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Wolfram 语言｜由静止粒子群产生的子粒子群中粒子的平均速度研究

谢谢郭涛先生的分享！ 1. 需要安装"Euclid Math One"字体的常规和加粗字体才能正常显示本Notebook的内容。 2....对代码运行时间的描述基于MacBook Pro (MD101CH/A)。 4. 点击左下角“阅读原文”上Wolfram社区获取源代码。注释狭义相对论已经诞生100多年，但它背后的原因尚不明确。...模型：在无穷大的三维空间中放入无数多点粒子。这些粒子的速度大小都是c、方向在三维空间均匀分布，并且它们之间没有相互作用。...本文的研究对象是这些粒子及它的一个子集，这个子集相对于总体粒子具有速度 u。...k-粒子的平均速度大小为即兴和弦 #AI 音乐生成

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联邦学习中的模型聚合

联邦学习中的模型聚合在联邦学习的情景下引入了多任务学习，其采用的手段是使每个client/task节点的训练数据分布不同，从而使各任务节点学习到不同的模型，且每个任务节点以及全局(global)的模型都由多个分量模型集成...该论文最关键与核心的地方在于将各任务节点学习到的模型进行聚合/通信，依据模型聚合方式的不同，可以将模型采用的算法分为client-server方法，和fully decentralized(完全去中心化...)的方法因为有多种任务聚合器(Aggregator)要实现，采取的措施是先实现Aggregator抽象基类，实现好一些通用方法，并规定好抽象方法的接口，然后具体的任务聚合类继承抽象基类，然后做具体的实现...for client in self.clients] # 遍历global模型中的各参数, key对应模型中参数的名称 for key, param...# models_params的每一行是一个client的参数 # @符号表示矩阵乘/矩阵向量乘 # 故这里表示每个client参数是其他所有

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Zuul中聚合Swagger的坑

每个服务都有自己的接口，通过Swagger来管理接口文档。在服务较多的时候我们希望有一个统一的入口来进行文档的查看，这个时候可以在Zuul中进行文档的聚合显示。下面来看下具体的整合步骤以及采坑记录。.../groupId> springfox-swagger2 2.9.2 增加聚合代码...正常情况下上面的整合步骤没任何问题，今天有朋友在星球提问，说自己的业务服务加了context-path，Zuul中聚合的Swagger文档无法显示，因为路径错了，少了配置的context-path。...DiscoveryClient 是很强大的，我们可以用DiscoveryClient 来获取Eureka中的信息，此时我有了一个想法，那就是业务服务将自身的context-path放入Eureka的metadata-map...中，然后Zuul中聚合的时候从metadata-map中获取context-path就行了。

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Motif中的PWM矩阵

PWM矩阵是表示motif的一种方式，全称是position-specific weight matrix (PSWM) 或者是position-specific scoring matrix (PSSM...比如CTCF的motif序列为（来自于JASPAR数据库）： ? 要构建出PWM矩阵，首先要得到position frequency matrix (PFM)，即在每个位置的四种核苷酸出现的次数。...比如说CTCF的PFM序列为 (图中为JASPAR中的.jaspar文件): ? 也就是在第一个位置A出现了87次，C出现了291次，G出现了76次，T出现了459次。...将每个位置的频数转换为频率 (某核苷酸的出现数量/这个位置四种核苷酸的总数量)，可以得到position probability matrix (PPM) (图中行列互换用的是JASPAR中的.meme...得到motif PWM后，可以用Fimo或其他软件在基因组中扫描得到序列，其基本用法为： fimo [options] 提供motif的PWM

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粒子群优化算法python程序_粒子群算法的具体应用

二、算法流程三、算法的python实现实验结果 ---- 前言首先简单介绍粒子群优化算法，粒子群优化算法的python实现（含代码） ---- 一、粒子群优化算法是什么？...粒子群优化算法起源于鸟群觅食的过程，一个核心机制是每只小鸟各自觅食，并记住一个离食物最近的位置，通过和其他的小鸟交流，得到整个鸟群已知的最佳位置，引导鸟群朝着这个方向继续搜索。...这里pBest向量是一组向量，它包含了每个粒子的历史最优位置，gBest向量为pBest向量中适应值最高的向量，即全局最优。...（2）在每一代的进化中，计算各个粒子的适应度函数值。（3）如果该粒子当前的适应度函数值比其历史最优值要好，那么历史最优将会被当前位置所代替。...下图为算法的流程图。三、算法的python实现本算法以优化目标函数：为例，使用粒子群优化算法进行求解。

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《谁动了我的奶酪》中的粒子群算法

（这是培根《论读书》中的句子，原句记不得了，意思大概没错，不要打我...） 2、简述粒子群算法粒子群算法其实一种最优化算法，大概思路是，先往一个n维空间里面随机撒上一堆粒子。...3、4个小生物，仅仅是粒子群算法中的4种策略而已物理老师再次敲黑板：这是个必考题（：-D）粒子就这样在空间中震荡，其速度由3个因素决定：因素1、上一时刻速度。...老鼠嗅嗅，他能够及早嗅出变化的气息。对应粒子群算法中，c2比较大，也就是因素3比较强，因此一旦某个粒子发现更优的点，会迅速扑过去。老鼠匆匆，他能够迅速行动。...对应粒子群算法中，c1比较大，也就是因素2比较强，这就表现为，该粒子在个体最优点周围撞来撞去，没准就撞进了旁边的一组三体星（走错片场了，是撞进另一堆奶酪中）小矮人哼哼，拒绝变化。...四位小生物在寻找自己的最优解。现实中千千万万的人就如粒子群一样，不断震荡、尝试，有人偶然震荡到了某个局部最优点，就成了牛人。为什么曾国藩给自己写的墓志铭“不信书，信运气，公之言传万世”？

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前端中的接口聚合

request-combo 这是一个前端简易版接口聚合模块，主要用于以下场景：一个支持参数合并的接口，在组件化或其他场景下调用了不同参数的相同的接口，这时把这些调用合并成一个或多个接口再请求。...避免发起相同的请求,某些情况下发起了相同的请求，经收集处理后，实际只发起一个请求。但是不同的发起端的callback 都能得到处理。...主要逻辑设计要知道接口的基本信息,包括但不限于 url、params、callback… 既然要聚合，那么得有一个收集接口的队列每个接口的队列要有状态，当一个新接口到来时，该接口的队列可能还没创建，...: Function ApiData 类型中包含以下内容： params Description Type Example url 接口地址 string http:xxx/api pack 参数合并逻辑函数...TerserPlugin({ include: /\.min\.js$/, }) ] } } 在工具库中，

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粒子群优化算法的实现方式_matlab粒子群优化算法

2 算法的MATLAB实现基本粒子群算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值符号集 { 0 , 1 } \{0,1\} { 0,1} 所组成。...初始群体中各个个体的基因值可用均匀分布的随机数来生成。...累加迭代次数值 end 输出随机数种子、进度、最优迭代次数、每个函数的数值和目标函数的数值用ASCII保存粒子位移的数值用ASCII保存粒子速度的数值 end 在MATLAB中，编程实现的基本粒子群算法基本函数为...在粒子群算法中，要想获得精度高的解，关键各个参数之间的合理搭配。...基于的混合粒子群算法是借鉴遗传算法中杂交的概念，在每次迭代中，根据杂交率选取指定数量的粒子放入杂交池内，池内的粒子随机两两杂交，产生同样数目的子代粒子( n n n)，并用子代粒子替代父代粒子( m m

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协方差矩阵-在离散中求“聚合”

方差是均值之上的产物，然后协方差又比方差更近一步，然后带个矩阵的话，可以说明很多变量的关系。协方差（Covariance）是用于衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。...协方差矩阵是一个方阵，它描述了多个随机变量之间的协方差关系。协方差矩阵想象成一个弹簧系统。如果两个变量的协方差很大，那么它们就像两个紧密连接的弹簧，当一个弹簧伸展时，另一个弹簧也会跟着伸展。...简单来说，它可以告诉我们：各个变量的方差：协方差矩阵对角线上的元素就是各个变量的方差，反映了每个变量自身数据的离散程度。...协方差矩阵的数学表示，假设我们有n个随机变量X1, X2, ..., Xn，它们的协方差矩阵C可以表示为。 C = [cov(X1, X1) cov(X1, X2) ......cov(Xn, Xn)] 其中，cov(Xi, Xj)表示随机变量Xi和Xj的协方差。协方差矩阵是一个对称矩阵，即cov(Xi, Xj) = cov(Xj, Xi)。

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COM聚合技术中的QueryInterface

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。最近在看COM聚合技术时遇到一个关于QueryInterface的问题。...问题描述：在外部组件CB聚合内部组件CA时，内部组件的非委托未知接口示意如下： struct INondelegatingUnknown { virtual HRESULT __stdcall...在《COM技术内幕》中还有这样一段话“COM并不关心接口的名字是什么，而只关心vtbl的结构。”这回是不是突然感觉好像明白了什么？...m_pUnknownInner指针的值并不是内部组件CA的地址，而是CA中NondelegatingQueryInterface结构的地址！...，派生类中对于基类中虚函数表和各成员的排列顺序与继承的顺序一致，最后才是派生类自己的成员：由于这样的数据结构，在进行强制转换时，实际上是将虚函数表的指针传出，故转换后指针的值发生了变化。

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计算矩阵中全1子矩阵的个数

rows * columns 矩阵 mat ，请你返回有多少个子矩形的元素全部都是 1 。...思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵代码实现: int numSubmat...= 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...在最后判断是否全1的循环中, 如果左上的数字是0, 那必然没有全1子矩阵了再如果向下找的时候, 碰到0, 那下一列的时候也没必要超过这里了, 因为子矩阵至少有一个0了, 如下图: ?...== 0) continue; int thisMaxColSize = *matColSize; // 当前向右最大值 // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵

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SQL中的聚合函数介绍

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。什么是聚合函数（aggregate function）？聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。聚合函数有什么特点？...除了 COUNT 以外，聚合函数忽略空值。聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用。所有聚合函数都具有确定性。任何时候用一组给定的输入值调用它们时，都返回相同的值。...1、 select 语句的选择列表（子查询或外部查询）； 2、having 子句； 3、compute 或 compute by 子句中等；注意：在实际应用中，聚合函数常和分组函数group by结合使用...其他聚合函数（aggregate function） 6、 count_big()返回指定组中的项目数量。...例如： select stdev(prd_no) from sales 12、stdevp() 返回给定表达式中的所有值的填充统计标准偏差。

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python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....Getrows方法在Python中可能返回的是列值,和方法的名称不同.本节给的出的方法就是这个问题常见的解决方案,一个更清晰,一个更快速....在zip版本中,我们使用*arr语法将一维数组传递给zip做为参数,接着,zip返回一个元组做为结果.然后我们对每一个元组使用list方法,产生了列表的列表(即矩阵).因为我们没有直接将zip的结果表示为

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优化OEA中的聚合SQL

之前写过几篇关于聚合对象SQL的文章，讲的是如果设计框架，使用一句SQL语句来加载整个聚合对象树中的所有数据。...相关内容，参见：《性能优化总结（二）：聚合SQL》、《性能优化总结（三）：聚合SQL在GIX4中的应用》。...至今，项目组中的其它人也不会使用。所以，这次我们决定把聚合SQL的API使用再次进行封装，以达到使用起来更简便的效果。 ...在原有的设计中，主要有两个步骤，生成聚合SQL 和从大表中加载聚合对象。这两个过程是比较独立的。它们之间耦合的地方有两个。...和 AggregateDescriptor 中的描述信息，读取整个聚合列表。

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则该路径不能再进入该格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径，但是矩阵中不包含"abcb"路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后，路径不能再次进入该格子...思路回溯法: 对于此题,我们需要设置一个判断是否走过的标志数组,长度和矩阵大小相等我们对于每个结点都进行一次judge判断,且每次判断失败我们应该使标志位恢复原状即回溯 judge里的一些返回false...的判断: 如果要判断的(i,j)不在矩阵里如果当前位置的字符和字符串中对应位置字符不同如果当前(i,j)位置已经走过了否则先设置当前位置走过了,然后判断其向上下左右位置走的时候有没有满足要求的.

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进化算法中的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization）

本文将介绍粒子群优化算法的基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其在进化算法中的重要性和优势。...粒子群优化算法原理粒子群优化算法的基本原理是通过模拟鸟群、鱼群等群体行为的方式，在搜索空间中寻找最优解。算法中的每个粒子表示一个解，粒子通过不断调整自身的位置和速度来搜索最优解。...粒子群优化算法的应用粒子群优化算法在很多领域都得到了广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：函数优化：粒子群优化算法可以用于求解函数的极值问题，例如在机器学习中的参数优化、神经网络的训练等。...机器学习：粒子群优化算法可以用于机器学习中的特征选择、模型参数优化等问题。...粒子群优化算法在进化算法中的重要性和优势粒子群优化算法作为一种经典的进化算法，在进化算法中具有重要的地位和优势：高效性：粒子群优化算法以其简单的原理和高效的搜索能力，在很多问题中具有较好的性能。

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Numpy中的矩阵运算

安装与使用大型矩阵运算主要用matlab或者sage等专业的数学工具，但我这里要讲讲python中numpy，用来做一些日常简单的矩阵运算！...array) # 求矩阵或者数组array的维度 array.reshape(m,n) # 数组或矩阵重塑为m行n列 np.eye(m,n) # 创建m行n列单位矩阵 np.zeros([m,n],dtype...) # 创建初始化为0的矩阵 # .transpose()转置矩阵 .inv()逆矩阵 # .T转置矩阵，.I逆矩阵举个栗子 # python3 import numpy as np # 先创建一个长度为...12的列表，，再重塑为4行3列的矩阵 list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,1] list1_to_mat = np.mat(list1) # 列表先转成矩阵 mat1 = list1...然后 numpy 的数组和矩阵也有区别！比如：矩阵有逆矩阵，数组是没有逆的！！ END

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矩阵中的路径

题目描述请设计一个函数，用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径。路径可以从矩阵中的任意一个格子开始，每一步可以在矩阵中向左，向右，向上，向下移动一个格子。...如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子，则之后不能再次进入这个格子。...例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串”bcced”的路径，但是矩阵中不包含”abcb”路径，因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后...将matrix字符串映射为一个字符矩阵（index = i * cols + j） 2....遍历matrix的每个坐标，与str的首个字符对比，如果相同，用flag做标记，matrix的坐标分别上、下、左、右、移动（判断是否出界或者之前已经走过[flag的坐标为1]），再和str的下一个坐标相比

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机器学习中的矩阵向量求导(五) 矩阵对矩阵的求导

在矩阵向量求导前4篇文章中，我们主要讨论了标量对向量矩阵的求导，以及向量对向量的求导。...矩阵对矩阵求导的定义　　　　假设我们有一个$p \times q$的矩阵$F$要对$m \times n$的矩阵$X$求导，那么根据我们第一篇求导的定义，矩阵$F$中的$pq$个值要对矩阵$X$中的$...这两种定义虽然没有什么问题，但是很难用于实际的求导，比如类似我们在机器学习中的矩阵向量求导(三) 矩阵向量求导之微分法中很方便使用的微分法求导。　　　　...矩阵对矩阵求导小结　　　　由于矩阵对矩阵求导的结果包含克罗内克积，因此和之前我们讲到的其他类型的矩阵求导很不同，在机器学习算法优化中中，我们一般不在推导的时候使用矩阵对矩阵的求导，除非只是做定性的分析...如果遇到矩阵对矩阵的求导不好绕过，一般可以使用机器学习中的矩阵向量求导(四) 矩阵向量求导链式法则中第三节最后的几个链式法则公式来避免。

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矩阵组合matlab,matlab中矩阵的所有组合

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...这是一个更简单(原生)的解决方案,包含 perms和 meshgrid： N = size(A, 1); X = perms(1:N); % # Permuations of column indices...indices idx = (X – 1) * N + Y; % # Convert to linear indexing C = A(idx) % # Extract combinations 结果是一个矩阵...,每行包含不同的元素组合： C = 321 180 310 319 320 310 321 130 100 319 130 299 322 320 100 322 180 299 此解决方案还可以缩短为

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