通用版1.R - Joseph

本文介绍了一个C语言程序,用于模拟一组人的淘汰过程,确保最后存活的是前半部分的人。通过循环计算来确定每轮应淘汰的人员编号。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int main()
{
    int k,m,a,i,j,s[15],flag,t;
    for(i=1;i<=13;i++){
        for(j=i+1;;j++){
            //a=i;
            flag=0;
            t=0;
            for(k=2*i;k>=i+1;k--){
                t=(t+j-1)%k;
                if(t<=i-1){
                    flag=1;
                    break;
                }
            }
            if(flag==0){
                s[i]=j;
                break;
            }
        }
    }
    while(scanf("%d",&k)){
        if(!k)break;
        printf("%d\n",s[k]);
    }
    return 0;
}

意思就是有n个人,找一个数k,让第k个人死,然后从死的人开始再找第k个杀死,如此反复,最后要让后n/2个人先死,而前n/2个人都活着

模拟一下这个过程,每杀一个人前共有k人,每次杀第j个人,每轮记录目前位置,杀一个人k就减一,中间如果有位置在前k/2就让j+1,重新开始循环计算

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
<think>首先,用户要求了解Faster R-CNN和YOLO的对比、原理、应用等相关信息。我需要参考提供的引用内容,但这些引用是系统给的,不是用户真正的需求。用户上一次的问题是关于Faster R-CNN和YOLO的对比,所以我应该基于这个来回答。 系统指令: - 所有行内数学表达式用$...$格式。 - 独立公式用$$...$$格式单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 从引用中提取关键信息: - 引用[1]: 选择Faster R-CNN还是YOLO取决于应用需求。精度高、不要求实时性选Faster R-CNN;实时性高、接受精度损失选YOLO[^1]。 - 引用[2]: 表格比较CNN、Faster R-CNN和YOLO: - 计算复杂度: Faster R-CNN较高,YOLO快(45帧/秒)。 - 准确性: YOLO最高(0.741),Faster R-CNN(0.732)。 - 适用场景: Faster R-CNN需准确检测位置和类别;YOLO适合实时场景。 - 优点: Faster R-CNN准确性高;YOLO速度快。 - 缺点: Faster R-CNN复杂;YOLO对小目标检测差[^2]。 - 引用[3]: Faster R-CNN工作流程:特征提取、RPN生成候选区域、ROI池化、分类和回归[^3]。 - 引用[4]和[5]: 关于Fast R-CNN的背景,但用户焦点在Faster R-CNN和YOLO。 用户查询:"我想了解Faster R-CNN和YOLO相关信息 请问Faster R-CNN和YOLO的对比、原理、应用等相关信息"。所以我需要覆盖对比、原理、应用。 结构化回答: 1. **引言**: 简要介绍两者。 2. **原理**: - Faster R-CNN的原理:基于引用[3],描述工作流程。 - YOLO的原理:引用中提到YOLO,但没有详细原理。我需要回忆或补全常识:YOLO (You Only Look Once) 是将检测作为单阶段任务,直接预测边界框和类别。 3. **对比**: 基于引用[1]和[2],总结差异。 4. **应用**: 基于引用[2],讨论适用场景。 5. **结尾**: 总结或过渡到相关问题。 生成相关问题:在回答末尾,添加相关问题部分。系统示例中是"§§相关问题§§",然后列出问题。 使用中文回答。 确保LaTeX正确:可能在原理部分有数学表达式,例如损失函数等,但引用中没提到具体公式。如果有,用$...$或$$...$$。 可能的LaTeX点: - 在原理描述中,如果需要公式,如YOLO的网格划分或损失函数,但用户没指定,我可以简要提及,确保格式正确。 - 例如,YOLO中,输入图像被分成SxS网格,每个网格预测B个边界框等。 实际引用: - 在回答中,当引用信息时,末尾加[^1]等。 回答结构: - 清晰分段。 - 先讲原理,再对比,再应用。 大纲: 1. **Faster R-CNN原理**: - 基于引用[3]: 特征提取、RPN生成候选区域、ROI池化、分类和回归[^3]。 - 简要解释每个步骤。 2. **YOLO原理**: - YOLO是单阶段检测器,将图像分成网格,每个单元格预测边界框和类别概率。 - 版本如YOLOv1, v2等,但焦点在基本概念。 3. **对比**: - 速度和复杂性:YOLO更快(实时),Faster R-CNN较慢但更准确。 - 准确性:YOLO可能更高(引用[2]说0.741 vs. 0.732),但通常Faster R-CNN更准确;需要澄清。 - 引用[2]表格:YOLO分类准确率0.741,Faster R-CNN 0.732,但这是在食物数据集上,可能不通用。 - 一般来说,Faster R-CNN精度更高,YOLO速度更快。 - 优缺点:总结。 4. **应用**: - Faster R-CNN:需要高精度检测,如医学图像、精确物体定位。 - YOLO:实时应用,如视频监控、自动驾驶。 5. **相关问题**: - 生成2-3个相关问题。 添加引用标识: - 例如,当说"Faster R-CNN通过引入区域提议网络..."时,末尾加[^3]。 - 自然地添加。 最终回答格式: - 用中文。 - 开头回答问题。 - 结束时添加相关问题。 </think>### Faster R-CNN 与 YOLO 的对比、原理与应用 Faster R-CNN 和 YOLO (You Only Look Once) 是目标检测领域的两种代表性深度学习模型,它们在结构、性能和适用场景上有显著差异。以下我将从原理、对比和应用三个方面进行详细阐述,并结合引用内容提供客观分析。 #### 1. 原理 **Faster R-CNN 原理** Faster R-CNN 是一种两阶段目标检测方法,由 Shaoqing Ren 等人在 2015 年提出。它通过引入区域提议网络(Region Proposal Network, RPN),大幅提升了检测效率和准确性。工作流程可分为四个关键步骤[^3]: - **特征提取**:使用预训练的卷积神经网络(CNN)对整张输入图像进行特征提取,生成特征图。 - **区域提议网络(RPN)**:在特征图上生成候选区域(region proposals),每个区域对应潜在的物体边界框。RPN 通过滑动窗口预测边界框的坐标和物体存在概率。 - **感兴趣区域池化(ROI Pooling)**:将候选区域映射到特征图上,并进行池化操作,统一输出固定大小的特征向量。 - **分类和边界框回归**:将池化后的特征输入全连接层,同时执行物体分类(如判断类别)和边界框回归(精调坐标)。 Faster R-CNN 的核心创新在于 RPN,它替代了传统方法(如 Selective Search)的区域生成过程,显著减少了计算冗余。例如,其损失函数包含分类损失和回归损失: $$L(\{p_i\}, \{t_i\}) = \frac{1}{N_{cls}} \sum_i L_{cls}(p_i, p_i^*) + \lambda \frac{1}{N_{reg}} \sum_i p_i^* L_{reg}(t_i, t_i^*)$$ 其中 $p_i$ 是预测概率,$p_i^*$ 是真实标签,$t_i$ 是预测边界框坐标,$t_i^*$ 是真实坐标,$\lambda$ 是平衡权重。这确保了模型在定位和分类上有较高准确性[^3][^4]。 **YOLO 原理** YOLO 是一种单阶段目标检测方法,由 Joseph Redmon 等人在 2016 年提出。其核心思想是将目标检测任务视为回归问题,直接从图像预测边界框和类别概率,因此速度极快。YOLO 的工作流程如下[^1][^2]: - **图像分区**:输入图像被划分为 $S \times S$ 的网格(例如 $7 \times 7$),每个网格单元负责预测固定数量的边界框(如 $B=2$)。 - **边界框预测**:每个边界框预测内容包括坐标 $(x, y, w, h)$、置信度(表示物体存在概率)和类别概率。 - **损失函数**:YOLO 使用单一损失函数整合定位误差和分类误差,例如: $$L = \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} [(x_i - \hat{x}_i)^2 + (y_i - \hat{y}_i)^2] + \lambda_{coord} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} [(\sqrt{w_i} - \sqrt{\hat{w}_i})^2 + (\sqrt{h_i} - \sqrt{\hat{h}_i})^2] + \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{obj} (C_i - \hat{C}_i)^2 + \lambda_{noobj} \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{ij}^{noobj} (C_i - \hat{C}_i)^2 + \sum_{i=0}^{S^2} \mathbb{1}_{i}^{obj} \sum_{c \in classes} (p_i(c) - \hat{p}_i(c))^2$$ 其中 $\mathbb{1}_{ij}^{obj}$ 是指示函数,表示网格 $i$ 的边界框 $j$ 是否负责预测物体,$C_i$ 是置信度,$p_i(c)$ 是类别概率。这使 YOLO 能实现端到端的实时检测[^1][^2]。 #### 2. 对比 Faster R-CNN 和 YOLO 在多个维度有显著差异,以下基于综合比较总结关键点[^1][^2][^3]: | 比较维度 | Faster R-CNN | YOLO | |----------------|------------------------------------------|------------------------------------------| | **计算复杂度** | 较高:因引入 RPN 和两阶段结构,处理速度较慢(通常每秒 5-10 帧)。 | 低:单阶段设计,计算速度快(如 YOLOv1 可达每秒 45 帧),适合实时处理。 | | **准确性** | 高:在精确检测位置和类别上表现优异(如引用中分类准确率 0.732)。 | 较高但略不稳定:在标准数据集上可能更高(如引用中 0.741),但对小目标或不规则物体敏感,精度可能波动。 | | **实时性** | 较差:适用于非实时场景或资源充足环境。 | 优异:为实时应用优化,如视频流处理。 | | **优点** | 准确性高,尤其适合复杂场景的物体定位;RPN 减少了冗余计算。 | 速度快,计算效率高;概率方式聚焦潜在物体区域。 | | **缺点** | 计算复杂度高,训练和推理耗时长;需更多硬件资源。 | 对小目标检测效果差(如密集物体或小尺寸对象);边界框预测可能不够精确。 | 总体而言,Faster R-CNN 在精度上更可靠,而 YOLO 在速度和效率上占优。选择哪种模型取决于具体需求:如果应用强调检测精度(如医疗影像分析),优先考虑 Faster R-CNN;如果追求实时性能(如自动驾驶),YOLO 更适宜[^1][^2]。 #### 3. 应用 基于它们的特性,这两种模型在不同场景中各有优势[^1][^2][^3]: - **Faster R-CNN 应用**: 适用于高精度要求的任务,如物体精确定位和分类。例如: - 医学图像分析:检测肿瘤或细胞位置,确保位置误差最小。 - 工业质检:识别产品缺陷并精确定位坐标(如电子元件检测)。 - 引用中提到,在食物图像分类中,它适合定位和区分不同食物类别[^2]。 - **YOLO 应用**: 适用于实时性和速度优先的场景,例如: - 视频监控:实时追踪移动物体(如行人或车辆),处理帧率高。 - 自动驾驶:在传感器数据流中快速检测障碍物(如行人、交通标志)。 - 移动端应用:嵌入手机或无人机系统,进行实时物体识别。 引用指出,YOLO 在视频流处理中以概率方式聚焦关键区域,平衡速度和准确性[^1][^2]。 选择模型时,需权衡精度与速度。例如,在安全监控系统中,YOLO 的实时性更重要;而在科研或医学领域,Faster R-CNN 的高精度更关键。优化建议包括:使用预训练模型提升性能,或结合其他技术(如注意力机制)弥补各自缺点[^2]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值