最近需要根据心率血氧数据来预测疲劳度，但是由于心率血氧开源数据量较少，所以在训练模型时面临着样本数量小的问题，需要对疲劳程度进行多分类，属于小样本，高维度问题。在有限样本的条件之下，必须要需要选择合适的深度学习算法同时满足模型的泛化能力和学习精度。其次，由于小样本学习的

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省流：不如模拟退火打OI的时候一直对乱搞很感兴趣，只是没时间学，现在算是弥补一下吧旅行商问题（TravelingSalesmanProblem,TSP）：求无向图边权和最小的哈密顿回路#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;constdoubleeps=1e-8;mt19937mt(20050827);intrnd(in

由于网上遗传算法的博客要么是例题不足，要么是过于工程化，所以准备写一篇更加亲民的博客。篇幅不长，深入浅出。由于笔者能力有限，可能出现部分错误。概述就不从百度上往下搬了。遗传算法，又称为\(\text{Geneticalgorithm(GA)}\)。其主要思想就是模拟生物的遗传与变异。它的用途

publicbooleanperformFinish(){ booleanfinished=true; FilemodelFile=worldPage.getModelFile(); StringsavePath=worldPage.getSaveFilePath(); StringfileName=worldPage.getFileName(); ontModel=ModelFactory.createOntologyModel(OntMo

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