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生产者与消费者问题C语言实现

实验目的①实现生产者—消费者问题的模拟,以便更好的理解此经典进程同步问题。生产者-消费者问题是典型的PV操作问题,假设系统中有一个比较大的缓冲池,生产者的任务是只要缓冲池未满就可以将生产出的产品放入其中,而消费者的任务是只要缓冲池未空就可以从缓冲池中拿走产品。缓冲池被占用时,任何进程都不能访问。②每一个生产者都要把自己生产的产品放入缓冲池,每个消费者从缓冲池中取走产品消费。在这种情况下,生...

#操作系统
Python粒子群优化算法实现(PSO)

PSO(PSO——Particle Swarm Optimization)(基于种群的随机优化技术算法)粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为,这些群体按照一种合作的方式寻找食物,群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式。概述请见:http://www.omegaxyz.com/2017/05/04/introductionofpso/

#python#机器学习#人工智能
Python文章归档

下面是最新的Python文章目录导航。Python基础面向对象语句函数文件正则表达式Python GUI 程序Python模块Python机器学习Python爬虫与Python相关的内容更新至2018年1月22日Python基础(面向对象、语句、函数、文件、正则表达式)http://www.omegaxyz.com/2017/09/18/javavspython

#python
特征选择算法综述

特征选择(feature selection)作为一种常见的降维方法是模式识别的研究热点之一。 它是指从原始特征集中选择使某种评估标准最优的特征子集。 其目的是使选出的最优特征子集所构建的分类或回归模型达到和特征选择前近似甚至更好的预测精度,这不但提高了模型的泛化能力、可理解性和计算效率,同时可降低“维度灾难”的发生频率。在机器学习领域中,特征选择被认为是跟学习算法紧密联系的一个问题,可表述为:

#机器学习#算法
Python支持向量机(SVM)实例

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机,是常见的一种判别方法。在机器学习领域,是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。Matlab中有林智仁编写的libsvm工具包可以很好地进行进行SVM训练。Python中我们有sklearn工具包来进行机器学习算法训练,Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法。以下内容参考自ht

机器学习领域权威会议与期刊整理

机器学习领域最重要的国际学术会议是①国际机器学习会议(ICML)②国际神经信息处理系统会议(NIPS)③国际学习理论会议(COLT)重要的区域性会议有①欧洲机器学习会议(ECML)②亚洲机器学习会议(ACML)最重要的国际学术期刊是①Journal of Machine Learning Research②Machine Learning人工智能领域

#机器学习
MATLAB中SVM(支持向量机)的用法

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较少,提供了很多的默认参数,利用这些默认参数可以解决很多问题;并提供了交互检验(Cross Validation)的功

#机器学习
Python利用Graphviz画图

Graphviz的是AT&T Labs Research开发的图形绘制工具软件。Graphviz的是AT&T Labs Research开发的图形绘制工具,他可以很方便的用来绘制结构化的图形网络,支持多种格式输出,生成图片的质量和速度都不错.Graphviz本身是开源的产品,下载可以到 这里,以及他的演示界面 Graphviz在windows上和Linux上都可以顺

机器学习

文章目录机器学习基本理论基本术语与方法特征选择概述多目标优化问题分类算法、经典算法分类算法NSGA2算法粒子群优化算法(PSO)聚类算法蚁群算法(ACO)其它算法前沿算法NSGA2算法前沿PSO算法差分分组算法其它算法演化计算算法协同进化/演化python机器学习深度学习神经网络特征选择算法点击上面的目录链接可快速定位所需内容,点击每个文章链

#机器学习
NSGA2算法中文版详细介绍

NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为《Multiobjective function optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前沿和保持种群多样性方面都有很好的效果,不过在这么多年的应用中也出现了如下

#算法
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