多个函数利用多种粒子群算法处理优化问题：用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题

1、demo文件夹：YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。
2、road1_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。
3、road2_demo文件夹：YOLOv4+DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。
人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。
只需视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。
4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4：由目标跟踪处理结果合成的视频流。
***********************************************************************************************1、deepsort文件夹：含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。
2、ReID文件夹：含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。
3、YOLOv4文件夹：含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets+utils用于搭建模型。
decode.py用于将检测结果解码。
4、car_predict.py、yolo.py：用于验证目标检测算法的效果。
5、main.py：整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。

利用yolo实现简单的车辆识别，从随机初始化的权重训练一个YOLO模型是非常重要的，需要大量的数据集和大量的计算资源，所以我们在这个练习中使用了预训练的模型参数。
你也可以尝试用本人的数据集对YOLO模型进行微调。

CNN_classification_feature_extraction该存储库是pytorch中用于分类和特征提取的CNN的实现。
Pytorch预训练的模型已被用于其解释。
该代码支持数据并行性和多GPU，提早停止和类权重。
此外，您可以选择加载预训练的权重（在ImageNet数据集上进行训练）或使用随机权重从头开始训练。
预训练的模型结构在最初一层有1000个节点。
此代码将所有模型的最初一层修改为可与每个数据集兼容。
可以使用以下模型：'resnet18','resnet34','resnet50','resnet101','resnet152','resnext50_32x4d','resnext101_32x8d','wide_resnet50_2','wide_resnet101_2','vgg11','vgg11_bn','vgg13'

特征降维是模式识别中重要的一步，从图像中提取的原始特征往往维度较高，需求对其降维处理。
基于AdaBoost的特征降维是具有良好的特征选择能力，其对每一维特征训练若分离器，根据分类效果调整权重，并最终选择具有分类信息的特征组合。

随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。
提出了一种自顺应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。
将小波函数融入到自顺应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与顺应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。
仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。

程序非常的简单但是数据量非常巨大，200多万姓名数据，带微信支付宝双接口，自顺应手机端，无人值守就可以挣钱，如果你是本地做门户或者做母婴行业等等，可以做这么一个网站，自然而然就带起来权重和流量了！

人工智人-家居设计-基于VSM权重改进算法的智能导医系统研讨.pdf

1.如果2.如果1.对于每个点，选择一个指向它的权重最小的弧2.设3.将1.修改操作调查伍德伯里矩阵恒等式2.查询操作，求每个个点走出

根据粒子群相关改进论文编辑，内部包含粒子群算法源码、改进后粒子群算法代码、测试函数集合文件改进文献来源，两种算法均已编辑为函数模式方便进行对比，亲测可用，可用作论文写作中算法对比。

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。