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GWO 算法 MATLAB 源码的详尽中文注释

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简介:
本资源提供了一套包含详尽中文注释的MATLAB源代码,用于实现GWO(灰狼优化)算法,旨在帮助用户深入理解该算法的工作原理及应用。 以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解,这是一份很好的学习材料。

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客服
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  • GWO MATLAB
    优质
    本资源提供了一套包含详尽中文注释的MATLAB源代码,用于实现GWO(灰狼优化)算法,旨在帮助用户深入理解该算法的工作原理及应用。 以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解,这是一份很好的学习材料。
  • MeanShiftMATLAB+
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB实现的MeanShift算法代码,包含丰富的注释帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者学习图像处理中的聚类技术。 机器视觉领域的视频图像跟踪方向非常适合初学者。每条代码都配有详细的注释。
  • MATLAB遗传
    优质
    本资源提供一份详细的MATLAB遗传算法实现代码,包含丰富的注释帮助理解每一步操作和设计思路。适合初学者学习与参考。 简单而完整的遗传算法代码,附有详细注释,适合初学者使用。该代码适用于MATLAB 2013到2022版本。
  • Linux内核(含
    优质
    《Linux内核详尽注释》是一本深入解析Linux内核核心代码和设计思想的专业书籍,提供全面的源码中文注释,帮助读者更好地理解与开发。 《Linux内核完全注释》是一本专为新手及希望深入了解内核机制的开发者准备的专业书籍。它提供了详细的源码中文注释,使原本晦涩难懂的代码变得易于理解。这本书的核心目标是帮助读者快速掌握Linux内核的工作原理,并能有效地进行内核级开发和调试。 Linux内核作为开源操作系统的关键部分,负责管理硬件资源、提供基础服务及调度进程等任务。学习时首先要了解其主要组成部分: 1. **进程管理**:通过调度算法控制多个进程的执行,确保系统资源公平分配。这包括创建、销毁、上下文切换以及同步与通信。 2. **内存管理**:负责物理内存的分配和回收,并进行虚拟地址空间映射,提高系统的安全性及独立性。 3. **文件系统**:支持多种如EXT4、XFS等类型的文件系统,提供数据结构管理和基本操作功能。 4. **输入输出(I/O)管理**:处理键盘、鼠标、网络接口板和硬盘的读写请求。中断处理与异步I/O机制是其核心部分。 5. **网络协议栈**:实现完整的TCP/IP协议族,包括从硬件到应用层的所有层级,确保系统的联网能力。 6. **设备驱动程序**:通过统一接口连接硬件设备并供上层软件调用的桥梁。 7. **安全与权限控制**:利用用户态和内核态隔离、访问列表(ACL)及文件权限机制保障系统稳定性和安全性。 在阅读《Linux内核完全注释》时,可以遵循以下步骤逐步深入: 1. 整体了解架构:熟悉主要模块及其关系,并理解启动流程与核心服务初始化。 2. 阅读源码注释:逐行解析带中文解释的代码段,重点在于关键数据结构和算法的理解上。 3. 实践实验:通过编写或修改内核模块来实践所学知识,加深理解和应用能力。 4. 分析案例研究已有的问题与解决方案以提升解决实际问题的能力。 5. 深入特定领域:根据个人兴趣或者工作需求深入探索如网络、存储和调度等领域的技术细节。 《Linux内核完全注释》为读者提供了全面的学习资料,结合源码学习可以建立起对Linux内核的深刻认识,并在系统级编程与优化方面取得进步。无论是初学者还是有经验的技术人员都能从这本书中获益匪浅,为其Linux之路打下坚实基础。
  • MATLAB遗传及其
    优质
    本资源提供了一个详细的MATLAB程序示例,演示如何实现和应用遗传算法。每个关键部分都配有详尽注释,适合初学者学习与实践。 我编写了一个简单而完整的遗传算法代码,并添加了详细注释以方便初学者理解。
  • YoloV5
    优质
    《YoloV5源代码与详尽中文注释》是一本深入解析流行目标检测算法YoloV5的书籍或文档,通过详细的中文注释帮助读者理解复杂的代码结构和实现原理。 在工作中,目标检测视觉算法主要使用Yolo(以前用过SSD,后来是SSD与Yolo混合应用)。由于我每隔一段时间回顾项目时会忘记某些代码当初为什么要这样编写或新开项目需要重新梳理一遍关于Yolo的知识点,这次决定好好做个笔记。查阅了很多大神的笔记和视频后,对YoloV5的源码做了比较详细的注释,并贴出来与大家分享。 本人偏向于工程应用,在看源码时主要是为了帮助自己开发项目,更多的是参考别人对源码的理解。因此这个理解正确与否我也不太确定,请大家留言指出错误的地方。 目录结构如下: - data:数据相关 - hyps:模型的超参数 - images:一些图片和示例 - script:与数据相关的脚本 - xxx.yaml:定义了一些数据 - models:关于模型的定义 - xxx.yaml:配置文件,用于设置不同场景下的训练或推理参数。 - yolo.py:包含模型的具体创建及定义逻辑。 - common.py:包含了Yolo网络中各个层具体的实现细节。 - runs: 执行过程中生成的各种输出文件 - utils:一些有用的脚本、增强等工具函数 - weights(pretrained) :预训练的权重文件,用于快速开始和迁移学习。 - detect.py : 加载已训练好的模型,并进行预测。
  • 带有差分进化灰狼优化MATLAB
    优质
    这段资料提供了一个包含详尽中文注释的MATLAB代码库,用于实现差分进化与灰狼优化结合的先进算法。适合需要深入理解该算法及其应用的研究者和开发者使用。 最近的研究提出了一种新的优化算法,通过差分进化(DE)改进了原始的灰狼优化(GWO),从而得到了HGWO(DE-GWO)算法。以支持向量回归器(SVR)参数优化为例,该方法提供了一个包含详细中文注释的MATLAB源代码,方便学习和使用,并且可以根据具体需求进行修改。这是很好的学习材料。
  • 带有MATLAB三维粒子群实现
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    本简介提供了一套详细的MATLAB代码,用于实现三维空间中的粒子群优化算法,并附有全面的注释以帮助理解每一步操作和参数设置。适合初学者及研究者学习与应用。 我用MATLAB编写了一个三维粒子群算法的程序,虽然代码不够精简,但还有优化空间。功能方面比较全面,并且添加了较多注释,不喜欢的话可以自行删除哈哈。
  • MATLAB智能优化实现(含
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    本书专注于介绍如何在MATLAB环境中实现多种智能优化算法,并提供详细的代码注释和案例分析,帮助读者深入理解每种算法的工作原理及其应用。 本段落档包含了详细代码注释的进化算法(遗传算法、差分进化算法、免疫算法)、群智能算法(蚁群算法、粒子群算法)、禁忌搜索算法、模拟退火算法以及神经网络算法在MATLAB中的实现方法,并利用这些算法解决旅行商问题(TSP)、背包问题及函数极值问题。
  • iputils
    优质
    《iputils源码详尽注释版》是对Linux系统中常用的网络工具集iputils进行全面解析的作品。此书通过详细的代码注释和说明,帮助读者深入理解网络协议及其实现细节。适合网络管理员、开发者及相关专业的学生阅读学习。 本源码包含了在阅读和分析过程中添加的大量注释。与之同时发布的还有《iputils网络工具源码分析》系列文章,可在相关博客中找到。