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RSS订阅原创 论文研读之MAACO
继续研读ACO算法论文，本文名为modified adaptive ant colony optimization algorithm，简称MAACO。
2024-05-20 23:20:28
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原创 强化学习入门之MDP
我们已经知道使用MDP来对强化学习进行建模，所以这次来学习如何求解MDP马尔可夫决策过程的形式为，求解MDP通常有两种方式，一种是求解最优策略，另一种是求解最优值函数。求解之前我们需要了解值函数和策略的概念，值函数是为了评估当前状态或状态-动作的期望回报，值函数根据场景分为两种，一种是状态值函数，另一种是状态动作值函数；策略对应着MDP中的P，也就是状态转移函数，根据策略智能体进行状态转移。
2024-04-18 16:19:23
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原创 强化学习入门之基本概念
开始学习强化学习，真是一言难尽！百度百科定义：强化学习是智能体（Agent）以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使智能体获得最大的奖赏。
2024-04-14 20:20:35
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原创 蚁群（ACO）算法简介
生活中我们总能看到一群蚂蚁按照一条非常有规律的路线搬运食物回到巢穴，而且每只蚂蚁的路线都是近似相同且较优的，这种方法如果运用到我们的优化计算中效果会不会很好呢?蚁群系统(Ant System或Ant Colony System)是由意大利学者Dorigo、Maniezzo等人于20世纪90年代首先提出来的。他们在研究蚂蚁觅食的过程中，发现单个蚂蚁的行为比较简单，但是蚁群整体却可以体现一些智能的行为。百度百科定义：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。
2024-04-08 15:51:35
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原创 QPSO简介
准备学习qpso，我导最出名的算法，已经成为pso领域的一个标杆psoqpso参数设定局部学习因子c1、全局学习因子c2、惯性因子w创新参数a随机性低高pso算法需要设定的参数包括c1、c2、w等，不利于训练优化；同时pso算法粒子缺乏随机性，容易陷入局部最优解；而qpso改进了上述缺点，其中需要设定的参数只有创新参数a，同时通过量子运动大大增加了粒子的随机性。
2024-04-01 16:27:15
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原创 GA算法简介
今天学习一下优化中非常出名的遗传(GA)算法 ，它的起源可是来自达尔文的生物进化论。从初始种群出发，采用优胜劣汰、适者生存的自然法则选择个体，并通过交叉、变异来产生新一代种群，如此逐代进化，直到满足目标为止。
2024-01-07 18:40:26
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原创 最优化考试之牛顿法
牛顿法通常用于求解目标函数的极小值，如果要求是求目标函数的最大值，将目标函数乘以负号后再按照上述步骤求解即可。求海森矩阵的逆矩阵G。为最优解点，最优解为。
2023-12-27 17:13:18
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原创 PSO算法简介
正式开始学优化了，先学学自家实验室的成名算法PSO通过模拟群体中个体的合作与信息共享，从而引导整个群体向问题的最优解靠拢。PSO算法通过不断地更新粒子的位置和速度，模拟了粒子在搜索空间中的移动，以期望找到全局最优解。
2023-12-26 22:19:40
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原创 最优化考试之共轭梯度法
共轭梯度法在第一次时迭代的过程和最速下降法一样，但从第二步开始共轭梯度法就发生了变化，共轭梯度法的梯度下降方法不再是直接根据当前点计算∇f(x)
2023-12-26 15:38:44
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原创 最优化考试之最速下降法
最速下降法的相关问题中的条件提炼出来如下，如果题目没有误差e，那就要求最后迭代出来的梯度值。根据3的步骤开始，先求初始点的雅克比矩阵。接近0或等于0，一般自行选取e。为最优解点，最优解为。
2023-12-25 16:35:45
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原创 微信小程序过滤器之计算当前时间差
最近遇到了一个需求，将小程序里面的具体时间转为当前时间差10小时前，这块可以使用js逻辑函数对数据进行处理，但这里我们采用微信小程序里面的过滤器wxs来进行处理。不同于vue2里面的filter函数，微信小程序里面给出的是wxs,；wxs(WeiXin Script) 是小程序独有的一套脚本语言，结合wxml，可以构建出页面的结构。wxml中无法调用在页面的js中定义的函数，但是wxml可以调用wxs中定义的函数，因此，小程序中wxs的典型应用场景是‘过滤器。
2023-12-11 23:14:05
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原创 路径规划之RRT算法
PRM方法相比于传统的A *算法，只是多了一步构建PRM地图，本质上还是在图上进行搜索；相比之下，本文所提到的RRT算法是基于采样的基础上构建树，同时在树结构上进行搜索。
2023-12-07 17:52:11
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原创 路径规划之PRM算法
之前提到的几种路径规划算法都建立在栅格地图上，在目前A算法比较盛行的情况下，暂时难以提出更好更稳定的静态地图搜索方法。那如何换一种方向思考呢？在使用A算法的前提下，我们要想提高路径规划的速度，就需要从地图方向入手，不去搜索原有的栅格地图而是去搜索基于采样点构建PRM路线图来提高路径规划效率。
2023-12-07 16:00:10
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原创 路径规划之D*算法
之前说过A是目前应用最广泛的寻路算法，但是A算法存在它的局限性，那就是A*算法只能在静态环境中有着良好的表现，但是在动态环境中发挥有限，动态环境指路障会变化。因此为了应对该问题，科学家们提出了D *算法。
2023-11-26 17:29:51
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原创 路径规划之A*算法
之前提过Dijkstra算法的核心是每次遍历寻找离起点代价最小的点作为新的节点，Best-First Search算法的核心是每次遍历寻找离终点代价最小的点作为节点；二者各有优缺，所以就有大佬将二者结合起来提出了A*算法。
2023-11-26 12:51:32
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原创 路径规划之Dijkstra算法
正式开始学习导航，导航的核心部分是路径规划。而最初最经典的路径规划算法就是Dijkstra算法，如果学过数据结构的话就非常熟悉了。Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉在1959年提出的，属于BFS的扩展。标题内容适用场景解决单源最短路径问题（找到从（一个）源节点到每个结点的最短路径）核心思想每一步会选择离初始点最近或者代价最小的结点。
2023-11-24 16:15:59
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原创 研读论文之Image Quality-aware Diagnosis via Meta-knowledge Co-embedding
最近看了一篇医学图像论文，来分享下相关的内容。题目作者单位香港科技大学论文地址代码地址发布时间2023 年 3 月 27 日文章先抛出了一个问题，在进行医学图像处理的时候会出现图像退化问题，因此产生了许多低质量图像，过去的研究中主要工作就是剔除这些低质量图像，而本文提出了一个新的方法，也就是题目的中文翻译基于元知识协同嵌入的图像质量感知诊断，它有效地利用低质量图像及其质量标签，将其加入模型中，助模型识别可能的误差，从而提高诊断的准确性。
2023-11-05 17:41:27
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原创 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法
之前说过ID3决策树算法存在的几个问题，而ID3的作者昆兰也在发布该算法不久后发现这些问题，于是提出了C4算法，后面有对C4升级变成了C4.5算法；而它之所以不叫ID4，ID5算法，是因为当时ID3算法发布后特别火，很多研究人员在ID3的基础上进行二次创新先提出了ID4、ID5算法，原作者就灵机一现，直接换了个新名称。
2023-10-21 16:43:34
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原创 Python 机器学习入门之ID3决策树算法
开始新的一章，这章主要介绍决策树（decision tree）算法，它是一种常用的分类和回归方法，同时在它的基础上还演化出了随机森林、XgBoost等算法；这篇文章说说最早的决策树算法ID3决策树。百科定义：决策树（Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。
2023-10-20 15:57:14
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原创 Python 机器学习入门之K-Means聚类算法
学完K近邻算法，让我们再来看看和它有一定相似程度的K-Means聚类算法wiki定义：k-均值算法（英文：k-means clustering）源于信号处理中的一种向量量化方法，现在则更多地作为一种聚类分析方法流行于数据挖掘领域。k-均值聚类的目的是：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值（此即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。
2023-10-19 13:08:49
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原创 Python 机器学习入门之K近邻算法
之前看逻辑回归看的脑壳大，于是跑来看看机器学习中号称最简单的算法之一K近邻算法百科定义：所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居）， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中；
2023-10-15 15:40:48
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原创 Python 机器学习入门之逻辑回归
第二次实验开始了，内容是逻辑回归，听起来像是线性回归的兄弟，然而仔细查阅后发现逻辑回归其实是一种分类算法；我们知道回归算法的结果建立在连续的数据上，分类算法的结果建立在离散的数据上；因此逻辑回归本质上是一种分类算法，那问题就来了，一个分类算法为啥叫回归呢？百科定义：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。简单来说，逻辑回归还是建立在我们之前学习的线性回归模型基础上，使用回归的方法来实现分类的目的；
2023-10-13 16:58:48
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原创 Python 机器学习入门之牛顿法
上一篇文章里面说到了梯度下降法，它是使用泰勒近似定理保留一阶梯度并舍弃高阶梯度，那如果保留二阶梯度呢?这就是牛顿法的核心思想用目标函数的二阶泰勒展开近似该目标函数，通过求解函数的极小值来求解凸优化的搜索方向；举个例子如果当前有个小球处于山谷中，想要最快地到达谷底，梯度下降法每次移动会找到坡度最大的方向，而牛顿法则不仅会考虑坡度是否够大，还会考虑你走了一步之后，坡度是否会变得更大；
2023-10-10 16:34:22
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原创 Python 机器学习入门之梯度下降法
上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解，那究竟是为什么呢？梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法，是迭代法的一种，用于求解最小二乘问题这上面的说法更像是阐述了梯度下降法的性质和作用，博主偏私人的理解是该算法是指在求解最小化代价函数和模型参数的过程中沿着梯度下降的方向来一步步迭代求解的算法，听起来好像还是有点问题，什么是梯度？
2023-10-06 16:52:07
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原创 vue3+scss开启写轮眼
要绘制一个勾玉，先对勾玉的形状进行分析，它是由一个圆和一个勾组成，因此我们可以使用css中的伪类来实现。首先我们根据需要 将眼睛的基础形状描绘出来，基础形状是由外眼线、内眼线以及中间的瞳孔组成。要实现勾玉绕瞳孔旋转的效果，我们可以使用css3中的动画实现。采用vue3+vite+scss的技术内容进行开发。定义一个div，类名为gouyu。结合二者即可实现以下效果，
2023-09-14 17:12:31
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原创 pip切换下载源（多种国内源）
在国内使用官方下载依赖往往速度慢，易出错，因此我们选择切换国内镜像源，根据需求或喜好选择下列命令中的一条。pip 是一个现代的，通用的 Python 包管理工具。使用以下命令查看当前pip的下载源。
2023-09-02 14:13:04
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原创 npm切换下载源（多种国内源）
在国内使用官方下载依赖往往速度慢，易出错，因此我们选择切换国内镜像源，根据需求或喜好选择下列命令中的一条。通常默认官方源是https://registry.npmjs.org。npm是一个NodeJS包管理和分发工具。
2023-08-28 23:56:44
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原创 thinkphp6+uniapp接入微信支付
项目介绍：前端：uniapp;后端：thinkphp6;数据库：mysql;项目成品：微信小程序。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考。
2023-05-23 10:45:54
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原创 宝塔面板定时执行python脚本
宝塔面板执行python脚本前言一、python二、使用步骤1.位置2.安装虚拟环境3.设置定时任务总结前言记录一下开发过程中编写的一个python脚本部署在宝塔面板上配置定时执行的过程一、python该脚本是用来专门爬取网站的一些数据的# -*- coding: UTF-8 -*-import requestsimport jsonimport pymysqlimport datetimedef getHTMLText(url): try: r = reque
2022-05-18 11:42:35
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空空如也
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