文章 2022-04-22 来自:开发者社区

作业车间调度JSP与遗传算法GA及其Python/Java/C++实现

大家好呀,好久不见!最近小编接触了遗传算法(Genetic Algorithm)。关于遗传算法,公众号内已经有多盘技术推文介绍:【优化算法】遗传算法(Genetic Algorithm) (附代码及注释)转载 | 遗传算法求解混合流水车间调度问题(附C++代码)今天小编再为大家带来CSDN上一位大牛@sundial dreams关于遗传算法在 作业车间调度问题 上的相关内容,希望大家喜欢!(原文....

作业车间调度JSP与遗传算法GA及其Python/Java/C++实现
文章 2022-04-21 来自:开发者社区

python 算法学习部分代码记录篇章1

# -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-08-19 20:19:56 # @Author : lileilei '''那么算法和数据结构是什么呢,答曰兵法''' '''a+b+c=1000 and a*a+b*b=c*c 求a,b,c''' # import time # start_time=time.time() # for a in range...

文章 2022-04-20 来自:开发者社区

基础排序算法(Python版)

1.冒泡排序:概念:冒泡排序的思想:依次比较相邻的两个记录的关键字,若两个记录是反序的(即前一个记录的关键字大于后前一个记录的关键字),则进行交换,直到没有反序的记录为止。假定数据放在一个列表lst中。① 首先将lst[1]与lst[2]的关键字进行比较,若为反序(lst[1]的关键字大于lst[2]的关键字),则交换两个记录;然后比较lst[2]与lst[3]的关键字,依此类推,直到lst[n....

基础排序算法(Python版)
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

计算机视觉教程2-6:八大图像特效算法制作你的专属滤镜(附Python代码)

目录0 写在前面1 毛玻璃特效2 浮雕特效3 油画特效4 马赛克特效5 素描特效6 怀旧特效7 流年特效8 卡通特效0 写在前面图像特效处理是基于图像像素数据特征,将原图像进行一定步骤的计算——例如像素作差、灰度变换、颜色通道融合等,从而达到期望的效果。图像特效处理是日常生活中应用非常广泛的一种计算机视觉应用,出现在各种美图软件中,这些精美滤镜背后的数学原理都是相通的,本文主要介绍八大基本图像特....

计算机视觉教程2-6:八大图像特效算法制作你的专属滤镜(附Python代码)
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

计算机视觉教程2-2:详解图像滤波算法(附Python实战)

目录1 分类2 邻域滤波2.1 线性滤波2.1.1 方框滤波2.1.2 高斯滤波2.2 非线性滤波3 频域滤波3.1 低通滤波3.2 高通滤波1 分类图像滤波按图像域可分为两种类型:邻域滤波(Spatial Domain Filter),其本质是数字窗口上的数学运算。一般用于图像平滑、图像锐化、特征提取(如纹理测量、边缘检测)等,邻域滤波使用邻域算子——利用给定像素周围像素值以决定此像素最终输出....

计算机视觉教程2-2:详解图像滤波算法(附Python实战)
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

图文详解神秘的梯度下降算法原理(附Python代码)

目录1 引例2 数值解法3 梯度下降算法4 代码实战:Logistic回归1 引例给定如图所示的某个函数,如何通过计算机算法编程求 f ( x ) m i n f(x)_{min} f(x) min ?2 数值解法传统方法是数值解法,如图所示按照以下步骤迭代循环直至最优:① 任意给定一个初值 x 0 x_0 x 0 ;② 随机生成增量方向,结合步长生成 Δ x \varDelta x Δx;③ ....

图文详解神秘的梯度下降算法原理(附Python代码)
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

K-近邻算法_以python为工具

K-近邻算法 以鸢尾花数据为例,以python为工具,对其该数据集进行分类。 在python的机器学习库sklearn中, k-近邻模型默认使用近邻数为k=5。 当k值过小时容易产生过拟合, 当k值过大时容易产生欠拟合。 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_te...

K-近邻算法_以python为工具
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据

文章目录 摘要1.数据获取2.数据集分割与初步训练表现3.测试不同近邻值4.交叉检验5. 十折交叉检验6.输出预测结果摘要本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具,以某网站电离层数据为案例,使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验,最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利!1.数据获取1.点击.....

python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

python机器学习实现oneR算法 以鸢尾data为例

oneR即“一条规则”。oneR算法根据已有的数据中,具有相同特征值的个体最可能属于哪个类别来进行分类。 以鸢尾data为例,该算法实现过程可解读为以下六步: 文章目录 一、 导包与获取数据二、划分为训练集和测试集三、定义函数:获取某特征值出现次数最多的类别及错误率四、定义函数:获取每个特征值下出现次数最多的类别、错误率五、调用函数,获取最佳特征值六、测试算法一、 导包与获取数据以均值为阈...

python机器学习实现oneR算法 以鸢尾data为例
文章 2022-04-20 来自:开发者社区

163点游戏python算法

163点的规则如下:从一副去掉大王小王的扑克牌中抽出六张,A,J,Q,K视为1,11,12,13,用这6张牌经过有理数的加减乘除运算(过程中可以出现分数)且每张牌都用到的情况下,要求满足结果等于163。无需输入,输出一个数字表示方案数。 import random import itertools # 一副牌 不带大小王 list1 = [i for i in range(1, 14)] * .....

163点游戏python算法

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