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duoboluyou
- 针对通信网络中多重QoS约束条件下的多播路由计算，提出了一个基于模拟退火技术的改进遗传算法HGA-QoSR。该算法把模拟退火技术的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力有机结合，并利用隔离小生境机制控制种群的独立进化，使演化过程中的种群保持生态多样性，以提高算法运行效率和解的质量。理论分析和仿真实验表明，与传统遗传算法相比较，该算法性能有显著改进。 -Communication networks for multi-QoS Constrained multicast routing calcula
localmax_kill
- 基于概率推断的全局轮廓检测技术的研究中的部分程序，其中以canny源代码为主程序，可以自己下载-Probability-based global inference in contour detection technology to find local maxima and the removal of a small edge
mabs2d_v2.1
- Input data is the MS Excel file, where the table of nodes, table of elements, nodal external loads vector and boundary conditions are stored. After running the mabs2d.m file on the Command Window, the program calculates the stiffness matrix in lo
the-style-of-variable-
- C语言知识：局部变量和全局变量 关于变量的生存周期，算是C的一些难点吧-C language knowledge: local and global variables
simulated-annealing-algorithm--cPP
- 模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法-Simulated annealing algorithm is the search process by giving a time-change and ultimately tends to zero the probability of jumps, and thus can effectively avoid falling into local min
the-use-of-variable-
- 变量代表了一段可操作的内存，也可以认为变量是内存的符号化表示。当程序中需要使用内存时，可以定义某种类型的变量。此时编译器根据变量的数据类型分配一 定大小的内存空间。程序就可以通过变量名来访问对应的内存了。 如果说变量的数据类型决定了对应内存的大小，那么存储类型则影响着对应内存的使用方式。所谓使用方式，具体说就是在什么时间、程序的什么地方可以 使用变量，即变量的生命周期和作用域。 先了解一些基本常识。一、在程序运行时内存中有三个区域可以保存变量：静态存储区、栈(stack)
lingo
- 实用lingo软件 实现对非线性规划的最优解 包括全局最优解和局部最优解-Practical lingo software for the optimal solution of nonlinear programming, including the global optimum and local optimum, etc.
shengyin
- 不同SVD(全局、局部）处理声音、图像、地质信号，里面有一些自己编写的函数，有的地方不太完美-different SVD（global and local) in voice，figure，Geology processing
book_server.py
- Python scr ipt that creates home bood server that can be accessed via http port 8000 (changeable). Set local directory where book files are in global variable books_folder -Python scr ipt that creates home bood server that can be accessed via http
2e
- 一类捕食_食饵模型分歧解的局部稳定性和全局分歧.-A predator prey model _ bifurcation solutions of local stability and global bifurcation.
Improved-Memory-Access
- 采用更有效的方法分析x86架构下可执行文件的内存使用情况-Over the last seven years, we have developed static-analysis methods to recover a good approximation to the variables and dynamically allocated memory objects of a stripped executable, and to track the flow of values thro
imagefeature.pdf
- 图像特征的介绍，包含全局和局部特征的提方法，以及一些参考网站的链接-introduction for image feature,including global and local feature ,in Chinese
FaceRecognition
- 频域光照归一化的人脸识别 基于NSCT和SQI的光照不变量及人脸识别 张量局部判别投影的人脸识别 基于全局和局部特征集成的人脸识别-Frequency-domain light normalized face recognition based on the NSCT and SQI s illumination invariant face recognition Zhang amount Bureau Ministry of discriminant projectio
2011SVD
- 基于奇异值分解的自适应图像去噪新方法,主要是将全局子空间信息整合到局部偏差选择式子中-Adaptive Denoising by Singular Value Decomposition，By incorporating a global subspace analysis into the scheme of local basis selection
taiyangxi
- 一个太阳系的简单例子，对理解局部坐标和全局坐标很好的入门例子-A simple example of a solar system, examples of good introduction to the understanding of the local coordinate and global coordinate
filterbank
- proposed filter-based algorithm uses a bank of Gabor filters to capture both local and global details in a fingerprint as a compact fixed length FingerCode. The fingerprint matching is based on the Euclidean distance between the two correspon
KP
- 引入能够处理混合型数据的K-prototypes聚类算法，在此基础上构造了一种基于粒子群优化算法和K-prototypes方法的混合聚类算法-this paper employs the K-prototypes clustering algorithm to deal with mixed valued data, and designs a hybrid clustering algorithm based on particle swarm optimization algorithm a
books.tar
- As we have just seen, there are two basic ways of scheduling threads: process local scheduling (known as Process Contention Scope, or Unbound Threads—the Many-to-Many model) and system global scheduling (known as System Contention Scope, or Bou
hundunpso
- 针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷 入局部最优且速度较慢等等问题, 提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。 该方法考虑了图像中像素点灰度 邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割 利用混沌运 动随机性、遍历性和初值敏感性, 将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜 索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索 时间, 提高了收敛率
ABC-Delphi-Codes
- 由Karaboga提出的一种人工智能算法（Delphi版），通过模拟蜜蜂寻找食物的行为的优化方法。它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。-The proposed by Karaboga, an artificial intelligence algorithm (Delphi Edition), by simulating the bees to find food behavi