会员
智能优化算法与MATLAB编程实践
更新时间：2024-12-31 17:35:50 最新章节：12.3.4 测试代码
书籍简介
《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLAB代码；第12章重点介绍智能优化算法的评价指标体系，选取部分测试函数和文中算法进行测试与分析，并给出完整MATLAB代码，供读者参考。本书的主要特点为算法新颖，要素齐全，案例丰富，可移植性和实战性强。理论研究和工程技术人员可通过本书快速理解、掌握书中算法，节省大量时间，感兴趣的读者可以在此基础上进行深入研究。
品牌：清华大学
上架时间：2023-10-01 00:00:00
出版社：清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
陈克伟 魏曙光主编
同类热门书
最新上架
- 会员《R语言数据可视化：科技图表绘制》结合编者多年的数据分析与科研绘图经验精心编撰，旨在帮助读者利用R语言及ggplot2在内的多种可视化包绘制引人入胜的专业化图表。全书共11章，第1~3章主要讲解R语言的基础知识，包括对象与变量、数据结构、数据存取、传统及网格绘图系统的绘图函数及参数控制，尤其对ggplot2包进行了详细讲解。第4~11章结合R及其附加包的数据可视化功能，分别讲解类别比较数据、数值关计算机5.3万字
- 会员自20世纪以来，互联网的发展已经堪称日新月异，人们的工作、生活、学习等各个方面越来越离不开互联网Web应用。JavaWeb是Web应用中成熟度高、普及率高、适用性广的开源技术，几乎所有Web应用程序都需要具备JavaWeb技术能力。本书分为5篇，共17章。第1篇介绍Web开发与JavaWeb开发，包括体系结构、相关技术、开发环境等；第2篇介绍JSP语言基础，包括JSP的基本概念、JSP指令、JSP计算机10.3万字
- 会员本书将JavaWeb开发的基础知识与实例有机地结合在一起，系统地介绍JavaWeb应用开发过程中的一些实用技术、系统设计与编程思想。本书主要内容包括JavaWeb开发基础、Servlet入门、Servlet应用、JSP应用开发、JDBC数据库应用开发、EL表达式与JSTL标签、基于WebMVC框架的项目实践。全书不仅介绍理论基础，更强调实际应用。本书可作为普通高等院校计算机相关专业的教材，计算机9.5万字
- 会员计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以实现图像处理、模式识别、三维重建、物体跟踪等算法。本书基于Python，从图像基本原理说起，初步讲解计算机视觉所需的OpenCV知识。本书可作为信息处理、计算机、机器人、人工智能、遥感图像处理、认知神经科学等相关专业的教学用书，也可供相关领域的研究工作者参考。计算机10.4万字
- 会员《C++从入门到精通（第6版）》从初学者角度出发，以通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细讲解了C++程序开发需要掌握的知识。本书分为4篇共19章：第1篇是基础知识，包括绪论，数据类型，运算符与表达式，条件判断语句，循环语句，函数，数组、指针和引用，以及构造数据类型；第2篇是面向对象，包括面向对象编程，类和对象，以及继承与派生；第3篇是高级应用，包括模板、标准模板库、RTTI与异常处理、程序调试、文计算机14.7万字
- 会员本书从初学者的角度出发，由浅入深地讲解了Java语言的相关内容。全书共11章，主要介绍了Java开发环境的搭建及其运行机制、基本语法、面向对象编程思想、多线程、常用API、集合、I/O、网络编程等内容，采用通俗易懂的语言阐述抽象的概念，选用生活中密切相关的例子演示知识的运用，通过剖析案例、分析代码含义、解决常见问题等方式进行讲解。书中还添加了许多阶段性任务来模拟程序开发过程，帮助初学者培养良好的编计算机10.6万字
- 会员本书是一本C#10的技术指南，在上一版的基础上进行了全面更新，围绕概念和用例进行组织，系统、全面、细致地讲解了C#10从基础知识到各种高级特性的命令、语法和用法。本书首先介绍C#和.NET，第2—4章详细介绍C#语言的语法、类型和变量。其余各章则涵盖.NET6基础类库的功能，包括LINQ、XML、集合、并发、I/O和联网、内存管理、反射、动态编程、属性、加密和原生互操作性等主题。第5章和第6计算机38.2万字
- 会员《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对计算机11.1万字