有没有人可以推荐一篇好文章,或者给出一些关于用Hopfield神经网络解决“最小化任务延迟加权和的单处理器调度问题”的提示。我开始使用Hopfield和Tank方法来设计它来解决这个调度问题(比如TSP)。但是我遇到了提供正确的能量公式和正确的权重调整公式的问题。J.J Hopfield an Tank在他们的工作中使用了一个典型的TSP变量,我不知道如何改变它来满足我的问题要求。提前感谢
早上好,
我今天早上在这里遇到了一个非常奇怪的情况,就像一个据报道已经修复的MySQL错误。
http://bugs.mysql.com/bug.php?id=28421
我的中继箱日志正迅速地装满了由这种东西制成的无限循环的垃圾。
#121018 5:40:04 server id 101 end_log_pos 15598207
#Append_block: file_id: 2244 block_len: 8192
# at 15598352
#121018 5:40:04 server id 101 end_log_pos 15606422
#Append_block: fi
我想计算高斯功率谱的傅里叶逆变换,从而再次获得高斯功率谱。我想用这个事实来检查我的高斯功率谱的IFFT是合理的,因为它产生了一个以高斯方式有效分布的数据数组。现在,为了恢复解析相关函数(这是功率谱的逆傅立叶变换),IFFT必须乘以因子2*pi*N,其中N是阵列的维数。有人能解释一下原因吗?
这是一段代码,它首先用高斯功率谱填充数组,然后进行功率谱的IFFT。
power_spectrum_k = np.zeros(n, float)
for k in range(1, int(n/2+1)):
power_spectrum_k[k] = math.exp(-(2*math.pi*k*s
我在做一个太空游戏,你驾驶一艘飞船。
我正试着为这样一场比赛解出物理原理,到目前为止,我想出了:
var thrust; //between 1 & 100 how much the engines are pushing
var mass; // the mass of the spaceship
var speed; //the speed at which the spaceship is moving
现在,大型船舶将有更多的质量,因此,需要更长的时间来加速,更长的速度,以减缓一旦推力停止。由于质量问题,大型船舶将变得缓慢。
小型船舶的速度会越来越快,但也会更快。
我将如何在游
我不知道为什么,但是JBehave没有考虑到在给定的故事中的失败。如果给出的故事中有失败,它将不会执行该故事的其余步骤,但它将执行其余的给定故事。下面是一个例子:
GivenStories: stories/web/pmv/Story1.story,
stories/web/pmv/Story2.story,
stories/web/pmv/Story3.story,
stories/web/pmv/Story4.story,
stories/web/pmv/Story5.story
When the user do something
Then something happens
例如,如