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搜索资源列表

  1. java_evolutionary_algorithms

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  2. 用Java实现的进化算法包。包括遗传算法、粒子群算法、memetic算法和进化策略算法。-evolutionary-algorithm Evolutionary Algorithm package implemented using Java. The package serves as a foundation class library, supporting the implementation many variants of Evolutionary Algorith
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-26
    • 文件大小:102.28kb
    • 提供者:陈雷
  1. he-pipeline-processing-stages

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  2. n个任务在流水线上进行m个阶段的加工 ,每一阶段至少有一台机器且至少有一个阶段存在多台机器,并且同一阶段上各机 器的处理性能相同,在每一阶段各任务均要完成一道工序,各任务的每道工序可以 在相应阶段上的任意一台机器上加工,已知任务各道工序的处理时间,要求确定所 有任务的排序以及每一阶段上机器的分配情况,使得调度指标(一般求Makespan)最 小。-n-m on the task in the pipeline processing stages,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:2.81kb
    • 提供者:guoxiangwang
  1. Undersea-pipeline-design

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  2. 海底管道设计 某石油公司在墨西哥海湾拥有几个石油钻井平台,每个平台开采出的石油需要运往路易斯安那的炼油厂。要在平台与路易斯安那海岸之间建造一个管道网,使石油通过管道传输。这管道网该如何设计,才能使建造费用最低。-Undersea pipeline design
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:309.77kb
    • 提供者:海春
  1. Submarine-pipeline-design

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  2. 要在平台与路易斯安那海岸之间建造一个管道网,使石油通过管道传输。这管道网该如何设计,才能使建造费用最低。-Submarine pipeline design
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-07
    • 文件大小:312.3kb
    • 提供者:李楠
  1. ann_predict

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  2. 使用人工神经网络,将样本输入网络后,进行预测。绘制预报曲线,地上管网急修作业类型-The use of artificial neural networks, the sample input network, to predict. Prediction curve drawn, the type of ground pipeline emergency repair work
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:1.55kb
    • 提供者:祝建英
  1. zuiduanlujing

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  2. 运输问题 能够实现优化 从而帮助我们找到最短路径--Pipeline transportation problem can be optimized in order to help us find the shortest path
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-14
    • 文件大小:3.98kb
    • 提供者:贾铭
  1. squeezeDet-master

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  2. 一种应用于目标检测中同时满足上述所有约束条件的全卷积神经网络结构。在我们的网络中,使用卷积层不只是用来提取特征图,同时也是作为输出层去计算边界框(bounding box)和分类概率。我们模型中的检测管道(detection pipeline)只包含一个神经网络的前向通路,因此它运行起来是极其迅速的。我们的模型是全卷积结构的,因此可以达到小的模型规模和很高的能量利用效率。最后的实验表明我们的模型能达到很高的精度,在 KITTI 基准上达到了最高的精确度。(A fully convoluted n
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2018-10-11
    • 文件大小:2.38mb
    • 提供者:123xy
  1. sklearn-SVM

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  2. 支持向量机(SVM)——分类预测,包括核函数调参,不平衡数据问题,特征降维,网格搜索,管道机制,学习曲线,混淆矩阵,AUC曲线等(Support vector machine (SVM) - classification prediction, including kernel function parameter adjustment, unbalanced data problem, feature dimensionality reduction, grid search, pipelin
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-05-14
    • 文件大小:24kb
    • 提供者:xning
  1. Python机器学习基础教程(完整电子版)

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  2. 本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。(This book is an introduction to machine learning, introduced in Python langua
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/深度学习

    • 发布日期:2020-08-03
    • 文件大小:13.38mb
    • 提供者:bridgeplq
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