摘要: 此为课题组所指导本科生和低年级硕士生学习组合优化问题汇报 所用教材:北京大学屈婉玲教授《算法设计与分析》 课程资料:https://www.icourse163.org/course/PKU-1002525003 承诺不用于任何商业用途,仅用于学术交流和分享 更多内容请关注许志伟课题组官方中文主页: 阅读全文
posted @ 2024-11-04 13:16 WUST许志伟 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-11-01 14:56 WUST许志伟 阅读(184) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-10-30 11:37 WUST许志伟 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-10-28 12:03 WUST许志伟 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-10-27 13:44 WUST许志伟 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-10-23 12:56 WUST许志伟 阅读(93) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-10-20 14:02 WUST许志伟 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2024-10-18 12:32 WUST许志伟 阅读(19) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于MOA*的多目标路径规划问题之我见 最近在对基础单目标Astar算法有所了解后,笔者进一步探索和学习了多目标Astar算法,即MOAstar。在由单目标变成多目标的研究过程中,笔者经历了一些疑问和思考,也收获了很多体会和感悟,于是在这里记录一下笔者的学习过程。 基础单目标A*算法学习链接 此为课 阅读全文
posted @ 2024-10-06 15:57 WUST许志伟 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一种单目标A*算法设计与实现 作者:吴屏珊 最近在学习简单的单目标A*算法,其中在CSDN上阅读到的一篇博文给了我很大启发,于是在该博文的基础上,笔者记录了一点自己对于A*算法的体会和感悟。 原文链接 目录 目录一种单目标A*算法设计与实现目录1. A*算法简单介绍1.1 A*算法的基本要素1.2 阅读全文
posted @ 2024-09-24 14:02 WUST许志伟 阅读(12) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 大标题段前段后无效 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 写word文档的时候,大标题的段前段后一行无效了,间距不对,我很无语 解决方案 在上一段的末尾加上分节符,选择在下一页开始新节。 如果页码变得重新计数了,双击页码选择续前节。 阅读全文
posted @ 2022-09-20 20:41 WUST许志伟 阅读(120) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 设置标点符号不在行首 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 写word文档的时候,标点符号在行首是十分不美观的 解决方案 Word使用技巧:设置标点符号不在行首 段落--》中文版式--》按中文习惯控制首尾字符/允许标点溢出边界 阅读全文
posted @ 2022-09-20 20:38 WUST许志伟 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用Spacedesk实现扩展主机屏幕到联网设备 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 引言 作为一名程序员OR磕盐汪,一块超大号的显示屏是必备的。我们可以使用一块显示器看论文,另一块显示器复现代码,或者一块显示器看API,另一块显示器进行实践。在实验室,我往往会使用至少两面24寸以上的显示器,或者 阅读全文
posted @ 2022-05-12 23:50 WUST许志伟 阅读(996) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PlatEMO matlab 使用帮助文档 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 作为一名java(Jmetal?)python (Tensorflow?) 重度爱好者,当我使用Matlab的时候我常常找不到北 有时候你是不是会遇见在matlab使用帮助命令缺找不到想要的答案,例如我今天就是这样,我 阅读全文
posted @ 2022-03-31 23:02 WUST许志伟 阅读(276) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: origin 画热图 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 步骤 假如要画3个变量随着时间迭代的热力图。 将变量名称填入long-name,将迭代此处写在第一列-即origin中的x列,如下图所示: 选中整张表格,Plot->Heat Map->Heat Map 选择 其中画图的条件像我这样写 使用 阅读全文
posted @ 2021-12-23 10:46 WUST许志伟 阅读(2469) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: origin 一键导出文件夹中所有图形 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 步骤 选择所画的一张图片,右键,Export graphs,-->点击 Graph Page 右边的蓝色小方框,左边是你文件夹中已经有的图,右边是你需要导出的图,将你需要的图片,通过箭头添加到右边即可~~!! 阅读全文
posted @ 2021-12-23 10:45 WUST许志伟 阅读(1214) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: origin 检查是否有重复图片 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 最近在写论文,当在画图的时候有很多个子图,但是sub-problems太多了,原始数据生成的表格特别多,眼花缭乱。 有时候用origin在一个项目中画出了一组图,很容易在复制粘贴的时候搞错,例如将表1对应生成了图2和图3两张图片 阅读全文
posted @ 2021-12-23 10:45 WUST许志伟 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 算法总结-这是一份全面并且详细的排序算法学习指南 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 本文转载自:CSDN博主-Carson带你学Android 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系后天删除 版权声明:本文为CSDN博主「Carson带你学Android」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权 阅读全文
posted @ 2021-11-09 15:28 WUST许志伟 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一文让你通俗理解奇异值分解 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 原文来源七月在线,本文仅做学术分享,如有侵权请联系后台删除 特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。 奇异值分解是一个有着很明显的物理意义 阅读全文
posted @ 2021-11-09 15:27 WUST许志伟 阅读(770) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python 利用Scipy计算person 和spearman相关系数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 学习以下两位大佬的讲解 (Pearson)皮尔逊相关系数和spearman相关系数(附python实现) 相关性系数及其python实现 皮尔逊相关系数 下面是皮尔逊相关系数的计算公式,只 阅读全文
posted @ 2021-11-06 16:44 WUST许志伟 阅读(3361) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 距离相关系数的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 转载自:https://blog.csdn.net/jiaoaodechunlv/article/details/80655592 最近在做特征选择,要考量几个特征的相关性,想找这个方法的描述,发现很难在网页上搜到。以下为整合的: 阅读全文
posted @ 2021-11-06 15:05 WUST许志伟 阅读(796) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 距离相关系数以及python包的安装 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 版权声明:本文为CSDN博主「 LUC 」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_45456209/arti 阅读全文
posted @ 2021-11-06 13:55 WUST许志伟 阅读(772) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ERROR: Cannot uninstall 'llvmlite'. It is a distutils installed project. 此类报错的解决办法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 版权声明:本文为博主【郑不挫】原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文 阅读全文
posted @ 2021-11-06 13:37 WUST许志伟 阅读(490) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python setup.py install 报错:error:[WinError 3]系统找不到指定的路径: 'C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\PlatformSDK\lib 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 本文 阅读全文
posted @ 2021-11-05 14:35 WUST许志伟 阅读(992) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一文读懂PCA算法的数学原理 来源:算法数学俱乐部,算法与数学之美,编辑:nhyilin PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。网上关 阅读全文
posted @ 2021-11-03 14:36 WUST许志伟 阅读(365) 评论(0) 推荐(0) 编辑