TypeScript是JavaScript的加强版，它给JavaScript添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程，它拓展了JavaScript的语法。
2024年了相信大家都已经在日常开发的过程中使用上了 TypeScript 了。TypeScript 增强了代码可靠性和可维护性，确保减少运行时错误并提高开发人员的工作效率。
本文将介绍MATLAB遗传算法工具箱求解非线性规划问题。在阅读本文之前，建议读者阅读上一期“MATLAB遗传算法工具箱求解线性规划问题”。文章传送门：
最近，广东省数字信号与图像处理技术重点实验室主任范衠教授的博士研究生李文姬与南京航空航天大学蔡昕烨教授、西安交通大学李辉教授（MOEA/D发明人之一）、汕头大学韦才敏教授、香港城市大学张青富（Qingfu Zhang）教授（进化计算领域顶级学者，IEEE Fellow）、密歇根州立大学Kalyanmoy Deb教授（进化计算领域顶级学者，IEEE Fellow）和美国BEACON国家科技中心主任Erik Goodman教授共同完成的论文《Difficulty Adjustable and Scalable Constrained Multi-objective Test Problem Toolkit》被进化计算领域知名期刊、SCI（计算科学理论与方法）1区期刊《Evolutionary Computation》录用。论文的第一作者是汕头大学范衠教授，通讯作者是南京航空航天大学蔡昕烨教授。
Pylon是一个基于PyTorch的神经符号学习框架，旨在帮助深度学习模型整合程序性约束或声明性知识。用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。Pylon提供了精确和近似的编译器，使用模糊逻辑、抽样方法和逻辑电路等技术来高效计算损失，支持复杂模型和约束。它的核心优势在于易于集成，只需少量代码即可将现有深度学习代码扩展为支持约束学习，显著提升了模型的性能和学习效率。
为了将事物和问题转化为最优化问题数学模型我们需要考虑三个要素：因素变量、约束条件和目标函数。我们根据事物和问题先找到影响模型的所有因素变量，然后再根据目的建立一个目标函数用来衡量系统的效果，最后还要找到客观的限制条件并作为模型的约束。
显示约束和解空间：规定每个分量xi取值的约束条件称为显式约束。对给定的一个问题，显示约束规定了所有可能的元组，他们组成问题的候选解集，被称为该问题实例的解空间。 隐式约束和判定函数：隐式约束给出了判定一个候选解是否为可行解的条件。一般需要从问题描述的隐式约束出发，设计一个判定函数，程序根据判定函数判断一个解是否为可行解。 最优解和目标函数：目标函数，也称代价函数，用来衡量每个可行解的优劣。使目标函数取得最大（小）值的可行解为问题的最优解。 剪枝函数：为了提高搜索效率，在搜索过程中使用约束函数，可以避免无谓地
向量x称之为优化向量，f0是目标函数，fi是约束函数，问题在于满足约束条件下寻找最优解
在 TypeScript 中，接口（Interface）是一种用于描述对象的结构和行为的抽象。它可以定义对象的属性、方法以及其他类型的成员，并在代码中强制实现这些结构和行为。本文将详细介绍 TypeScript 接口的定义、使用方法和常见应用场景，并提供一些示例来帮助理解。
”凸优化“ 是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中，目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数，等式约束函
返回类型是this，表示所属类或接口的子类型（称之为有界多态性（F-bounded polymorphism）），例如：
贪心算法也属于启发式算法的一种。贪心算法从来不关注整体，而总是选择基于当前状态下的最优解，贪心可以看成A*的一种特殊情况
对于一个无约束优化问题，如果目标函数是一个凸函数(或凹函数)，那么我们只需要求得梯度为0的点即可，极大似然估计其实就是一个凸优化的问题。
1.精度问题。在我的使用过程中，感觉cvx和fmincon都有精度限制，到10^(-6)左右就不准了。碰到精度问题，我采取做法是同时乘上一个放大因子10^(10)。
选自Medium 作者：Prashant Gupta 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 训练机器学习模型的要点之一是避免过拟合。如果发生过拟合，模型的精确度会下降。这是由于模型过度尝试捕获训练数据集的噪声。本文介绍了两种常用的正则化方法，通过可视化解释帮助你理解正则化的作用和两种方法的区别。 噪声，是指那些不能代表数据真实特性的数据点，它们的生成是随机的。学习和捕捉这些数据点让你的模型复杂度增大，有过拟合的风险。 避免过拟合的方式之一是使用交叉验证（cross validation），这有利于估计测试集中
2.隐藏方法：如果想在派生类中定义一个和基类中重名的方法，但是实现过程不一样，这中操作叫隐藏方法。
什么是命名关键字参数？ 格式：在*后面参数都是命名关键字参数 特点： 1 必须被传值 2 约束函数的调用者必须按照key=value的形式传值 3 约束函数的调用者必须用我们指定的key名
今天给大家介绍的是Chemical Science上的文章 " Constrained Bayesian optimization for automatic chemical design using variational autoencoders"。
本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始一一讲解。
回溯法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就「回溯」返回，尝试别的路径。
⽼板给了你⼀个关于癌症检测的数据集，你构建了⼆分类器然后计算了准确率为 98%， 你是否对这个模型满意？为什么？如果还不算理想，接下来该怎么做？
JavaScript设计之初只是为了补充Java的，在浏览器上做一些小的效果，并不是为了做大型复杂项目而开发的，js本身也是有很多缺陷的，关于为什么要用TS，小伙伴们可以瞅瞅这篇文章 ：我们为什么要学习TypeScript ？
TypeScript是一种开源的编程语言，它是JavaScript的超集，意味着所有的JavaScript代码都可以在TypeScript中运行。TypeScript添加了静态类型检查和其他一些新特性，以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。
编辑器首选MS自家开发的VS Code (推荐)。当然，Webstorm在2016年2月推出的版本内置了TS编译器，atom 需要安装 atom-typescript包，sublime需要安装Typescript-sublime-plugin。
参考单纯形法的步骤，MATALAB中的实现如下（求极小值）： 注：对于极大值的求解，只需要对目标函数添加负号，求解出来的XX，再带入原目标函数即可。
回溯法是一种组织搜索的一般技术，有“通用的解题法”之称，用它可以系统的搜索一个问题的所有解或任一解。 有许多问题，当需要找出它的解集或者要求回答什么解是满足某些约束条件的最佳解时，往往要使用回溯法。 可以系统地搜索一个问题的所有解或任意解，既有系统性又有跳跃性。 回溯法的基本做法是搜索，或是一种组织得井井有条的，能避免不必要搜索的穷举式搜索法。 这种以深度优先的方式系统地搜索问题的解的方法称为回溯法。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法，和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。 熵和条件熵 在(机器学习(9)之ID3算法详解及python实现)一文中，我们
相信"迷宫"是许多人儿时的回忆，大家小时候一定都玩过迷宫游戏。我们从不用别人教导，都知道走迷宫的策略是：
合约 在solidity中的合约可以类比看做java等面向对象语言中的类。合约可以包含状态变量、函数、函数修饰符、事件、错误、结构体、枚举类型等等。 还有一些特殊的合约可以被称作库或者接口 状态变量 状态变量指的是永久存在区块链合约中的变量。 state variables // SPDX-License-Identifier: GPL-3.0 pragma solidity >=0.4.0 <0.9.0; contract SimpleStorage { uint storedData; //
支持向量机涉及到数学公式和定力非常多，只有掌握了这些数学公式才能更好地理解支持向量机算法。 最优化问题 最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值问题,一般分为以下三种情况(备注:以下几种方式求出来的解都有可能是局部极小值,只有当函数是凸函数的时候,才可以得到全局最小值) （1）无约束问题:求解方式一般求解方式梯度下降法、牛顿法、坐标轴下降法等;其中梯度下降法是用递归来逼近最小偏差的模型。我们在前面介绍过； （2）等式约束条件:求解方式一般为拉格朗日乘子法 （3）不等式约束条件:
回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。
一道经典的面试题，当面试官问你，你是怎么理解面向对象的即OOP，你应该怎么回答呢？
最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量机以及决策树算法都会加深理解。本文就对最大熵模型的原理做一个小结。
在机器学习中，支持向量机（SVM，也叫支持向量网络），是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。是由Vapnik与同事（Boser等，1992；Guyon等，1993；Vapnik等，1997）在AT＆T贝尔实验室开发。支持向量机是基于统计学习框架与由Chervonenkis（1974）和Vapnik（1982，1995）提出Vapnik–Chervonenkis理论上的最强大的预测方法之一。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
[1] K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, and T. Meyarivan, “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II,” IEEE Trans. Evol. Comput., vol. 6, no. 2, pp. 182–197, 2002.
有一批共n个集装箱要装上2艘载重量分别为C1和C2的轮船，其中集 装箱i的重量为Wi，且
该层创建了一个卷积核，该卷积核以 单个空间（或时间）维上的层输入进行卷积， 以生成输出张量。 如果 use_bias 为 True， 则会创建一个偏置向量并将其添加到输出中。 最后，如果 activation 不是 None，它也会应用于输出。
凸优化理论广泛用于机器学习中，也是数学规划领域很重要的一个分支，当然也是很复杂的。本文总结一下我获取的资料和个人在一些难点上的理解。
之前本来想学习一下 NodeJS，考虑到最近一直在使用 C#(主要使用 .Net Core 的 MVC 和 API)，并且之前也仔细地研究过一段时间的 C#，.Net 平台的发展也有上升趋势，最近微软收购 Github，打算整合自己的平台，还有 Visual Studio 这一个宇宙第一 IDE 加持，所以就打算把后台技术栈先放在 .Net 上。 目前的打算是将 C# 的知识都过一遍，再逐渐学习一些常用类库，最后把 ASP.Net Core MVC 和 API 都好好看看。 这次我打算边复习边将 C# 中的概念与其他语言做一下对比，以方便有其他语言基础的同学可以更好地理解在 C# 中的相似概念。
该层创建了一个卷积内核。如果将该图层用作模型中的第一个图层时，需要提供关键参数input_shape(整数元组)，如input_shape=(128,128,3)对应于128×128 的RGB图片。
在逻辑回归问题中，我们希望输入sigmod函数中的函数值离0越远越好，因为离0越远，我们判断的"把握"就越大。也就是说我们希望找到一个分类器使得待分类点距离分类的平面尽可能的远，换言之也是一样分类判断的把握尽可能大。这就延伸出了一种二分类模型-支持向量机 支持向量机就是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器,其学习策略就是间隔最大化。
非模板友元 声明一个常规友元 template <class T> class HasFriend { public: friend void counts(); } 上边的声明使counts()函数成为模板所有实例化的友元 counts()函数不是通过对象调用的(它是友元，不是成员函数)，也没有对象参数，那么它如何访问HasFriend对象的呢 有很多种可能性。它可以访问全局对象;可以使用全局指针访问非全局对象;可以创建自己的对象;可以访问独立对象的模板类 的静态数据成员。 如果要为友元函数提供械板类
编译器能够根据变量初始值3推断出变量类型是number，因此多数场景下不必显式声明类型，它猜得到
3.奥卡姆剃刀:贝叶斯推理表现出奥卡姆剃刀原理了。 这个图给出了为什么复杂的模型会变得不那么可能了。 水平轴表示可能的数据集D的空间。贝叶斯定理奖励模型的比例与他们预测发生的数据有多少有关系。 这些预测通过D上的归一化概率分布来量化。给出模型H i，P（D | H i）的数据的概率被称为H i的证据。 简单模型H1仅仅会产生有限范围的预测，如P（D | H1）所示; 具有例如比H1更多的自由参数的更强大的模型H2能够预测更多种类的数据集。 然而，这意味着H2不像H1那样强烈地预测区域C1中的数据集。假设已将相等的先验概率分配给两个模型。 然后，如果数据集落在区域C1中，则较不强大的模型H1将是更有可能的模型。
https://hacks.mozilla.org/2018/06/av1-next-generation-video-the-constrained-directional-enhancement-filter/
不应该在模块中使用命名空间或者说将命名空间导出： 使用命名空间是为了提供逻辑分组和避免命名冲突，模块文件本身已经是一个逻辑分组，并且它的名字是由导入这个模块的代码指定，所以没有必要为导出的对象增加额外的模块层。
最近在做天线多目标优化的实例，因此接触到了NSGA-Ⅱ算法，所以想分享以下我个人的学习内容与经历，仅作参考，如果内容有误，也希望各位能够指出来，大家一起进行交流指正。 内容将分为以下几个模块，内容可能较多，如果觉得不错的话，可以点赞👍，收藏或者转发哦！ 目录 NSGA-Ⅱ算法简介 非支配集排序 锦标赛选择 模拟二进制交叉 多项式变异 精英保留策略 参考文献 NSGA-Ⅱ算法简介 NSGA-Ⅱ算法由Deb等人首次提出，其思想为带有精英保留策略的快速非支配多目标优化算法，是一种基于Pareto最
整理自其他优秀博文及自己理解。 目录 无约束优化 等式约束 不等式约束（KKT条件） 1、无约束优化 无约束优化问题即高数下册中的 “多元函数的极值" 部分。 驻点：所有偏导数皆为0的点； 极值点：在邻域内最大或最小的点； 最值点：在定义域内最大或最小的点； 关系： 驻点不一定是极值点，极值点一定是驻点； 极值点不一定是最值点，最值点一定是极值点； 求解最值： 求出所有的极值点，将所有的极值点带入函数中，最大或最小的那个就是最值点。 2、等式约束 等式约束问题即高数下册中的 “条件极值 拉格朗日乘数法”
然后建立测试类：QueenText 调用 placeQueens 方法进行排列并输出
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