内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。

姚琦伟、范剑青编写的《非线性时间序列——建模、预报及应用》不仅对这些技术在时间序列状态空间、频域和时域等方面的应用给出了详细的介绍，同时，为了体现参数和非参数方法在时间序列分析中的整合性，还系统地阐述了一些主要参数非线性时间序列模型(比如ARCH/GARCH模型和门限模型等)的近期研究成果。
此外，书中还包含了一个对线性ARMA模型的简洁介绍，为了说明如何运用非参数技术来揭示高维数据的局部结构，《非线性时间序列》借助了很多源于实际问题的具体数据，并注重在这些例子的分析中体现部分的分析技巧和工具。
阅读《非线性时间序列——建模、预报及应用》只需要具备基础的概率论和统计学知识。
《非线性时间序列——建模、预报及应用》适用于统汁专业的研究生、面向应用的时间序列分析人员以及该领域的各类研究人员。
此外，《非线性时间序列——建模、预报及应用》也对从事统计学的其他分支以及经济计量学、实证金融学、总体生物和生态学的研究人员有参考价值。

支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。
在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。
分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。
假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。
它是一种监督式学习的方法，广泛应用于统计分类以及回归分析中。

R树在数据库等领域做出的功绩是非常显著的，它很好的解决了在高维空间搜索等问题，该资料为其简单的实现和应用哦。

本报告介绍了DACE（DesignandAnalysisofComputerExperiments，计算机实验设计与分析）软件包的背景和使用说明。
DACE软件包是一个对计算机模型做克里金近似（krigingapproximation）的Matlab工具箱。
本软件的典型应用是基于计算机实验数据建立一个克里金近似模型，并将其用作计算机模型的代理模型。
这里，计算机实验是指通过运行计算机模型获得的若干组输入和响应数据。
而计算机模型的这些输入或响应数据都有可能是高维的。

冗余机械臂运动学建模基于ROS的仿真平台搭建高维空间RRT规划及动态规划控制器设计及仿真实验

SVM支持向量机，预测分类回归，支持向量机(SupportVectorMachine，SVM)是CorinnaCortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。

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笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
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：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
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：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
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：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
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降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
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：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
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：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度

从抛物线谈起：混沌动力学引论第二版出版时间：2013年版内容简介　　《中外物理学精品书系·前沿系列：从抛物线谈起（混沌动力学引论）（第2版）》可以作为理工科大学高年级学生、研究生和青年教师扩展知识的读物和教学研究参考。
混沌现象普遍存在于自然界和数学模型中。
这是确定论系统在没有外来随机因素时表现出的随机行为。
混沌有着丰富的内在结构而不是简单的无序。
当存在耗散时，高维动力系统的长时间行为集中到相空间中低维、甚至一维的对象上。
因而，研究一维线段上的抛物线映射成为进入耗散系统混沌动力学的捷径。
抛物线映射这个简单“可解”模型所蕴涵的丰富内容，可以导致统计物理和非线性科学中许多深刻的概念，例如周期和混沌吸引子、标度律和临界指数、李雅普诺夫指数和熵、分形分维和重正化群等等。
分析抛物线映射的基本行为，只需要理工科大学低年级的微分学知识，但是要求读者养成自己推导公式和上计算机实践的习惯。
目录第1章最简单的非线性模型1.1什么是非线性1.2非线性演化方程1.3虫口变化的抛物线模型1.4其他简单映射举例第2章抛物线映射2.1线段映射的一般讨论2.2稳定和超稳定周期轨道2.3分岔图里的标度性和自相似性2.4分岔图中暗线的解释2.5周期窗口何处有--字提升法2.6实用符号动力学概要第3章倍周期分叉序列3.1隐函数定理和倍周期分叉3.2倍周期分岔定理的证明3.3施瓦茨导数和辛格尔定理的证明3.4重正化群方程和标度因子3.5线性化重正化群方程和收敛速率3.6外噪声和它的标度因子第4章切分岔4.1周期3的诞生4.2阵发混沌的几何图像4.3阵发混沌的标度理论4.4阵发混沌的重整化理论4.51倍周期序列的标度性质第5章一维映射的周期数目5.1沙尔可夫斯基序列和李-约克定理5.2数论函数和波伊阿定理5.3单峰映射的周期窗口数目5.4多峰映射的周期窗口数目5.5周期轨道与纽结第6章混沌映射6.1满映射6.2轨道点的密度分布6.3同宿轨道6.4混沌吸引子的激变6.5粗粒混沌第7章吸引子的刻画7.1功率谱分析7.2李雅普诺夫指数7.3维数的各种定义7.4一维映射中的分形7.5满映射维数谱中的“相变”7.6测度熵和拓扑熵7.7符号序列的语法复杂性第8章过渡过程8.1倍周期分岔点附近的临界慢化指数8.2过渡过程的功率谱8.3奇怪排斥子和逃逸速率8.4过渡混沌参考文献

用于高维数据降维lasso算法matlab代码实现功能丰富

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。