搜索资源列表
BGSA
- 二进制万有引力搜索算法的源代码，希望对各位有帮助！-Binary gravitational search algorithm source code, I hope all of you help!
GA
- 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其MATLAB程序, 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,并引入了倒位操作。-Genetic algorithm is a method of searching the optimal solution for the natural process of evolution through simulations. Its MATLAB program using a binary Gray co
Binary-Search-demo-program
- c语言编写的小程序，主要功能是二进制数据搜索演示！-small program written in c language, the main function is to search for binary data presentation!
caoTangzs
- 详细介绍 - [ 公交查询周边搜索草堂助手源码 ] 公交查询周边搜索草堂助手源码主要实现了周边查询和公交查询，公交查询可以选择填写学校名，也可以选择在列表中寻找学校名，然后根据学校名，列出公交路径，有一个智能填充的选框，只要用户输入前两个字，就可以列出相应的学校名，另外还有文件浏览器、二维码图片解码、SQLite数据库的管理、网络状况检查、百度地图的使用等功能，项目编译版本4.4.2默认编码GBK源码有中文注释在caotang文件夹下，bin存放的是软件的安装包，配置等二进制文件-Detai
QRCode-Decoder
- QRCode decoder SDK是一个强大，高效率和快速搜索, 检测, 定位QRCode 条码的图像扫描开发工具包。QRCode条形码可以在一个小图像上储存大量的数据，最大可达到7089位数字，4296个字母，2953二进制数据，1817日文字符。而一维条码通常用于存储一个记录或帐号，然后必须从数据库中检索，以便获得额外的信息。 QRCode条码通常可以存储所有信息或一个特定的记录。利用QRCode条形码，开发者可以不必进行数据库信息检索就可以直接从识别得到的数据中得到所有详细资料。
knn-kdtree
- kd树，分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。-KD tree, the data structure of K dimensional data space. It is mainly used in the search of key data in multidimensional space (such as range search and nearest neighbor search). K
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过
OCH-master
- 有序约束二进制代码 学习最近邻搜索 算法源码，使用window操作系统，MATLAB作为语言工具，文件附有MATLAB源码(Ordinal Constrained Binary Code Learning for Nearest Neighbor Search)
遗传算法
- 遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过
neural-network-genetic-algorithm-master
- 为了自动学习CNN的深度网络结构，网络结构的数量随着网络中间层数量的增加呈指数增长，这启发我们使用遗传算法有效地遍历这个大的搜索空间。我们首先提出一种编码方法，将每个网络结构表示为一个固定长度的二进制字符串，然后通过生成一组随机个体来初始化遗传算法。在每一代中，我们定义标准的遗传操作(如选择、突变和交叉)来消除弱势个体并产生更具竞争力的个体。(In order to automatically learn the deep network structure of CNN, the number