针对网络安全态势预测，为了提高预测精度和预测算法的收敛速度，采用一种改进的粒子群算法来优化径向基函数神经网络。
首先，ＰＳＯ的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减，在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力；
其次，通过权重因子的调节自动寻优，并将搜寻到的全局最优值解码成ＲＢＦ的网络参数；
最后，通过优化的ＲＢＦ网络进行网络安全态势预测。
仿真实验表，改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。
与ＢＰ算法和ＲＢＦ算法相比，本文算法在预测精度上有所提高，同时收敛速度加快，能达到更好的预测效果。

现在很多高权重知名的网站平台是绝不允许大家放链接的，就连百度贴吧你也很难把链接放的上去，更不要说是你官网的域名等链接了。
而能直接让你放链接的网站普遍又都是权重为0或为1的小网站，放了也起不到多大的作用，所以很多人在做外链的时候绞尽脑汁也想不到有什么好的办法。
本文档主要就是为大家完全展示可以正规操作放外链的八种方法，将你的外链尽情的放大这些高权重的网站上吧，屡试不爽，关键是简单、免费、长时效。

这是对应的inception_v3权重文件，大家可以根据需要进行下载！

元概率嵌入的一种用于概率编程以及元编程的语言。
留意：Metaprob之后是不平稳的钻研原型，多少乎不文档，并且测试拆穿包围率很低。
同样，未来的版本大概与此版本不向后兼容。
咱们不建议将其用于底子钻研之外的任何目的，并且尚不能为MIT概率盘算名目之外的用户提供反对于。
首要特色能够经由天生代码展现模子，就能够随机遴选的普通代码模子也能够经由类似展现，譬如具备非庞大权重的弥留性采样器定制推理算法能够经由反射性语言结构以用户空间代码编写，用于：跟踪法度圭表标准执交使用部份跟踪来指定干涉以及解放通用推理算法是经由尺度库中的用户空间代码提供的；
削减新算法不需要更正语言实现齐全推理算法都是普通的天生代码，能够作为模子举行跟踪以及处置新的概率漫衍以及推理算法是一流的庶民，能够在法度圭表标准实施期间动态建树成果概率编程以及推理元编程的轻量级嵌入基于浏览器的交互式数据阐发货物（经由）适用于企业枚举的智能数据管道（经由JVM上的Clojure）“小中间”语言大概适宜正式尺度以及验证教学有兴趣实施自己的最低PPL的本科生以及钻研生对于概率建模以及推理感兴趣的软件工程师以及数据工程师家养智能与认知

SiamMask_DAVIS权重文件，上传到csdn上便捷下载用，主若是自己用

试验5.天生一个100个点，300条边的无向图，对于图中的每一个连通分支，盘算其中的割点。
从连通分支中删除了该点，会导致分支再也不连通的点被称为割点。
试验6.用部份搜查算法，求一个无向图的最小天生树。
天生一个无向连通图，有100个点，1000条边，边上的权重是1到20之间的随机整数。
用Kruskal或者prim算法求患上该图的最小天生树，验证部份搜查算法的对于错。
试验7.已经知Bellman-Ford算法能分辨一个有向加权图能否含有负权重的圈。
请方案一个算法，从图中找出一个负圈。
图：100个点，500条边，每一条边的权重是[-5,5]之间的随机非零整数。
申请频频天生如许的随即图，直到发现负圈为止。

yolov3权重文件，民间下载速率太慢，为了便捷巨匠，故将收缩包上传

yolov5的权重文件，搜罗yolov5l.pt，yolov5m.pt，yolov5s.pt，yolov5x.pt，yolov3spp.pt。
使用方式，下载之后加压文件，将权重文件复制到yolov5名目下的weights文件中，运行detect.py就可

ZDT一、ZDT二、DTLZ1测试函数也写好了，附有试验下场图，阻滞对于巨匠学习有帮手！！voidgenerateLamda(intM)//暴发N个权重向量weightvector//lamdaM为N*M矩阵(N个lamda,每一个lamda有m维){//动态天生二维数组lamdaMat=newdouble*[N+3];//留意，int*[10]展现一个有10个元素的指针数组for(inti=1;i＜=N+1;i++){lamdaMat[i]=newdouble[M+1];}belta=newdouble*[N+3];//留意，int*[10]展现一个有10个元素的指针数组for(intx=1;x＜=N+1;x++){belta[x]=newdouble[M+1];}//2目的if(M==2){double*array1=newdouble[N+3];for(inti=0;i＜=N+1;i++)array1[i]=i*1.0/N;for(inti=1;i＜=N+1;i++)////////////////////////////////{lamdaMat[i][1]=array1[i-1];lamdaMat[i][2]=1-array1[i-1];//保障M个份量之以及为1}////////////////////////////////////////////////////////////

在Hadoop集群中，用MapReduce漫衍式盘算TFIDF

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。