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1+1 使用进化策略（ES）进行，结果为 1+1-ES。 这是一个最基础的 ES 方法。 请参考文件中的注释以获取更详细的解释，并查阅相关文献 - Matlab 开发。

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简介：
该算法具体地实现了进化策略（ES）领域中最为基础的一种，即 (1+1)-ES 算法。在每一次迭代过程中，它会采用一个均值为零且标准差为“sigma”的随机高斯变量作为高斯变异算子，并利用一个已有的父代个体来生成一个新的后代。若在使用过程中您遇到任何疑问或有任何建议，欢迎随时与我取得联系。

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  • 1+1进化策略(ES)：最简单的ES。阅读文件中的注释获取更多细节及参考文献 - MATLAB开发
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    本资源提供了一种简化的1+1进化策略（Evolution Strategy, ES）实现，旨在帮助用户通过MATLAB代码理解和应用这一优化算法。附带详尽注释和参考文献以供深入研究。 该算法实现了所有“进化策略”（ES）中最简单的形式，即 (1+1)-ES。每次迭代过程中，使用一个高斯变异算子（均值为零和标准差为“sigma”的随机高斯变量），通过单一父代生成单个后代。如果有任何问题或意见，请随时与我联系。
     
  • 进化策略 (ES): 实现mu-lambda和mu+lambda变体的算法 - MATLAB开发
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    本项目在MATLAB中实现进化策略（Evolution Strategy, ES）的两种主要变体：mu-lambda和mu+lambda，用于优化问题求解。 该函数使用ES优化算法来处理目标函数f(x_1,...,x_n)。有一组包含55个测试函数的集合用于评估优化算法的有效性。欢迎随时提出评论、更正或建议，同时请阅读代码中的注释以获取更多信息和参考书目。
     
  • YOLOv1的中文释义1
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    简介：YOLOv1是Joseph Redmon等人提出的一种实时目标检测算法，全称You Only Look Once，该模型创新性地将目标检测转化为回归问题，并实现了速度与准确率的良好平衡。 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，由Joseph Redmon等人提出。它将目标检测视为一个回归问题而非分类问题，并通过使用单一的卷积神经网络对整个图像进行一次评估来直接预测边界框坐标及类别概率，从而在保持高速度的同时优化了检测流程。 传统方法如DPM（Deformable Part Models）和R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks），通常需要滑动窗口或区域提案网络生成候选框，并对每个框进行分类。这种方法既复杂又耗时，因为各个组件都需要单独训练与优化。相较之下，YOLO直接利用一个卷积神经网络在一次评估中完成整个图像的处理工作。 基础版本的YOLO模型可以在Titan X GPU上实现45帧/秒的速度，在保持实时性的同时达到较高的检测精度；而Fast YOLO则能以每秒155帧的速度运行，同时其平均精度（mAP）优于其他实时目标检测器。此外，由于网络对整个图像进行处理，YOLO能够捕捉到类别的上下文信息并减少背景误检。 在泛化能力方面，当从自然图像转移到艺术品等不同领域的数据时，YOLO的表现超过了DPM和R-CNN等传统系统。这是因为YOLO学习到了目标的通用表示，在面对非标准输入时仍能保持稳定性能。 尽管如此，在精确度上仍有改进空间：例如对小型目标定位存在挑战性问题。然而由于其开源性质，研究者与开发者可以持续对其进行优化以克服这些限制。此外，后续版本如YOLOv2和YOLOv3通过网络结构及训练策略的进一步调整提升了检测性能。 总之，将目标检测视为整体问题并采用端到端学习方法是有效的思路，并为未来人工智能领域特别是计算机视觉研究开辟了新方向。
     
  • ES 聚合查询结果转为相应List对象
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    本文介绍如何将Elasticsearch聚合查询的结果转换成相应的Java List对象，帮助开发者高效处理和利用大规模数据集。 ES 聚合查询结果转换成相应的对象集合。
     
  • 使用SpringBoot和ES进行Word、PDF、TXT等文件的非结构化数据全文检索
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    本项目采用Spring Boot框架结合Elasticsearch技术，实现对Word、PDF、TXT等多种格式文档中的非结构化文本信息进行全面搜索与高效检索。 使用Spring Boot结合Elasticsearch 7.9.1以及Kibana来实现对Word、PDF、TXT等文件中的非结构化数据进行全文内容检索。
     
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    该RAR文件包含详细的NSGA-II算法介绍及其Python实现代码，并附有全面的注释和相关学术文献引用。适合深入研究多目标优化问题的学生与研究人员使用。 已经实现了多目标遗传算法NSGA2，并附有详细注释及相关论文。读者可以根据具体问题进行简要修改后直接使用该算法。
     
  • MATLAB自动代码生成中的变量-Surrogate CMA-ES: 一种基于代理的CMA-ES算法（包括S-CMA-ES和DTS-CMA-ES）...
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    本研究探讨了在MATLAB中利用Surrogate CMA-ES进行高效自动代码生成，特别关注于通过S-CMA-ES和DTS-CMA-ES两种代理增强型CMA-ES算法优化计算效率与精度。 S-CMA-ES 是一种基于代理的优化演进策略，并且是基于 N.Hansen 的 CMA-ES 算法进行改进的版本。该算法可以与高斯过程或随机森林相结合使用。 在 MATLAB 中，可以通过类似原始 CMA-ES 代码中的函数接口来调用 S-CMA-ES 优化器： ```matlab function [xmin, fmin, counteval, stopflag, out, bestever, y_eval] = ... s_cmaes(fitfun,xstart,insigma,inopts,varargin) ``` 参数说明如下： - `fitfun`：目标函数的名称，该函数具有接口形式 `y=fitness(x,varargin)` - `xstart`：目标变量的初始点，确定了尺寸 - `insigma`：初始坐标标准偏差 - `inopts`：ES选项结构体 - `varargin`：可变参数 如果第5个参数是 SurrogateOptions，则表示代理建模开启。在这种情况下，下一个（即第6个）参数应该是一个包含 surrogate 信息的结构数组。
     
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    当Windows系统中的注册表编辑器无法正常启动或访问时，可能会导致一系列软件设置和功能问题。本文提供了关于注册表及其相关重要文件的基本信息，以及可能影响其运行的各种因素。同时，还列举了诊断并解决这些问题的具体步骤与方法。提醒用户在尝试任何修复操作前备份数据以确保安全。 当注册表无法打开时，请尝试以下方法： 1. 确保您以管理员身份运行注册表编辑器。 2. 尝试重启计算机并再次访问注册表。 3. 检查是否有第三方软件或恶意程序阻止了注册表的访问。 4. 使用系统还原功能将电脑恢复到之前的一个时间点，那时注册表可以正常打开。 如果上述方法无效，请考虑寻求专业的技术支持。
     
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    CMA-ES是一种进化策略算法，主要用于解决复杂非线性多模态优化问题。它通过适应性地调整搜索分布来高效探索解空间，在机器学习、机器人学等领域广泛应用。 CMA-ES是一种优秀的进化算法，在优化问题上表现出色。它的C语言实现代码清晰易懂。
     
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    本套资料包括ISO 15765（1-4）的最新版标准及配套中文解析，详尽阐述了汽车诊断系统的物理层通信要求，适用于车联网和智能交通领域。 15765-1 2011, 15765-2 2016, 15765-3 2004, 15765-4 2011