3.免疫算法的种类和参数选择 5种免疫算法： (1)反向选择算法。福雷斯特基于反向选择原理提出反向选择算法检测异常，其算 法主要包括两个步骤。首先，产生监测器集合，其中每个监测器与被保护的数据都不匹 配；然后，不断地将集合中每个监测器与被保护的数据相比较，如果监测器与被保护的数据相匹配，那么就判定该数据发生了变化。 (2)免疫遗传算法。丘恩(Chun)提出一种免疫算法，实质上是改进的遗传算法。

这篇文章主要介绍了Pycharm debug调试时带参数过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 今天在网上找了一个例子敲代码，因为我使用的是PyCharm，例子运行时需要带参数，开始不知道怎么带参数，网上搜了大半天，最终才找到自己想要的方法，记录一下。 代码中有需要使用到参数，如下图： 因为开始不知道怎么带参数，直接运行时，报错，因为没参数 运行时，至少需要一个文件参数，添加参数 在PyCharm中选择’Run’->Edit Configurations，如下图 在scrip parameters中输入参数即可，如下图，

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为研究带柔索双臂巡检机器人越障过程中手臂与箱体的运动规律,采用D-H参数法建立了机器人基本越障动作的连杆坐标系,推导出了机器人运动学方程;以机器人蠕动越障过程为例,结合相关约束条件分析计算了越障过程不同阶段具体的运动学方程.通计算机仿真分析,给出了双臂行走轮以及箱体的坐标变化曲线,仿真结果表明越障过程中机器人姿态变化稳定,各个驱动关节运动比较平稳,证明带柔索双臂巡检机器人的结构设计较为合理.

隐秘参数App是个评分很高的手机硬件检测和性能测试的工具。为什么开发这个App？消费者有知道自己手机内部组件信息的权利，但是现在的厂商通常隐藏了很多硬件的信息，这个App能还原消费者的这个权利。

支持向量机 (SVM) 是许多分类问题的有效模型。 然而，SVM 需要二次规划的解决方案，需要专门的代码。 此外，SVM 有很多参数，影响了 SVM 分类器的性能。 最近，提出了广义特征值近端 SVM（GEPSVM）来解决 SVM 的复杂性。 在现实世界的应用程序中，数据可能会受到错误或噪声的影响，处理这些数据是一个具有挑战性的问题。 在本文中，已经提出了一种方法来克服这个问题。 这种方法称为 DSA-GEPSVM。 主要改进基于以下几点：1）线性情况下的新模糊值。 2) 非线性情况下的新核函数。 3) 差分搜索算法 (DSA) 被重新制定以找到 GEPSVM 参数及其内核参数的接近最优值。 实验结果表明，所提出的方法能够找到合适的参数值，并且与其他一些算法相比具有更高的分类精度。

本文通过对参数测试技术中和校准方法采用传统的项系统误差模型进行理论分 析和比较, 给出这两种校准方法的主要特点和适合的测试环境, 并用实际测试结果进行验证, 测试结果表明理论分析 结果与实际测试相吻合。

VGA.DVI,HDMI等EDID修改工具，可读取，可修改。无需安装。直接可用。

(Swift)闭包作为方法参数

经典地球物理反演理论书籍，作者塔兰托拉，1987年中文版 适合各行业从事反演问题研究的人参考学习