情况下，-XX:NewRatio的值会被忽略，老年代的内存=堆内存 - 新生代内存。可观察一段时间内（比如2天）的FullGC之后的内存情况，根据多次的FullGC之后的老年代的空间大小数据来预估FullGC之后老年代的存活对象大小（可根据多次FullGC之后的
python 施密特标准正交化 + 判断矩阵是否正交（亲测！）
python 矩阵/向量组的施密特标准正交化
时间序列分析模型详细讲解
时间序列也称动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。本文结合SPSS介绍了三种常用的模型 —— 季节分解、指数平滑模型、ARIMA模型，可供数学建模时使用。
一文详解Transformers的性能优化的8种方法
前言自BERT出现以来，nlp领域已经进入了大模型的时代，大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存out of memory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上
基于等效燃油消耗最小的并联式混合动力汽车实时优化能量管理策略研究
基于优化的控制策略，如动态规划，DP、极 小 值 原 理，PMP、随机动态规划，SDP、模型预测控制，MPC、等效燃油消耗最小策略，ECMS等能取得最优的燃油经济性，其中 ECMS 是实时优化策略，最有可能进行实车应用，但计算复杂限制了其在实车中的应用。
2021华数杯C题优秀论文思路分析01
问题销售部门认为，满意度是目标客户汽车体验的一种感觉，只要营销者加大服务力度，在短的时间内提高a1-a8五个百分点的满意度是有可能的，但服务难度与提高的满意度百分点是成正比的，即提高体验满意度5%的服务难度是提高体验满意度1%服务难度的5倍。由附录1可知，缺失数据集中在B7，即目标客户的孩子数量。由
Autoformer算法与代码分析
Autoformer的原理以及代码的详细分析
线性规划之内点法
1.内点法是在可行域内部进行搜索，最后收敛到最优解边界2.常用的内点法有仿射尺度法、对数障碍法和原始对偶法线性规划（LP）问题除了用单纯形法和对偶理论来求解，还有一种搜索的解法——内点法（interior point method），它是在可行域内部移动。今天我们来学习三种内点法，包括：仿射尺度法（
最全神经网络基础知识讲解
神经网络是所有 AI 算法的核心，如今，深度神经网络用于从图像识别和对象检测到自然语言处理和生成的各种任务。在剖析了构成神经网络的基本构建块及其工作原理之后，本问将深入研究神经架构类型及其各自的用途、神经网络芯片和模型优化技术。介绍 计算单元（也称为神经元）的大规模互连包括一个神经网络，它是所有
求解器Gurobi 超过二次的高阶多项式表达方法（python）
Gurobi 提供了线性项和二次项的直接表达方法，用户可以直接调用。但超过二次之后，有二种表达方式（1）引入辅助变量，拆解为二次项表达。例如 x^5 可以引入几个辅助变量 y=xz，z=w^2, w=x^2，这样每项都是二次项或者线性项。（2）直接调用 Gurobi 的 addGenConstrPo
智能优化算法学习总结
智能优化算法学习总结一.概述优化问题是指在满足一定条件下，，在众多或参数中寻找最优化方案或参数值，以是的某个或多个功能指标达到最优，或使系统的某些性能指标达到最大值或最小值。智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合与并行处理的算法。一般具有严密的理论依据，而不是简单的
算法——经典例子之Python实现百钱白鸡问题
问题：公鸡5元一只，母鸡3元一只，小鸡1元三只，用100元买一百只鸡，问公鸡、母鸡、小鸡各有多少只？拆题：1.现在问的是公鸡、母鸡、小鸡各多少只。从最简单的方式解答：（1）如果只买公鸡，不买母鸡和小鸡（即母鸡=0只，小鸡=0只），那公鸡最多就是100元➗5元=20只；（2）如果只买母鸡，不买公鸡和小
关于Retinex理论的一些理解
目前一直在参与关于Retinex的相关课题，并完成了许多模型的构建，本文以个人的见解介绍Retinex的相关理论1. 基本原理 Retinex理论是上世纪八十年代由land等人提出的算法。该理论认为人眼可以感知近似一致的色彩信息，这种性质称为色彩恒定性。这种恒定性是视网膜（Retina）与大脑皮层
【Java算法之dfs 与bfs详解】
Java算法之dfs 与bfs1. dfs1.1 递归1.2 非递归2. bfs2.1 常见两类问题1. dfs深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS)深度优先遍历各个节点，需要使用到栈（Stack）这种数据结构。Stack的特点是是先进后出，首先将右节点压入栈中，在将左
机器人机械臂运动学——逆运动学解算
机器人机械臂运动学——逆运动学解算
联邦学习：FedProx框架
联邦学习不同于传统的分布式优化的两个关键挑战:高度的系统和统计异构性。引入了一个框架，FedProx以解决异构性难题（统计异构 系统异构）。FedProx可以看作是FedAvg的泛化、重构。对于非独立分布(统计异质性)的训练数据，框架提供收敛性保证（统计异构）；允许每个参与的设备执行可变数量的工作(
群体智能优化算法
群体智能优化算法群体智能（SI）源于对以蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究，群居性生物通过协作表现出的宏观智能行为特征。群体智能算法有粒子群优化算法(PSO)、蚁群优化算法(ACO)、人工蜂群优化算法(ABC)、差分进化算法(DE)、引力搜索算法(GSA)、萤火虫算法(FA)、蝙蝠算法(
