【图像分割】基于matalb GUI遗传神经网络图像分割【含Matlab源码 659期】
一、简介面对较复杂的非线性系统问题时，由于 BP 网络设置的初始权值依赖设计者的经验和样本空间的反复试验，容易产生收敛速度慢、网络不稳定以及陷入局部最优等一系列问题.将 BP 神经网络算法与遗传算法结合，理论上可以对任意非线性系统进行映射，并且得到全局最优的效果，从而形成一种更加有效的非线性反演方法。本场 Chat 中遗传算法对 BP 神经网络进行如下优化，话题将从遗传算法，BP 神经网络两部分分别开始，主要进行 BP 神经网络应用的快速实用入门，学完之后能够学会调用 GA_BP 算法处理数据。本场 C
idea常用快捷键！（开发必备）
原文链接：https://blog.csdn.net/hebtu666/article/details/102391574目录一：idea的个性化设置二：idea快捷键Keymap的个性化设置三：自动代码生成原文链接：一：idea的个性化设置idea：File->settings主题背景颜色：settings->appearance Theme:设置主题鼠标滚动调整字体： settings->Editor->General(Mouse下的第二个勾选)显示鼠标指
Qt中ui开发小技巧总结(2)
1.布局中加弹簧 pVLayout->addSpacerItem(new QSpacerItem(0, 800, QSizePolicy::Minimum, QSizePolicy::Expanding));2.QWidget设置圆角显示QWidget *pMainWgt = new QWidget();pMainWgt->setStyleSheet("background-color:rgb(80,80,80);" "borde
Qt实现QWidget中截图效果
前言先截图保存，再定位到文件选中状态代码{ QWidget *pWgt; //假设里面有图像 QImage img = pWgt->grab().toImage(); QString fileName = QFileDialog::getSaveFileName(nullptr, tr("Save Image"), "", "*.png"); if (fileName.isEmpty() == false) { img.save(fileName)
Java Web项目 慧心人力资源管理系统
美和易思Java Web机试试题题目：慧心人力资源管理系统文档下载：https://download.csdn.net/download/weixin_44893902/16336711实现代码下载：目录一、语言和环境二、实现功能三、数据库设计四、具体要求及推荐实现步骤五、评分标准六、实现代码一、语言和环境实现语言：JAVA语言。 环境要求：MyEclipse/Eclipse+ Tomcat + MySql。 使用技术：Jsp+Servlet+Jav..
【车间调度】基于matlab遗传算法求解柔性车间调度问题【含Matlab源码 660期】
一、简介1 遗传算法概述遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。2 遗传算法的特点和应用遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，具有以下特点：（1）以决策变量的编码作为运算对象。传统的优化算法往往直接利用决策变量的实际值本身来进行优化计算，但遗传算法是使用决策变量的某种形式的编码作为运算
Qt中MVC模式分析与使用
Qt中MVC模式实际上是MVD，如下图所示：QListView，QTreeView，QTableView都用到了MVD模式，Model和View都交由Delegate集中处理。与QListWidget，QTreeWidget，QTableWidget相比，View控件类可以处理大批量数据，不会出现延迟卡顿现象。...
UGUI中RectTransform的使用
Canvas子节点中的GameObject的Transform组件会被被RectTransform（下文简称rectT）组件所代替。可以看到，除了position，rotation，scale“三巨头”之外，还有anchors，pivot以及左上角的框框。他们代表队是对齐方式。首先是默认的对齐方式：我们可以看到，左上角的图标上写着middle，center。anchors和pivot都是0.5。这个情况最贴近中学所学的平面直角坐标系：1.已父节点的中心点为原点2.坐标为x，y3.宽高为widt
JAVA synchronized锁升级
锁升级无锁 → 偏向锁 → 轻量级锁 → 重量级锁伪代码//伪代码class A{ synchronize hello(){ hi(); } synchronize hi(){ sout("hi") } main(){ A a = new A(); new Thread( a.hello(), "1线程").start; new Thread( a.hello(
自定义组件-微信小程序
自定义组件的创建方法在根目录下创建components文件夹（为了区分一般的文件夹）在components下面创建新的组件名文件夹，在新创建的组件名文件夹下继续创建component在创建好的组件的xhtml中写出想要显示的内容，在wxss中编辑样式比如是在主页index中想要调用自定义组件，那么就需要在index.json中进行配置(属性名是组件名，值就是组件的路径）例如："usingComponents": { "xsj":"/components/xsj/xsj",
【车间调度】基于matlab灰狼优化算法求解柔性作业车间问题【含Matlab源码 661期】
一、简介Grey Wolf Optimizer是Seyedali Mirjalili受大灰狼捕食策略的启发，于2014年提出的一种元启发式算法，主要模拟了搜索猎物、包围猎物和攻击猎物，源代码关注公众号后，回复"灰狼"或"GWO"获取。启发灰狼属于犬科动物，是食物链顶端的顶级掠食者，它们大多喜欢群居生活，每个种群平均5~12不等。特别有趣的是，它们有非常严格的社会等级，如下图所示。图1 灰狼分层领头狼（领导者）是一公一母，称为alphas（个人理解，之所以这么叫，是因为alpha是希腊字幕中的第一
【预测模型】基于matlab BP神经网络预测CPI指数【含Matlab源码 662期】
一、简介1 概述BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文 Learning representations by back-propagating errors 。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的 输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来
【优化求解】基于matlab粒子群算法优化充电站规划【含Matlab源码 664期】
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的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。2 粒子群算法分析2.1基本思想粒子群算法通过设计一种无质量的粒子来模拟鸟群中的
webpack小概念&&webpack插件总结
webpack小知识&&webpack插件总结在webpack中，只能读取javascript和json文件，那么我们项目中的css，img等等在打包构建的时候怎么办呢？webpack给我们提供了一个loader模块去处理，它可以让webpack去处理其他类型的文件然后转为可被读取的有效模块，让程序正常运行~当使用loader模块处理之后，你发现每一次打包都需要重复进行某些操作。例如：每次打包都生成不同的dist目录，而你就只是需要最新的那一个dist文件，这个时候，我们就需要插件（
【通信】基于空时分组编码MIMO_OFDM通信仿真【含Matlab源码 663期】
一、简介基于空时分组编码MIMO_OFDM通信仿真二、源代码%main_STBC_MIMO_OFDM.m%这是一个基于空时分组编码的MIMO_OFDM通信系统的仿真设计。%此系统包括QPSK调制解调，IFFT调制，空时编解码，基于训%练符号的信道估计等通信模块。clear allclose allclc%+++++++++++++++++++++++++++变量++++++++++++++++++++++++++++++ i=sqrt(-1); IFFT_bin_length=5
2021英伟达暑期实习面经（芯片设计前端/DFT）
2021英伟达暑期实习面经（芯片设计前端/DFT）准备了将近一个月，终于赶在三月的最后一天拿到了offer，暑期实习算是上岸了，后面还有阿里/华为等一些国内公司的面试，但既然拿到了nv的offer，后面的先就当积累面试经验吧~网上关于nv的实习or秋招面经很少，硬件岗的更少（约等于没有好吧）。之前准备面试的时候，在网上找了半天，好像就只在牛客网上见过一篇关于nv硬件岗的面经，幸好当时认真看了哈哈。所以既然幸运上岸了，想趁自己还记得，record一下，希望可以帮到有缘人呀~好了，废话不多说，开始正题。
以太坊开发攻略一：准备篇上：各种相关工具安装和环境配置
区块链首次在比特币中出现，近年来区块链技术蓬勃发展，深入各行各业，各种基于区块链特性的想法和创新层出不穷。以太坊的创始人Vitalik看到了比特币区块链技术上的缺陷，开发出了以太坊。根据以太坊白皮书的定义：以太坊是一个全新开放的区块链平台，它允许任何人在平台中建立和使用通过区块链技术运行的去中心化应用。本文不详细介绍以太坊及其发展历程，大家可以去网上搜索以太坊白皮书或者去以太坊官网浏览相关内容。笔者近期正在研究区块链系统的创新工作，相比fabric，以太坊更容易上手，经历了一些奇奇怪怪的问题，网上虽然有许多
前端setInterva和setTimeout计时误差问题分析&&解决方案
setInterval指定的是“开始执行”之间的间隔，并不考虑每次任务执行本身所消耗的时间。因此实际上，两次执行之间的间隔会小于指定的时间。比如，setInterval指定每 100ms 执行一次，每次执行需要 5ms，那么第一次执行结束后95毫秒，第二次执行就会开始。如果某次执行耗时特别长，比如需要105毫秒，那么它结束后，下一次执行就会立即开始。为了确保两次执行之间有固定的间隔，可以不用setInterval，而是每次执行结束后，使用setTimeout指定下一次执行的具体时间。
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