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weixin_39821746 2019-07-04 06:00:23

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源码链接： https://pan.quark.cn/s/1816d6959d72 vs2013的安装流程详解，适用于刚接触编程的朋友，敬请查阅！感谢支持！

代码转载自：https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Hashing Algorithms for Approximate Nearest Neighbor Search ============= We provide here the matlab codes of some popular hashing algorithms. Most of the core functions are written by the author of the original paper, we simply add some wrapper codes for the interface. These codes are used in our paper: A Revisit of Hashing Algorithms for Approximate Nearest Neighbor Search Currently, the following hashing algorithms are included: LSH (Locality Sensitive Hashing) [1] [2] SH (Spectral Hashing) [3] KLSH (Kernelized Locality Sensitive Hashing) [4] BRE (Binary Reconstructive Embeddings) [5] USPLH (Unsupervised Sequential Projection Learning Hashing) [6] ITQ (Iterative Quantization) [7] AGH (Anch...

gir1.2-edatabook-1.2_3.36.1-2_amd64.deb

本资源集成了粒子群优化与人工神经网络两种算法，专门用于天线设计中的参数调优。代码支持MATLAB 2014a、2019b及2024b等多个版本，并附带可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计，所有关键参数均可灵活配置，便于用户根据具体需求进行调整。程序结构逻辑清晰，关键步骤均配有详细注释，有助于理解算法流程与实现细节。该资源主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高年级本科生或研究生，适用于课程设计、综合实验或学位论文等教学与实践环节。在现代通信系统中，天线性能是决定整体通信质量的核心因素之一。天线参数优化旨在通过调整其关键物理或电气指标，使天线在特定工作场景下达到最优性能。粒子群优化算法模拟鸟群的社会觅食行为，通过个体与群体之间的信息交互，在多维参数空间中并行搜索全局最优解。该方法具有设置简便、收敛速度较快、全局探索能力较强的特点，适用于天线参数这类多变量、非线性的优化问题。人工神经网络通过构建多层非线性计算单元，能够学习天线参数与辐射特性之间的复杂映射关系。经过充分训练的网络模型可以快速预测新参数配置下的天线性能，或用于逆向设计，从而有效辅助优化流程。将两种算法结合，可兼顾全局搜索效率与模型泛化能力，为天线设计提供一套系统的计算工具。本套代码不仅提供了完整的算法实现，还包含经过整理的案例数据，用户可直接运行并观察优化效果，从而加深对理论方法的理解。代码已在多个MATLAB版本中通过测试，保证其可移植性与稳定性。对于从事天线设计、计算电磁学或智能优化算法研究的人员，本资源可作为实用的参考工具，帮助掌握算法应用并提升解决实际工程问题的能力。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

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