代码天地

Dynamic Multi-population particle swarm optimization algorithm based on Kmeans algorithm

The first thing which i want to say is that i don’t like use englist in my blog,but for my English cet 4 and my Academic career i need do it.Today this paper just for put forward my idea and i haven’t argued it yet.at the begin of this paper you need to re

分类: 其他发布时间: 08-06 19:55 阅读次数: 0

构造非支配解集（Python）

吃饱了撑的，玩玩多目标，顺便写几个算法。本文基于《多目标进化优化》：郑金华，邹娟著 P24 + 页面的内容。这里我们直接使用P28所构造的数据顺序就是C1-C20答案是C1-C7这里咱们在定义一个算法，判断A，B 当中A会不会被B支配。庄家法构造非支配解集咱们先来个最简单实现的算法。这个算法，就是暴力求解，把每一个东西拿出来，然后对比，先把当前的庄家拿出来，如果庄家被支配了直接停止，如果被庄家支配了，就把那个被支配的干掉，走完一编，然后再来，最后选出一组不会被任何人支配的解集。这个擂台赛法和庄家

分类: 编程语言发布时间: 08-06 19:55 阅读次数: 0

PSO算法（优化与探索四*DDPG与GAN）

今天怎么说干的事情不多，一方面是因为看了一篇论文，关于RLPSO的是今年6月3日出来的新的文章《Reinforcement learning based parameters adaption method for particleswarm optimization》里面提到了不少关于PSO的优化，然后提出了一种基于强化学习的PSO，通过预训练一个神经网络，输入当前的粒子状态，得到一组参数 w,c1,c2。然后做出调整，因为粒子群，包括遗传，EDA 等等对参数的设置是比较敏感，所以你懂的，用深度学习去搞

分类: 编程语言发布时间: 08-06 19:55 阅读次数: 0

关于强化学习优化粒子群算法的论文解读

本片博文主要讲解一下一篇关于使用DDPG神经网络去优化粒子群算法的一篇文章。文章名为：《Reinforcement learning based parameters adaption method for particleswarm optimization》这不是要开组会了嘛，小爷得上，得讲一篇论文，不想写PPT直接写MarkDown。TIPS：本文的顺序和那篇论文的是不一样的，我将挑选重点的来说明。本文主要分四步：日期：2022.6.25 DAY 61995年，受到鸟群觅食行为的规律性启发，Jame

分类: 编程语言发布时间: 08-06 19:54 阅读次数: 0

《Reinforcement learning based parameters adaption method for particleswarm optimization》代码复现

前几天通过阅读这篇文献：《Reinforcement learning based parameters adaption method for particleswarm optimization》发现有些点还是比较新颖的，所以今天对论文的代码进行了整体的复现。整个过程大概花费了1天半（编码调试，不包括实验）（PS:如果不想看论文的话，请查看这篇博客：关于强化学习优化粒子群算法的论文解读在本篇博文将完整分析这篇论文的思路以及工作流程。而且说实话这篇论文其实我感觉复现起来没有一点难度，有些点还是比

分类: 编程语言发布时间: 08-06 19:54 阅读次数: 0

手把手教你如何自制目标检测框架（从理论到实现）

好久没有冒泡了，是时候来波大的了，也是由于特殊需求，不得不重启关于目标检测的一些内容。既然如此，那么刚好把以前要做的yolo目标检测相关的代码进行复现，并且好好把这个目标检测说清楚一点儿。此外本文基于Pytorch进行编写，有空后期tensorflow也可以试试。GitHub水项目之快速上手YOLOV5YOLOV5参数设定与模型训练的坑点一二三YOLOV1论文小整理嘿~全流程带你基于Pytorch手撸图片分类“框架“–HuClassify那么本文两个目标一.理论搞清楚什么是目标检测。......

分类: 其他发布时间: 08-06 19:54 阅读次数: 0

卡尔曼滤波器（目标跟踪一）（上）

本文主要是针对目标跟踪算法进行一个学习编码，从比较简单的卡尔曼滤波器开始，到后面的deepsort 和最后与yolo算法进行整合，到最后手动实现目标跟踪框架的流程进行。本着，无法造轮子就没有彻底理解的原则进行学习。那么废话不多说开始了。VIP:Free，白嫖可耻，拒接白嫖）...

分类: 其他发布时间: 08-06 19:54 阅读次数: 0

消息队列面试题（2022最新整理）

总结一下，主要三点原因：解耦、异步、削峰。1、解耦。比如，用户下单后，订单系统需要通知库存系统，假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单操作失败。订单系统与库存系统耦合，这个时候如果使用消息队列，可以返回给用户成功，先把消息持久化，等库存系统恢复后，就可以正常消费减去库存了。2、异步。将消息写入消息队列，非必要的业务逻辑以异步的方式运行，不影响主流程业务。3、削峰。消费端慢慢的按照数据库能处理的并发量，从消息队列中慢慢拉取消息。在生产中，这个短暂的高峰期积压是允许的。比如秒杀活动，一般会因为流

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计算机网络八股文（2022最新整理）

因为当Server端收到Client端的SYN连接请求报文后，可以直接发送SYN+ACK报文。但是在关闭连接时，当Server端收到Client端发出的连接释放报文时，很可能并不会立即关闭SOCKET，所以Server端先回复一个ACK报文，告诉Client端我收到你的连接释放报文了。只有等到Server端所有的报文都发送完了，这时Server端才能发送连接释放报文，之后两边才会真正的断开连接。故需要四次挥手。服务端可以向证书颁发机构CA申请证书，以避免中间人攻击（防止证书被篡改）。，签名是为了验证身份。.

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一文带你了解SpringMVC框架的基本使用

第一个S：表示的是控制器的解决方案，SpringMVC 是控制器的解决方案（相当于替代了原来的Servlet）第二个S：Spring（整合第三方框架、为Service层提供事务）第三个H：这个是DAO的解决方案因为Servlet是最原生的实现、很多的实现都比较繁琐:请求参数的自动封装、编码问题解决、文件的上传和下载问题、要实现防止重复提交的问题、在每一次编写请求的时候都需要带上方法名判断就变得复杂了、每一次跳转我们都需要自己去写代码、这就让这个Servlet的使用代码量就变得繁琐了。SpringMVC产生