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我也要
假设次优点G2在open表里面生成的结点，n是一个结点（它是离最优点G有最近距离的结点）。
所以
f(G2) = g(G2)
因为 h(G2) = 0
g(G2) > g(G) 因为G2 is 次优点
f(G) = g(G) 因为 h(G) = 0
f(G2) > f(G) 从上可知
h(n)≤ h*(n) 基本要求
g(n) + h(n)≤ g(n) + h*(n)
f(n) ≤ f(G)
因此如果有最优点，那么A*算法总是会最先找到最优点。
Artificial Intelligence
MATLAB非线性规划建模与求解：从fmincon实战到数模优化
非线性规划是数学建模与工程优化领域的核心方法，用于解决目标函数或约束条件为非线性关系的复杂问题。其原理在于通过迭代算法，在满足一系列等式、不等式及边界约束的条件下，寻找使目标函数达到最优的决策变量值。该技术具有极高的应用价值，广泛存在于投资组合优化、机械设计、资源分配等场景，是处理现实世界“弯曲”关系的数学利器。在数学建模竞赛中，非线性规划模型常作为核心模块出现。掌握其标准形式、建模技巧及MATLAB求解工具，如fmincon和fminunc，是提升模型求解能力的关键。本文聚焦于非线性规划在数学建模中的实战
A*算法最优性的证明
这里用到一个条件：启发式函数h(s)所估计的s点到终点的距离，一定要小于等于实际中s点到终点的距离才行（不然第6步就不成立）。
海康威视GigE工业相机的python调用demo
默认路径安装完成后，在路径C:\Program Files (x86)\MVS\Development\Samples\Python\BasicDemo下的BasicDemo.py中，海康威视官方提供了基本的调用方法，本文也是基于这个修改的。BasicDemo.py提供了通过枚举选择相机的方法，在官方的另一个DEMO：ConnectSpecCamera.py中提供了另一种不通过枚举，直接访问特定IP相机的方法，也可以参考。另外，如果每台相机都定义了唯一的用户定义名，也可以通过用户定义名来区分相机。
关于A*启发式搜索最优性的证明(图解)
关于A*启发式搜索最优性的证明(图解) 证明在h(n)可采纳时A*是最优搜索
Rockchip rv1126平台在gstreamer1中添加OpenCv实现视频流负片的效果
rv1126 gstreamer opencv negetive effect
数字电子时钟——数字电路课设
本文设计了一种基于中小规模集成电路的数字电子时钟系统，采用模块化设计方法，包含晶振电路（CD4060+D触发器）、计时电路（74HC161计数器）、数码管驱动（CD4511）和整点报时功能。系统实现了60进制秒/分、24进制小时、7进制星期的计时显示，支持手动校时功能，并具备整点报时特性（59分54-58秒5次500Hz低音，59秒1次1000Hz高音）。通过分模块调试与整合，最终实物电路满足设计要求，获得优秀评价。
彻底吃透A*算法的最优性
下面的博客将主要介绍A*算法在扩展结点（这对于寻路时间很重要）和总代价（这对于保证最后解的最优性很重要）上的最优性，并将淡化对A *完备性的介绍。
信号完整性入门：为什么工程师总爱用dB来描述衰减？
本文深入探讨了信号完整性分析中工程师偏爱使用dB（分贝）单位描述衰减的原因。dB通过对数转换，将大动态范围的乘除关系简化为加减运算，极大地方便了多级系统分析和链路预算计算。文章重点解释了-3dB点的核心意义，即功率衰减一半的临界状态，并阐述了其在评估信道带宽、插入损耗与回波损耗等关键参数中的实际应用，是高效工程思维和沟通的重要工具。
A*算法可采纳性、一致性、最优性证明
基于求解静态图最短路的经典A*算法（A星算法）论文，系统完整的证明了算法的可采纳性、一致性、最优性，能够深入了解算法的原理及有效性，方便后续代码编写
RK3568项目(四)--uboot启动流程之启动模式选择
本章接着上面，接着来分析uboot启动流程，设计vendor、按键、驱动模式的选择等
OpenHarmony WebView引擎：从Chromium魔改到分布式渲染的终极解析
ArkWeb框架提供了强大的Web应用开发能力，但同时也需要注意网络安全问题，尤其是跨域请求方面。
非负二次规划的乘性更新法则
本文原文为《Multiplication Updates for Nonnegative Quadratic Programming》，第一作者为Fei Sha，他是大牛Michael I. Jordan的学生。 由于本文有三十多页且算法收敛性的证明篇幅较长、公式较多在此只简单介绍算法部分。 一、介绍 在神经计算与统计学习问题中，往往会出现非负的约束。比如最大间隔分类器SVM、贝叶斯...
Python爬虫实战：使用最新技术爬取路透社新闻数据
网络爬虫（Web Crawler）是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。随着大数据和人工智能技术的发展，爬虫技术在数据采集、市场分析、舆情监控等领域发挥着越来越重要的作用。requests：同步HTTP请求库aiohttp：异步HTTP请求库：HTML解析库lxml：高效的HTML/XML解析库selenium：浏览器自动化工具playwright：现代浏览器自动化工具pandas：数据处理和分析库scrapy：专业的爬虫框架：生成随机User-Agentredis：缓存和分布式爬虫支持。
机器智能（三）
1、无信息搜索（只有信息的一些真实的条件）/有信息搜索（除了真实的条件还有一些估计的条件，以让我们能够定义评价函数。比方说上面的罗马问题中给出节点间的直线距离） 2、有信息的搜索策略 a、有额外信息辅助预测 b、贪婪最佳优先搜索 3、最佳优先搜索： a、基本思路：通过对每一个节点计算评价函数f(n)值，找到一个f(n)最低的未扩散的节点。和一致代价搜索很像。但是这里的评价函数是估计值，而一致搜索中...
【NI Multisim 14.0原理图设计基础——元器件分类】
电阻(RESISTOR):该元器件栏中的电阻都是标称电阻，是根据真实电阻元器件而设计的，其电阻值不能改变。 排阻(RESISTOR PACK):相当于多个电阻并列封装在一个壳内，它们具有相同的阻值。 电位器(POTENTIOMETER):即可调电阻，可以通过键盘字母动态调节电阻，大写表示增加电阻值，小写表示减小电阻值，调节增量可以设置。 电容(CAPACITOR):所有电容都是无极性的，不能改变参数，没有考虑误差，也未考虑耐压大小。 电解电容器(CAP_ELECTROLIT):所有电容都是有极性的，“+”极
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Python实现粒子群算法：原理、代码与工程调优指南
群体智能优化算法是解决复杂优化问题的重要工具，它通过模拟自然界中鸟群、鱼群等生物群体的协作行为，在无需目标函数梯度信息的情况下，高效搜索高维、非线性空间的最优解。其核心原理在于个体与群体信息的平衡与迭代更新，这使得算法在工程实践中展现出强大的全局搜索能力和鲁棒性。粒子群算法作为群体智能的经典代表，通过模拟粒子在解空间中的飞行与信息共享，已广泛应用于机器学习超参数调优、工业参数优化、神经网络训练等场景。本文以Python实现为核心，深入解析了粒子群算法的速度更新公式、边界处理策略及参数调优技巧，并结合可视化与
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
最优化方法Python计算：梯度下降搜索算法
梯度下降搜索算法
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source
TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder
布谷鸟搜索算法（CS）在光伏MPPT中的MATLAB建模仿真
布谷鸟搜索算法为复杂环境下的光伏MPPT问题提供了一个非常有效和优雅的解决方案。MATLAB建模仿真充分证明了其在全局搜索能力、收敛速度和鲁棒性方面的优势。尽管存在计算复杂性的挑战，但随着处理器性能的提升和算法本身的不断改进，CS算法及其变种在未来光伏系统和微电网的智能化能量管理中具有广阔的应用前景。仿真是将其推向实际应用的关键一步。
两阶段鲁棒优化与C&CG算法：应对不确定性的决策框架与MATLAB实现
在运筹优化和算法工程领域，处理不确定性是核心挑战之一。传统确定性优化模型在参数波动时可能失效，而鲁棒优化则提供了一种寻求在所有可能情景下都可行且成本可控的解决方案的方法论。其核心原理是在决策中引入“最小-最大”框架，即决策者先做出部分不可更改的决策，然后假设不确定性会以最不利的方式呈现，并在此基础上优化可调整的后续决策，最终目标是使最坏情况下的总成本最小。这一技术价值在于显著提升了系统在动态环境中的抗风险能力和运营韧性。其典型应用场景包括供应链网络设计、生产计划、能源系统调度等，其中需求、价格、资源可用性等
交叉熵优化算法(CEM)原理与Python实现：从信息论到多元函数寻优
在解决复杂的多元函数寻优问题时，尤其是面对非凸、不可导或计算成本高昂的“黑箱”函数，传统的梯度下降法往往失效，而启发式算法则面临调参复杂、收敛不稳定的挑战。交叉熵优化算法（CEM）作为一种基于概率模型的进化算法，其核心原理是将优化问题转化为概率分布估计问题。它通过迭代地更新一个概率分布（如高斯分布），使其采样出的精英解越来越逼近全局最优区域，从而在连续空间优化中实现高效的探索与利用。该算法概念简洁、参数较少，尤其适用于数学建模、工程设计和资源分配等场景中的中等维度黑箱优化问题。本文以经典的Rastrigin
梯度下降，随机梯度下降，代码实现
梯度下降： 分治法—可能会错过更好的取值。如果数据集或者维度大，代价也大。
粒子群优化算法(PSO)原理、实现与应用全解析
群体智能优化算法是解决复杂非线性、多峰优化问题的重要工具，其核心思想源于对自然界鸟群、鱼群等群体协作行为的模拟。粒子群优化算法通过模拟粒子在解空间中的飞行与信息共享机制，实现了高效的全局搜索能力。该算法无需目标函数的梯度信息，特别适用于不可导、非凸及高维优化场景，在工程实践中展现出强大的技术价值。基于速度与位置更新公式，粒子通过个体历史最佳位置和群体历史最佳位置的引导，不断调整搜索方向，最终收敛至最优解区域。在神经网络超参数调优、电力系统经济调度、机器人路径规划等应用场景中，PSO通过其并行性和全局搜索优势
基于Dubins的无人机路径规划研究（Matlab代码实现）
Dubins路径是由Lester Dubins于1957年提出的二维平面上满足曲率约束的最短路径模型。其核心在于通过直线段（S）与圆弧段（L/R）曲率约束：路径曲率不超过无人机最小转弯半径的倒数（即最大曲率）。组合类型：六种基本类型（RSR、RSL、LSR、LSL、RLR、LRL），其中CSC（圆弧-直线-圆弧）和CCC（三段圆弧）是两种典型结构。最优性证明：通过Pontryagin最大原则验证了路径的最短性。
非线性规划实战指南：从数学建模到Matlab求解
非线性规划是数学建模与运筹学中的核心优化技术，用于解决目标函数或约束条件包含非线性关系的复杂问题。其原理在于通过梯度下降、牛顿法、序列二次规划等算法，在可行域内寻找最优解，克服了线性模型在处理现实世界复杂关系时的局限性。该技术的价值在于能够为经济学、机器学习、工程设计和资源分配等领域提供精确的决策支持。在应用场景上，无论是产品成本优化、物流路径规划还是机械结构设计，非线性规划都是关键工具。本文聚焦于Matlab平台，结合**梯度下降**和**序列二次规划**等热词，详细解析了从问题定义、模型转化到算法选择与
机器学习与深度学习核心知识点总结
导言 一年一度的校园招聘就要开始了，为了帮助同学们更好的准备面试，SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试，如果你对这些问题有什么疑问，可以关注我们的公众号，向公众号发消息，我们将会无偿为你解答。对于不想在近期内找工作的同学，阅读这篇文章，对加深和巩固机器学习和深度学习的知识也是非常有用的。 数学...
MATLAB非线性规划实战：从模型构建到fmincon求解与调试
非线性规划是数学建模与工程优化的核心领域，用于解决目标函数或约束条件包含非线性关系的最优化问题。其原理在于处理变量间的复杂交互，如平方、指数或三角函数关系，这比线性规划更能刻画现实世界的规模效应、曲线拟合等场景。该技术的核心价值在于为投资组合优化、路径规划、参数拟合等复杂决策提供量化工具。在工程实践中，MATLAB的fmincon函数是求解中小规模连续非线性规划问题的利器，它能高效处理线性和非线性约束。本文以投资组合优化等典型场景为例，深入解析fmincon的参数设置、代码实现，并针对局部最优、收敛失败等常
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