exploreman

原创 于 2012-09-19 00:51:47 发布 · 134 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

古今中外，凡有成之士，无他，唯专注、勤思、好学、善问也!
iteye_15852
关注
(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
12-17
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了克里金模型（Kriging）与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法，用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型，逼近复杂的非线性系统响应，减少计算成本；随后结合NSGA-II算法进行多目标优化，搜索帕累托前沿解集，从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置，适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外，文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用，体现了其科学性与实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标：①解决高计算成本的多目标优化问题，通过代理模型降低仿真次数；②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合；③复现SCI高水平论文中的优化方法，提升科研可信度与效率；④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程，重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式，建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能，并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
FindAddress 读第三方程序的变量的原理
12-17
读第三方程序的变量的原理 2 https://flyfish.blog.youkuaiyun.com/article/details/155859130
PVE开启直通+CPU硬盘温度显示,风扇转速+一些群辉自用的小脚本
12-17
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/b85190ab5f38 ### pve虚拟机磁盘路径 ### 虚拟机路径 ### LXC路径 ### 无需借助任何软件直接转换openwrt的img文件为虚拟磁盘 ### PVE-LXC容器换源 ### pve显示信息
基于人脸识别的宿舍门禁管理系统的设计与实现源码.zip
12-17
基于人脸识别的宿舍门禁管理系统的设计与实现源码.zip
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
12-17
水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
造价-技术与计量（土建）-精讲班-第17讲：第二章第二节：道路、桥梁、涵洞工程的分类、组成及构造（一）
12-17
2014造价-技术与计量（土建）-精讲班-第17讲：第二章第二节：道路、桥梁、涵洞工程的分类、组成及构造（一）
六轴机械臂手眼标定示例资源
12-17
六轴机械臂手眼标定示例资源
A2UI 提供了一种声明式的 JSON 格式，用于描述由智能代理生成的用户界面 客户端根据这个格式渲染本地组件，实现安全、灵活且跨框架的界面展示
12-17
核心优势在于： - 安全优先，只传递数据而非执行代码，保证系统安全； - 友好支持大语言模型，支持增量更新界面，实现流畅交互体验； - 跨平台兼容，支持 Web 和 Flutter 等多种框架渲染； - 高度可扩展，开发者可注册自定义组件，实现复杂场景下的UI需求。 适合构建动态表单、远程子代理界面、智能工作流仪表盘等多种场景。
（43页PPT）结构化面试方案讲解.ppt
12-17
（43页PPT）结构化面试方案讲解.ppt
多智能体框架，打造类Grok Heavy的AI深度分析体验(Make It Heavy Python 源码)
12-17
Make It Heavy 是一款以 Python 编写的 AI 框架，灵感来自 Grok Heavy 模式，通过并行部署多个智能代理（Multi-Agent）协同工作，针对任何问题提供全面、深入、多视角的答案。无论是复杂研究还是信息整合，它都能高效完成。 多智能体并行分析，模拟 Grok Heavy 深度模式 框架核心在于智能代理系统（Agent System）。它可同时运行4个（或更多）专精化AI代理，每个代理从不同角度发问、研究并汇总答案，最终生成一份经过智能融合的统一回应，全面覆盖问题的不同层面 功能亮点一览 Grok Heavy仿真模式：支持并行智能体深度协同分析 并行智能架构：4个AI代理同时执行任务，提升分析广度 AI问题自动生成：根据用户查询自动拆解出研究子问题 实时可视化反馈：在运行过程中展示每个Agent的进度状态 工具热插拔：支持自动加载自定义工具（如Web搜索、计算器等） 智能观点整合：多个智能体的答案最终自动融合为一致内容 单Agent模式：可切换为单智能体运行，适用于简单任务
iOS项目自动打包脚本
12-17
下载方式：https://pan.quark.cn/s/9cd3425ded64 ipapy iOS项目自动打包脚本 脚本自动打包 上传到fir.im 发送邮件给测试人员 需要安装的相关指令软件: python 2.7 xcode fir.im指令 使用方法: 安装xcode 安装fir.im的指令,安装方法见 https://.com/FIRHQ/fir-cli/blob/master/README.md 配置相关信息 python ipa.py -c 或者 python ipa.py --config targetName:工程的名称,如：我的工程是BossZP.xcodeproj,所以我的targetName就是BossZP gitPath:工程的git地址,如：我的git地址是http://git.xxx.org/xxxxxx/xxxxxx.git certificateName:证书名称,如：我的是iPhone Developer: YANG YU (7XC3UZCAZM) firToken:在fir.im上创建应用后的token,如：我的是2ac8uf3j9z3ur98d7gxxxxxxxx 下面的是邮件设置: emailFromUser:我的邮箱,如：xxxxxx@163.com emailToUser:测试人员的邮箱，如 xxxxxx@163.com emailPassword:我的邮箱的密码 emailHost:邮箱的host，可以去邮箱网页查看,如：我的是smtp.163.com keychainPassword:(选填)远程SSH连接打包的话需要设置这个参数，内容为你电脑的密码 配置完信息，可以通过 --help 或者 -h 查看基本的...
【哈工大编译原理实验】Node 实现分析器 + 可视化 落地即用！.zip
12-17
【哈工大编译原理实验】Node 实现分析器 + 可视化 落地即用！.zip
基于人脸检测的证件照自动生成（Automatic identification photos based on face detection）
最新发布
12-17
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/16eaf6eb9fa5 face_gui 项目介绍 该项目能够从给定的正面照片中，自动识别脸部区域，并对图像前景进行提取分割，然后替换背景，并按照证件照的规格进行规范化处理。 一共由5个模块组成： 头部局部照识别与截取模块设计 利用Vahid Kazemi 和 Josephine Sullivan提出的基于gradient boosting的回归树算法检测面部的68个关键点位置. 论文:One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees 图像前景分割 利用opencv中的grabcut方法对人脸周围区域进行分割，将人头和衣服等前景分离出来. 论文:GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 证件照规范化 按照规格进行图片处理:分辨率：361×381，分辨率96dpi，位深度24，大小30k左右. 背景替换 根据图片的背景颜色特征进行替换背景（蓝-红-白），如蓝背景变为红背景：将BGR图像转为HSV图像，蓝颜色H通道在78和110之间，然后转换通道将这些像素替换为(0，0，255)即可。 界面设计 利用pyqt5进行界面设计. ## 项目配置 ### 环境平台 python3 ### 模块安装 pip install opencv-python pip install pyqt5 pip install dlib ### 文件下载 shapepredictor68facelandmarks.dat.bz2下载后放入data目录...
PythonPytorch基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究
12-17
Python【Pytorch】基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断研究内容概要：本文研究了一种基于小波时频图与SwinTransformer的轴承故障诊断方法，利用Pytorch框架实现深度学习模型的构建与训练。首先通过对轴承振动信号进行小波变换，生成时频图以直观呈现信号的时频特征，进而将时频图作为SwinTransformer模型的输入，利用其强大的视觉特征提取能力实现故障类型的精准分类。该方法有效融合了信号处理与深度学习技术，提升了故障诊断的准确率与鲁棒性，尤其适用于复杂工况下的早期故障识别。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉Pytorch深度学习框架，从事机械故障诊断、信号处理或智能制造相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于工业设备状态监测与预测性维护系统，提升轴承等关键部件的故障预警能力；②为基于深度学习的故障诊断研究提供可复现的技术路线与模型参考，推动智能运维技术的发展；③适合作为深度学习在工业信号处理领域应用的教学案例。; 阅读建议：建议读者结合文中代码实现，动手复现小波时频图生成与SwinTransformer模型训练过程，深入理解时频分析与视觉Transformer在故障诊断中的协同机制，并可通过更换数据集或调整模型结构进一步验证方法的泛化能力。
PySide6基本窗口控件深度补充-窗口绘图类的详细介绍
12-17
NumPy数组操作实战技巧，PySide6基本窗口控件深度补充_窗口绘图类，主要讲解了继承相关关系，核心的功能，以及使用场景。
复现基于反步终端滑模控制的PMSM位置控制器三环伺服系统设计研究（Simulink仿真实现）
12-17
【复现】基于反步终端滑模控制的PMSM位置控制器三环伺服系统设计研究（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕“基于反步终端滑模控制的PMSM位置控制器三环伺服系统设计研究”展开，通过Simulink仿真实现对该控制策略的复现与验证。文章重点介绍永磁同步电机（PMSM）在高精度位置控制需求下的三环伺服控制系统设计，采用反步终端滑模控制方法提升系统的动态响应能力、抗干扰性能及稳态精度。该方法结合反步法的系统化设计优势与终端滑模控制的有限时间收敛特性，有效解决传统滑模控制存在的抖振问题，并增强系统鲁棒性。文中详细阐述了电流环、速度环与位置环的层级控制结构，构建了完整的非线性控制系统模型，并通过仿真结果验证了所提方法在跟踪精度、响应速度和抗负载扰动方面的优越性。; 适合人群：具备自动控制理论基础、电机控制背景及相关MATLAB/Simulink仿真经验的高校研究生、科研人员及从事电气传动、运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高精度伺服系统的设计与优化，如数控机床、机器人关节驱动等；②为滑模控制、反步法等非线性控制策略的学习与工程应用提供实践案例；③支撑科研论文复现、课题研究及控制系统算法开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Simulink模型与控制算法代码进行逐步仿真调试，深入理解各控制模块参数设计原理，并尝试对比传统PID或普通滑模控制的效果差异，以全面掌握先进非线性控制方法的应用精髓。
优衣库订单数据集（12列，19085条记录）CSV
12-17
包含字段：商店ID、门店所在城市、性别群体、年龄群体、产品类别、客户数量、销售金额、订单数量、购买的产品数量、成本、单价、订单日期。
nuscene数据集，很详细，很直观
12-17
nuscene数据集，很详细，很直观
Nexus-v3.87.1-社区版-Unix/Linux平台ARM架构
12-17
Nexus Repository Community Edition - Unix ARM Processor Nexus-v3.87.1-社区版-Unix/Linux平台ARM架构 可以搭建Maven仓库、docker镜像仓库、nutget仓库
系统界面工具 11.1.10 安装包
12-17
系统界面工具 安装包 版本号 11.1.10。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
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
实付元
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