分析了支持向量机（supportvectormachine,SVM）目前主要存在的问题和参数选择对分类性能的影响后,提出了以改进粒子群算法优化SVM关键参数的优化SVM算法。
将加入拥挤度因子的微粒群算法引入到SVM中,在不牺牲泛化性能的前提下,对其参数进行优化,增加了SVM初始化参数的多样性,减慢了局部搜索,促进其在全局范围内的寻优搜索,以有效克服SVM算法过分依赖初始值和容易陷入局部极小值的缺点,并利用由粗到精的策略构造多层SVM人脸表情分类器,在提高准确率的基础上加快分类的速度。
实验证明,新算法具有速度快、准确率高的优点。

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

基于divideandconquer策略的Sutherland-Hodgman算法.txt

老头子考夫曼关于构建程式交易的成功要诀.

使用STM32进行常用步进电机，直流电机，无刷直流电机，永磁同步电机等电机的控制策略的实现。

讲解SAP批量策略设置的方法，通过不同案例比较批量策略如何影响

系统动力学方法高度抽象，主要用于战略层。
流程导向型（离散事件）建模主要用于操作和策略层。
基于智能体的建模可应用于任何层面：智能体可以是竞争的公司、消费者、项目、概念、车辆、行人、机器人等。
在AnyLogic中，用户可以始终选择其中最有效的建模方法，或将它们结合在一起解决问题。
同时AnyLogic完全支持面向对象建模和层次化建模。

在脑-机接口研究中，二维光标控制由于易实现、量化可以作为测试新范式和新算法原型的特点，一直是研究的热点。
基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。
通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。
结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

本书是一本全面介绍相对价值策略、股票市场中性策略、统计套利和配对交易策略的普及类入门书籍。
全书分为两部分：第一部分介绍套利与相对价值策略，适合对量化投资几乎不了解的入门级读者；
第二部分介绍统计套利与配对交易，适合有一定基础，希望了解统计套利和配对交易基础知识的读者。
本书作为一本专门介绍统计套利的普及册子，适合有志于从事量化投资与对冲基金领域工作的对冲基金经理及对量化投资有兴趣的普通投资者。

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。