有时候自己的选择都是那么模糊

最新推荐文章于 2024-09-11 15:51:19 发布
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#情感

这篇博客回顾了一段发生在毕业季未曾开始的情感经历。作者反思了年轻时对于爱情的态度，并思考是否因为自己的性格导致了错过。
毕业时的选择 爱的选择 这么多年过去了 我始终难以忘怀 那份从为开始过的情感 那时的我们都很年轻 我不知道自己能为爱付出什么 是自己太倔强 还是太被动 现在才懂得爱 迟来的爱 也可能是自己自作多情吧 如果他真的在乎我 就不会只是让人带个话 是不?
libo509
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教你快速实现Android动态模糊效果
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jquery模糊提示框
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模糊查询提示框，根据输入内容随时更新提示框。支持鼠标点击、上下enter键选择。 使用简单 导入js文件，使用$.selects({});即可。 脚本有大量注释。...童靴们可以自己在调用的时候配置过滤后显示的数据。
模糊PID中论域的选择和模糊规则的选取
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什么是模糊测试？ 模糊测试（Fuzz Testing）是一种自动化的软件测试技术，最初是由威斯康辛大学的巴顿·米勒于1989年开发的，通常用于识别程序中的潜在漏洞。模糊测试的核心是自动或半自动的生成随机数据输入到应用程序中，同时监控程序的异常情况，如崩溃、代码断言失败，以此发现可能的程序错误，如内存泄漏。模糊化是指自动生成和执行测试，模糊测试中输入的随机数据被称为“Fuzz”，随机数据的类型包括：超长字符串；随机数如负数，浮点数，超大数、特殊字符如~!@#$%等包含特殊含义的字符，作为输入可能会引发报错；u
模糊逻辑学习--什么是模糊逻辑
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模糊逻辑的描述 近年来，模糊逻辑的应用数量和种类已大大增加。应用范围从消费产品（例如相机，便携式摄像机，洗衣机和微波炉）到工业过程控制，医疗仪器，决策支持系统和产品组合选择。 要了解为什么增加了模糊逻辑的使用，您必须首先了解模糊逻辑的含义。 模糊逻辑有两种不同的含义。从狭义上讲，模糊逻辑是一个逻辑系统，是多值逻辑的扩展。但是，从广义上讲，模糊逻辑（FL）几乎与模糊集理论同义，模糊集理论涉及具有不清晰边界的对象类，其中隶属度是一个问题。从这个角度来看，模糊逻辑的狭义含义是FL的一个分支。即使模糊逻辑的定
AFL模糊测试
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fuzz测试工具-AFL，实现对源码或二进制文件的模糊测试
模糊查询是如何进行实现的_模糊查找，不是近似查找！在Excel中应该如何进行模糊匹配...
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12-16 5173
前两天，发了一篇文章，介绍了一个微软收集用户反馈的网站，如果你希望Excel中有什么功能，可以到这个网站上提交建议，或者给别人的建议投票，文章内容见这里：你最想要的Excel功能是什么？有一位同学留言说想要“模糊查找的功能”，我回复说微软其实已经做了。今天就给大家介绍一下微软是如何在Excel中实现模糊查找的。01什么是模糊查找我们知道，在Excel中进行查找一般使用VLOOKUP函数，...
TreeSelect树型选择控件的模糊查询
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ant design of vue组件库里面有一个treeSelect控件，如需模糊查询，可以使用treeNodeFilterProp属性。官网显示的是“value"值，如果不行可以尝试用“title” 代码和效果图如下： treedata数据结构如下： ...
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模糊（fuzzy）其实没有定义，只是用来描述那些难以定义、存在不确定性或边界模糊的事物。比如我们聊天的时候经常会说，“温度有点高”，“房间有点亮”，“人有点累”等等；模糊是与确定相对的，比如说“温度有353535度”， “房间有1000Lux”等。在模糊集合理论中，给定一个集合AAA，其上的元素 𝑥的隶属度用一个函数$ 𝜇_𝐴(𝑥)$来表示，该函数称为 隶属度函数（Membership Function, MF）。隶属度函数的值范围在μAX→01μA​X→01。
神经网络和模糊控制区别,什么是模糊神经网络
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其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。但缺点是它不能处理和描述模糊信息，不能很好利用已有的经验知识，特别是学习及问题的求解具有黑箱特性，其工作不具有可解释性，同时它对样本的要求较高;
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基于PID控制器和电流控制器的电池充电比较研究（Matlab代码实现）
12-07
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一个基于SpringBoot和MyBatis框架开发的用于高校或公共图书馆自习室资源智能化管理的Web应用程序系统_包含用户注册登录座位预约状态查询取消预约留言反馈及管理员对自习室.zip
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Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
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12-07
【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于改进遗传算法的公交车调度排班优化问题，旨在通过Matlab代码实现改进的遗传算法，解决公交系统中发车频率、车辆分配和司机排班等复杂调度难题。通过对传统遗传算法引入变异、精英保留等优化机制，提升算法收敛速度与全局搜索能力，从而获得更优的调度方案，有效降低运营成本并提高服务质量。研究涵盖了模型构建、算法设计、约束处理及仿真验证全过程，展示了智能优化算法在公共交通管理中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、交通运输规划或运筹学相关领域的研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决城市公交系统的发车调度与司机排班优化问题；②学习改进遗传算法的设计思路及其在复杂组合优化问题中的实现方法；③为智能交通系统（ITS）中的调度决策提供技术支持与仿真工具。; 阅读建议：建议读者结合文中Matlab代码进行实践操作，重点关注算法改进策略与约束条件的建模方式，并可通过调整参数或引入新的优化机制进一步提升性能。
模糊控制build时候
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### 模糊控制系统的构建方法 #### 1. 定义输入输出变量 模糊控制系统的设计始于定义系统的输入和输出变量。这些变量通常代表被控对象的状态参数以及期望的控制动作。例如，在温度控制系统中，输入可能是当前温度与设定温度之间的误差及其变化率；而输出则是加热器功率调整量。 对于具体的工业应用，需依据实际情况选取合适的物理量作为输入输出[^1]。 ```python # Python伪代码示例：初始化输入输出范围 input_variables = { 'error': {'range': [-10, 10], 'label': 'Error'}, 'delta_error': {'range': [-5, 5], 'label': 'Change of Error'} } output_variable = {'control_signal': {'range': [0, 100], 'label': 'Control Signal'}} ``` #### 2. 设定隶属度函数 为了使计算机能够理解人类专家的经验知识并将其转化为可操作的信息，需要通过隶属度函数来描述各个语言值（如“大”，“小”）对应于具体数值的程度。常用的隶属度函数有三角形、梯形等形式。 选择恰当形状和位置的隶属度函数有助于提高模型的表现力和准确性。 ```matlab % MATLAB代码片段：创建隶属度函数 fis = mamfis; % 创建Mamdani型FIS结构体 addInput(fis,[0 8],'Name','Service'); mf1 = trimf([0 0 4]); mf2 = trimf([2 5 8]); addMF(fis,'Service','trimf',mf1,'Name','poor'); addMF(fis,'Service','trimf',mf2,'Name','good'); ``` #### 3. 建立规则库 基于领域内积累的知识经验制定一系列条件语句形式的控制规则。“如果...那么”的逻辑表达方式使得即使不具备精确数学模型的情况下也能有效指导决策过程。每条规则都关联着特定情况下应采取的动作建议。 合理规划规则集的数量规模及覆盖程度是确保系统性能的关键因素之一。 ```plaintext IF error IS positive AND delta_error IS increasing THEN control_signal DECREASES significantly. IF error IS negative OR delta_error IS decreasing THEN control_signal INCREASES slightly. ... ``` #### 4. 进行推理计算 当给定了实际测量到的一组或多组数据之后，便可以根据预先建立好的规则库来进行推断运算得出相应的控制指令。这一阶段涉及到对各前提部分求交集取最大最小值等操作最终形成综合结论。 采用合适算法完成此步骤能显著提升响应速度与抗干扰能力。 #### 5. 解模糊化处理 最后一步是从得到的结果集中挑选出最接近理想状态的那个选项，并转换回原始空间中的确切数值表示出来供执行机构使用。常用的技术手段包括重心法、加权平均等方式。 解模糊化的质量直接影响到了整个闭环反馈机制的有效性和可靠性。
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