前两天分享了粒子群优化算法的原理和Matlab原理实现，本文分享一下Python代码下的PSO实现以及Matlab下的粒子群函数。...前文参看：粒子群优化算法（PSO） ---- 以Ras函数（Rastrigin's Function）为目标函数，求其在x1,x2∈[-5,5]上的最小值。...Python代码实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 目标函数定义 def ras(x): y = 20 + x[...删除自适应变异部分的注释，运行后结果如下，可以看出收敛到全局最优解。 [0.00022989 0.00014612] Matlab有个自带的粒子群优化函数particleswarm也可以使用。...particleswarm详细资料参考： https://www.mathworks.com/help/gads/particleswarm.html Matlab文档
MATLAB 平台下机器学习流程优化从算法到评估机器学习是人工智能的重要组成部分，MATLAB作为一种强大的科学计算工具，提供了丰富的机器学习工具箱，使得用户能够轻松实现各种机器学习算法。...MATLAB中的机器学习工具箱MATLAB的机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）提供了一系列算法和函数，用于处理分类、回归、聚类等任务。...超参数调整超参数调整是机器学习模型优化的重要步骤，可以显著提高模型性能。MATLAB提供了多种方法来进行超参数调整，例如网格搜索和随机搜索。以下是使用网格搜索调整SVM模型超参数的示例。...这些步骤为用户在MATLAB中进行机器学习提供了一个全面的框架，涵盖了从数据准备到模型评估的各个方面。接下来，我们将探讨在MATLAB中使用深度学习技术进行机器学习任务的可能性。10....通过这些知识和代码示例，读者可以在MATLAB中更加自信地开展机器学习和深度学习相关的工作。希望本篇文章能为您在MATLAB中的机器学习实践提供有价值的参考与启发。
刚写的，代码如下，看注释吧。。
每个版本都包含一组不同的测试函数，具体数量因版本而异，但通常在20到100个之间。这些函数集的设计原则包括函数的可重复性、可扩展性、可比较性和多样性。...CEC函数集的使用有助于研究人员更有效地比较不同的优化算法，并提供了一种标准化的方式来评估新算法的性能。这些函数集已经成为优化算法领域中广泛认可的基准测试工具。...为复合函数，这些函数进一步增加了算法的优化难度。...混合函数：结合了多种问题特点，提供了更复杂的优化挑战。 组合函数：由多个子函数组成，每个子函数具有不同的权重和偏置值，进一步增加了算法的优化难度。 4....Matlab代码实现，以差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法为例 clear all clc SearchAgents_no=30; %种群数量 Function_name='F1'; % CEC2005
文章目录 1 算法基本概念 2 算法的MATLAB实现 2.1 算法的基本程序 2.2 适应度函数 示例 2.3 免疫粒子群算法的MATLAB应用 3 粒子群算法的权重控制 3.1 线性递减法...3.2 自适应法 3.2.1 根据全局最优点距离进行调整 3.2.2 依据早熟收敛程度和适应值进行调整权重 4 混合粒子群算法 参考文献 1 算法基本概念 粒子群优化算法属于进化算法的一种，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优...，分为针对被优化目标函数优化行适应度和 针对约束函数的约束型适应度。...， n x nx nx 表示子代粒子的位置， i i i 是 0 0 0 到 1 1 1 之间的随机数。...参考文献 [1] MATLAB优化算法/科学与工程计算技术丛书 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
先去官网下载 中文支持的不错 接受 这里的组件,不要乱动,下一步 打开的样子,蛮像matlab的 设置 可以设置一些字体 文档也是在线的 时常软件会卡死,需要在任务管理器杀死 里面也有图形编程的仿真软件...我自己写了一个频率的程序 还是不稳定 https://www.scilab.org/tutorials/getting-started/first-steps
基于MATLAB的机器学习模型训练与优化在现代数据科学中，机器学习已经成为一个至关重要的工具。MATLAB作为一个功能强大的数学计算平台，提供了丰富的机器学习工具箱，可以有效地用于模型的训练与优化。...本篇文章将介绍如何使用MATLAB进行机器学习模型的训练与优化，并通过具体的代码实例展示模型的实现与优化过程。1. 引言机器学习模型的训练与优化是数据科学中的核心任务之一。...模型优化则是对已训练模型进行改进，提升其泛化能力和精度。MATLAB提供了简洁的接口和强大的工具箱，使得模型训练与优化变得更加高效。2....模型部署与实际应用在完成机器学习模型的训练和优化后，接下来的步骤是将模型部署到实际应用中。...MATLAB提供了多种方法来实现模型的部署，包括将训练好的模型导出为可供其他平台使用的格式，以及将模型嵌入到MATLAB的应用程序中。以下将展示如何导出和部署机器学习模型。
图片哈喽，Python爬虫小伙伴们！今天我们来聊聊如何从入门到精通地使用和优化Python隧道代理，让我们的爬虫程序更加稳定、高效！...今天我们将对使用和优化进行一个简单的梳理，并且会提供相应的代码示例。 1. 什么是隧道代理？首先，让我们来了解一下什么是隧道代理。...隧道代理是一种通过中间服务器转发网络请求的方式，隐藏真实的客户端IP地址，提高爬虫的匿名性和安全性。...解决方案：使用Python的第三方库，如`requests`或`aiohttp`，结合隧道代理服务商提供的API，实现隧道代理的使用。...隧道代理的优化技巧除了基本的使用，我们还可以通过一些优化技巧，提升隧道代理在爬虫中的性能和稳定性。a. 代理池管理隧道代理的可用性是一个重要的问题。
第一章：一维搜索问题 黄金分割法 应用类型： 函数优化问题 算法简介： 黄金分割法是一种用于一维搜索问题的优化算法，特别适用于无导数信息的目标函数。...无需导数信息： 适用于目标函数不易求导或不可导的情况。 应用领域： 黄金分割法广泛应用于各种一维搜索优化问题，如经济学中的定价策略、金融学中的投资决策、工程中的设计参数优化等。...股票交易策略优化 已知数据： 假设某只股票在一个交易日中的价格变化函数如下： 其中，t是交易时间，以小时为单位。我们希望找到在交易日内（0到10小时）最佳的买入和卖出时机，以最大化利润。...搜索区间和容差：初始化搜索区间为 0 到 10 小时，设置容差为 1e-5。 求解最优时机：调用 golden_section_search 函数，找到最佳的买入和卖出时机，并打印结果。...总结 从一维搜索问题到非线性方程求解的各种优化算法，包括黄金分割法、线性规划、梯度下降法、拉格朗日乘数法、二次规划、混合整数线性规划、多目标规划、极大最小化、半无限优化、线性最小二乘法和牛顿法等。
/bin/python3 import os # from portServer import * # 可以将下面 samba 等定义的端口函数，存放在 portServer.py...# enumerate 遍历数组会返回两个参数，1.元素角标, 2.元素 print(f"{i}: {port_number}") print("选择您要映射的端口组...在for 遍历得来 print(f"选择的端口组为: {vpn_select_port_list}") # f 格式化字符串，允许字符串包含表达式...# python 所有函数板块使用缩进区分结束。...: print(f"未知的rank_type: {rank_type}") # 添加额外的配置到 tcp.conf 文件
一个同学咨询了一个问题，如何把matlab变量区的数据保存到csv文件里面，故此分享一下Matlab保存数据到csv文件的方法。...csv其实也是一个txt，只不过csv是带特定格式的txt而已，举个例子，编辑一个txt文件，内容如下 把这个文件名后缀修改为csv，新建 文本文档.csv，则用excel打开 所以在matlab中保存为...一行之间的数据用逗号分隔，行与行之间用\n分隔。用MATLAB将数据写入csv文件时，首先用fopen创建一个有写入权限的文件，然后用fprintf函数将数据逐一写入。...不换行的数据用逗号分隔，换行时用\n。...1中自动生成表头的问题
我们的韩国bss系统上线之后，要求对主机的端口、资源使用进行统计，端口每个主机去看，太费劲了，所以，就写了这样一个小程序，不是很完美但是，可以用啊！哈哈哈，别喷，本人是个菜鸟 #!.../usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import socket import sys #connector，使用socket模块，设定超时时间为0.1【内网环境下... "name": "***-1-30", "ip": "xxx.xxx.xxx..30" } ] } #对列表中所有server的所有端口进行遍历扫描...，并将打开的端口输出到终端 for server in server_list['server-list']: for port in range(1,65535): state
转自：https://blog.csdn.net/huliang82/article/details/18322033/
配置方法： 找到Matlab安装根目录，比如D:\matlab，然后进入D:\matlab\extern\engines\python目录中，Shift+右键-->“在此处打开命令窗口”， 1.有管理员权限的...，用 管理员权限执行：python setup.py install 2.无管理员权限的，将installdir添加到Python的包搜索路径中，再加入到PYTHONPATH环境变量中即可：python...测试用例(Python2)： import matlab import matlab.engine import time def basic_test(eng): print "Basic Testing...注意点 比起C++ Engine的API，Python Engine的最牛逼之处就是可以直接以原生的形式调用Matlab内建函数，而不是用Eval方法。当然，如果你想用也是一点问题都没有的。...同时，变量的存取再也不用和一堆mxArray以及它们的ADT打交道了，直接以字典的形式对engine.workspace进行存取即可。显然比C++的调用方式更为科学。
基本数据结构 Python 是一门面向普遍需求的编程语言，而 MATLAB 主要是用来做数值计算的。所以，Python 的基本数据类型也和一般的编程语言一样普遍。...Python 中的数字 ? MATLAB 中的数字 字符串。在 Python 和 MATLAB 中都可以使用单引号或者双引号表示字符串。...Python 中的字符串索引和切片操作 ? MATLAB 中的字符串索引和切片操作 列表。Python 中的列表和 MATLAB 中的数组类似，除了一维的情况。...而 MATLAB 中在 Toolboxes 中安装需要的模块和功能。 语法对比 下面展示实现统一功能的 Python 代码和 MATLAB 代码。 ?...Python 和 MATLAB 的语法对比 可以发现在 MATLAB 中，无需导入额外的 packages 操作。且每个 MATLAB 的代码后面都跟随着 ;。
还是在MATLAB中实现数值微分时遇到各种奇怪问题？别担心，这篇文章将带你探索MATLAB中数值微分的奥秘，从理论基础到实际应用，一步步帮你掌握这项重要技能！为什么要了解数值微分？...在工程和科学计算中，微分无处不在 - 它帮我们计算变化率、求解微分方程、优化函数... 简直是数值计算的基石！但问题来了：现实世界中的数据往往是离散的，或者函数太复杂无法直接求导。...');```数值微分的常见应用数值微分在工程和科学计算中应用广泛，我列举几个常见场景：信号处理：计算信号的变化率，检测边缘或峰值图像处理：计算梯度用于边缘检测、特征提取数值优化：当解析梯度不可用时，用数值梯度指导优化方向微分方程求解...：某些求解器需要计算雅可比矩阵曲线拟合：评估拟合函数与数据的梯度匹配程度应用实例：优化问题中的数值梯度```matlab% 定义目标函数f = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + sin(x(...如果我们知道解析梯度，可以提供给优化器以提高效率：```matlab% 定义带梯度的目标函数function [f, g] = objective_with_gradient(x) % 函数值
下面，我们就来一探究竟，看看MATLAB中那些常见而有用的矩阵分解技术。（准备好你的MATLAB了吗？）1. LU分解：线性方程组求解的利器LU分解可能是最基础也是应用最广泛的分解方法之一。...LU分解的应用场景非常广泛 - 从解线性方程组到计算行列式、矩阵求逆等，都能用上它。这真是工程计算中的瑞士军刀啊！2....Cholesky分解在许多领域都有广泛应用：- 解正定线性方程组- 蒙特卡洛模拟- 非线性优化- 卡尔曼滤波- 协方差矩阵分析尤其在统计学和机器学习中，协方差矩阵天然是对称正定的，使用Cholesky分解处理这类问题非常合适...% 使用MATLAB内置函数disp('手动计算的伪逆:');disp(pinv_A);disp('MATLAB计算的伪逆:');disp(pinv_A_matlab);实际上，MATLAB的pinv函数内部就是基于...效率问题：解决方案：确保使用优化的BLAS/LAPACK实现；利用问题的结构特性；考虑并行或GPU计算。10. 总结与进一步学习好了，我们已经探索了MATLAB中主要的矩阵分解技术及其应用。
在当今数字化时代，文本数据无处不在，它们包含了丰富的信息，从社交媒体上的帖子到新闻文章再到学术论文。...对于处理这些文本数据，进行统计分析是一种常见的需求，而Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，为我们提供了丰富的工具和库来实现文本数据的统计分析。...Python中有许多强大的机器学习库，如Scikit-learn和TensorFlow，可以帮助我们构建和训练这些模型。...使用循环遍历文本中的单词，使用字典来存储单词及其出现次数。进一步优化与扩展：引入正则表达式和Counter类，使代码更高效和健壮。使用正则表达式将文本分割为单词列表，包括处理连字符单词。...通过本文的学习，读者可以掌握使用Python进行文本英文统计的基本方法，并了解如何进一步优化和扩展这些方法，以应对更复杂的文本分析任务。
基于python3制作，脚本如下： # This script runs on Python 3 import socket, threading def TCP_connect(ip, port_number...脚本如果直接发送xx.py文件给别人使用，可能还需要安装解释器，以及用的第三方包，不能直接使用，这里小编给打包成exe格式的，分享即可用。...我们来将这个.py的文件打包成一个exe，我们直接cmd切换到这个脚本的目录，执行命令：pyinstaller-F scan port.py，如下图所示。 ?...ps: -F参数表示覆盖打包，这样在打包时，不管我们打包几次，都是最新的，这个记住就行，固定命令。 2、执行完毕之后，会生成几个文件夹，如下图所示。 ?...3、在dist里面呢，就有了一个exe程序，这个就是可执行的exe程序，如下图所示。 ? 4、我们来运行一下这个，效果图如下图所示。 ? ——END——
Python实现高效的端口扫描在网络安全领域，端口扫描是一项基本而重要的技能。通过端口扫描，可以发现目标主机上开放的服务和端口，这对于安全评估、渗透测试等有着不可忽视的作用。...本文将介绍如何使用Python来实现一个高效且简单的端口扫描器。1. 端口扫描的基本原理端口扫描的基本原理是向目标主机的指定端口发送数据包，并监听是否有来自该端口的响应。...运行上述脚本后，它将输出目标主机上开放的端口列表。本文介绍了如何使用Python和scapy库实现一个简单的端口扫描器。...这篇文章详细介绍了如何使用Python和scapy库实现一个简单的端口扫描器，适合初学者学习和实践。端口扫描是网络安全领域中常用的技术之一，用于检测目标主机上开放的服务和端口。...进一步优化：异步 I/O：可以使用 asyncio 和 aiohttp 等库来实现更高效的异步端口扫描。错误处理：增加更多的错误处理逻辑，以应对网络不稳定等情况。
云服务器
ICP备案
即时通信 IM
云直播
对象存储
