参考文献：任静敏，潘大志《带权重的贪心萤火虫算法求解0-1背包问题》，用MATLAB实现改进萤火虫算法（WGFA），对基本的萤火虫算法进行改进，加入线性递减惯性权重，用贪心算法修复不可行解，加入变异算子提高全局搜索能力。

这是一个简单的脚本，它生成 Legendre-Gauss 权重和节点，用于计算某个区间 [a,b] 上连续函数的定积分。 鼓励用户改进和重新分发此脚本。 另请参阅脚本 Chebyshev-Gauss-Lobatto 正交（文件 ID 4461）。

mask rcnn 模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5

该程序用于使用 Benoît Roux (Roux B. Comput Phys Comm. 1995;91:275–) 的工作中概述的加权直方图分析方法 (WHAM) 从伞状采样模拟中计算平均力 (PMF) 的潜力282.）。 该程序尚未经过彻底测试！！！ 该计划的当前限制包括： 仅可用于 GROMACS 模拟包中的数据。 仅可用于一维 PMF。 输入数据必须是来自 GROMACS 的 pullx.xvg 格式，尚未实现 pullf.xvg 的使用。 几个重要参数是硬编码的，包括温度和直方图范围。 此程序需要以下库： Boost 库（特别是 boost 文件系统、boost 系统和 boost program_options） 该计划存在的主要原因是： 我需要彻底了解WHAM的实现。 Grossfield 的 wham 程序需要一个复杂的元数据文件。 该文件中的大部

前言 RTAB-Map (Real-Time Appearance-Based Mapping)自2013年起作为开源库分发，最初是一种基于特征的回环检测方法，具有内存管理功能，可以处理大规模和长期的在线操作。然后，它开始在各种机器人和移动平台上实现同步定位和建图（SLAM）。 目的 ​ 提供一个与时间和尺度无关的基于外观的定位与构图解决方案。 ​ 针对解决大型环境中的在线闭环检测问题。 思想 RTAB-Map用于基于外观的实时建图[Labb ́e and Michaud, 2013,Labb ́e and Michaud, 2017], 是一个通过内存管理方法实现回环检测的开源库，。从限制地

针对传统的机器学习算法对不平衡数据集的少类分类准确率不高的问题，基于支持向量机和模糊聚类，提出一种不平衡数据加权集成学习算法。首先提出加权支持向量机模型（Weighted Support Vector Machine，WSVM），该模型根据不同类别数据所占比例的不同，为各类别分配不同的权重，然后将WSVM与模糊聚类结合提出一种新的集成学习算法。将本文提出的算法应用于人造数据集和UCI数据集实验中，实验结果表明，所提出的算法能够有效地解决不平衡数据的分类问题，具有更好的分类性能。

经典的神经网络权值训练程序，经典的神经网络权值训练程序，很难得很难得

改进属性重要度概念，给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明，改进的粗糙集权重计算方法具有普适性，权重计算更合理。

快速语义分割 该存储库旨在为PyTorch中的移动设备提供准确的实时语义分段代码，并在Cityscapes上提供预训练的权重。 这可用于在各种现实世界的街道图像上进行有效的分割，包括Mapillary Vistas，KITTI和CamVid等数据集。 from fastseg import MobileV3Large model = MobileV3Large . from_pretrained (). cuda (). eval () model . predict ( images ) 这些模型是MobileNetV3 （大型和小型变体）的实现，具有基于LR- ASPP的修改后的细分头。 顶级型号在Cityscapes val上能够达到72.3％的mIoU精度，而在GPU上以高达37.3 FPS的速度运行。 请参阅下面的详细基准。 当前，您可以执行以下操作： 加载预训练的Mo

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