Isight功能强大，内容丰富。
本书力求通过循序渐进，图文并茂的方式使读者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同时提高工程应用的实践水平。
全书共分十五章，第1章至第7章为入门篇，介绍Isight的界面、集成、试验设计、数值和全局优化算法；
第8章至第13章为提高篇，全面介绍近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和6Sigma品质设计方法DFSS（DesignFor6Sigma）的相关知识。
本书力求通过循序渐进，图文并茂的方式使读者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同时提高工程应用的实践水平。
全书共分十五章，第1章至第7章为入门篇，介绍Isight的界面、集成、试验设计、数值和全局优化算法；
第8章至第13章为提高篇，全面介绍近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和6Sigma品质设计方法DFSS（DesignFor6Sigma）的相关知识。
2024/10/19 10:11:44
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由于最近时间有限，没有写CSDN，但写了word版的算法总结。
此资源包括MOEAD，NSGA2的MATLAB实现代码以及MOEAD的英文论文的自我学习笔记文档，代码有详细的注释，并且还附有实验数据供读者参考。
之后我会尽快提供python版的代码，还望读者耐心等待。
此资源包括MOEAD，NSGA2的MATLAB实现代码以及MOEAD的英文论文的自我学习笔记文档，代码有详细的注释，并且还附有实验数据供读者参考。
之后我会尽快提供python版的代码，还望读者耐心等待。
2024/9/30 13:07:42
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粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04
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采用多种群协同的多目标粒子群算法，测试函数为ZDT1。
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2024/9/18 17:12:29
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为了提供满足客户需求的组合Web服务,将Web服务的属性分为功能属性和非功能属性(即服务质量QoS属性).通过服务类对功能属性进行划分,并按照服务类以QoS属性的组合类型方式进行服务组合.提出了将基于QoS的服务选择转换成有限方案的多目标决策问题,同时给出选择组合服务的最优执行计划的规划算法.实验表明此方法既利用了现有工作流技术的成果,又具有动态绑定和QoS支持.
2024/9/16 15:19:23
976KB
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基于Vibe算法的运动物体检测（VisualStudio完整工程及仿真视频）Matlab前景目标提取（四个场景）1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
2024/9/3 21:12:29
33.92MB
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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。
2024-04-09 15:03
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