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cec2013数据集的源代码。

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简介：
The materials for the 2013 Congress on Evolutionary Computation (CEC) are available in Java, MATLAB, and C versions. The MATLAB version requires a C++ compiler and utilizes mixed programming techniques. Furthermore, a source code repository for DRMA-LSCh-CMA is included. If you find this resource valuable, we would greatly appreciate your feedback and comments. Thank you.

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  • CEC2013测试集源代码
    优质
    CEC2013测试集源代码包含用于评估进化算法性能的一系列测试函数，适用于学术研究和工程实践中的算法开发与优化。 Congress on Evolutionary Computation (CEC) 2013的资料包括Java版、Matlab版以及C版本。其中Matlab版本需要使用C++编译器，并且是混合编程，具体细节请参阅readme文件。此外还包括DRMA-LSCh-CMA的源代码一份。如果有任何反馈或评论，请告知，谢谢。
     
  • 【CEC2013】单目标测试函数集（28个）
    优质
    该文介绍了CEC 2013年竞赛中的28个单目标优化测试函数，涵盖多种复杂性和特性，为评估算法性能提供标准基准。 以粒子群优化算法为例，在测试函数方面使用了CEC2013单目标函数，并且运行过程中没有任何问题。相关资源包括：CEC2013单目标测试函数、该测试函数的原始论文以及PSO算法本身。
     
  • Logistic Regression源代码及数据集
    优质
    本资源包含逻辑回归算法的Python实现源码及相关数据集，适合初学者学习与实践机器学习中的分类问题。 压缩包里包含逻辑回归的Python源代码、训练数据集和测试数据集，并用Python绘制了结构示意图。只需要有Numpy和Matplotlib两个库即可。
     
  • CEC2013 28个函数详解
    优质
    《CEC2013 28个函数详解》深入剖析了用于复杂工程计算的28个关键函数，旨在帮助工程师和学者掌握其高效算法与应用技巧。 cec2013包含28个函数的详细说明，在原始发布文档中有相关介绍。代码实现可以参考相应的下载资源。
     
  • MNIST手写数字数据集+源代码
    优质
    本项目包含用于识别手写数字的MNIST数据集及配套Python源代码，适用于机器学习和深度学习入门者进行模型训练与测试。 MNIST+数据集以及带有详细注释的源代码。
     
  • DS18B20温度数据采集源代码
    优质
    本项目提供DS18B20传感器的数据采集源代码，适用于温度监测系统。代码简洁高效，易于集成至各类硬件平台，实现精准温控与数据分析。 STM32采集DS18B20温度数据的代码使用了STM32库函数版本，适用于测试模块，用于获取DS18B20传感器的温度数据。
     
  • CIFAR-10数据集的TensorFlow训练源代码
    优质
    这段代码提供了使用Python深度学习库TensorFlow在CIFAR-10图像分类数据集上进行模型训练和优化的方法。适合对计算机视觉感兴趣的开发者参考与实践。 TensorFlow训练CIFAR-10的源代码可以直接运行使用，适合初学者作为参考资料。
     
  • GVINS 文章及代码资源（含 GVINS-DATASET 代码，不含数据集和 GNSS_COMM 数据集）
    优质
    本页面提供开源的GVINS算法相关文章与代码资源，包含GVINS-DATASET代码库，但不包括实际数据集及GNSS_COMM数据集。 GVINS文章、GVINS源码以及GVINS-Dataset源码（不含数据集）和GNSS_COMM源码的相关内容可以在博客里找到并下载。这里上传的仅包含GitHub上的三个包，方便大家查看源代码。论文中提到的数据集有两个版本，每个都超过20GB，我自己还没下载下来，因为文件太大了！大家一起加油！
     
  • MAT数据集转TIF数据集的代码文件
    优质
    本代码文件提供了一种将MAT格式的数据集转换为TIF格式的有效方法，适用于地理信息系统和遥感数据分析等领域。 将.mat数据集转换为.tif数据集的代码文件。
     
  • YOLO数据集的数据增强代码
    优质
    本项目提供YOLO（You Only Look Once）目标检测算法所需数据集的数据增强代码，帮助用户提升模型训练效果和泛化能力。 资源内包含YOLO数据集的数据增强代码，包括图像旋转、裁剪、平移、添加噪声、调整亮度、翻转、镜像和缩放等功能，并附有将xml文件转换为txt文件的代码，支持带标签的数据扩增。文档中还提供了详细的教程，使得使用过程简单易懂。