qqregrettable4369
这家伙很懒，什么也没写
目标检测实现指南：从理论到实践
为计算机视觉初学者提供一份目标检测的实践指南，涵盖从理论基础到实际操作的全过程。内容包括目标检测算法原理、模型选择与评估、公开数据集上的模型训练与调优、自建数据集的模型训练与评估、训练加速技巧以及结果分析等方面。文章强调实践的重要性，鼓励读者通过动手实践深入理解和掌握目标检测技术。
算法与数据结构 0 0 pdf 2024-07-05 02:07:03
深入解析可视化SLAM算法
SLAM技术映射未知环境并实现传感器系统的定位，包括地图构建、定位和路径规划三个关键任务。地图构建对于机器人技术至关重要，能够提升环境的可视化并帮助机器人进行状态估计和重新定位。定位任务确定机器人的姿势，而路径规划则估计机器人到达目标位置的轨迹。SLAM是集成了映射和本地化任务的解决方案。
算法与数据结构 0 0 pdf 2024-05-31 16:05:43
遗传算法用于路径规划的栅格地图 MATLAB 代码
遗传算法是一种路径规划算法，它根据网格离散化的栅格地图工作。每个网格的状态表示是否被障碍物占用，算法通过搜索自由网格和避开障碍物来规划路径。
论文/代码 0 0 zip 2024-05-29 19:05:59
蚂蚁算法路径规划与Matlab代码示例
蚂蚁算法源于自然界的群体行为，模拟蚂蚁寻径过程，基于信息素释放与挥发机制。其核心原理在于蚂蚁释放的信息素引导后续蚂蚁选择路径，实现路径优化。附Matlab代码示例。
论文/代码 0 0 zip 2024-05-15 18:05:06
二维装箱问题之BL法修正版
二维装箱问题指将多个矩形物品放进矩形箱子中，不允许斜着放，允许旋转90度放置。BL法即bottom-up left-justified，首先将物品紧靠箱子右上角，然后向下、向左移动直至无法移动，如此反复直到完成装箱。
论文/代码 0 0 zip 2024-05-13 15:05:19
混合粒子群算法求解TSP问题
标准粒子群算法在寻优过程中，容易陷入局部最优解。为解决这一问题，混合粒子群算法摒弃了传统的粒子位置更新方法，引入了遗传算法中的交叉和变异操作，通过粒子与个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式来寻找全局最优解。
论文/代码 0 0 zip 2024-05-13 14:05:41
动态粒子群算法详解与MATLAB实现
动态粒子群算法模拟鸟群觅食行为，通过信息共享寻找最优解。每只“鸟”（粒子）在搜索空间中移动，记录并分享自身找到的最优位置。所有粒子根据自身经验和群体共享信息调整搜索方向，最终找到全局最优解。
论文/代码 0 0 zip 2024-05-13 13:05:17
K-Means聚类算法
K-Means算法将数据集划分为K个簇，步骤如下： 初始化： 随机选择K个数据点作为初始簇中心。 分配数据点： 计算每个数据点到各个簇中心的距离，将数据点分配到距离最近的簇。 更新簇中心： 重新计算每个簇的中心点，通常是簇中所有数据点的平均值。 迭代： 重复步骤2和3，直到簇中心不再发生显著变化或
Python 1 0 zip 2024-05-13 13:05:56
量子遗传算法及其Matlab实现
量子遗传算法(QGA)是结合了量子计算与遗传算法的一种新型概率进化算法。通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解，具有高鲁棒性和广泛适用性。量子计算利用量子态的特性解决经典计算难题，成为研究热点。附上Matlab代码实现。
论文/代码 0 0 zip 2024-05-13 13:05:27
基于免疫优化算法的物流配送中心选址
物流配送中心是连接货物来源地和需求地的重要枢纽，其选址直接影响货物运输效率。合理的配送中心选址方案需要综合考虑物资分布、运输状况等多方面因素。为解决这一问题，可以采用免疫优化算法构建数学模型，利用智能软件对配送中心的位置进行科学规划。免疫优化算法是一种受生物免疫系统启发而来的智能算法，它通过模拟免疫
物流 0 0 zip 2024-05-13 13:05:24