粒子物理

粒子群特性

粒子群是一种群体智能优化算法。其特性包括：-群体性：粒子群由多个粒子组成，每个粒子代表一个潜在的解。-最优解记忆：每个粒子都会记录自己的历史最优解，并通过信息共享在群体中传播。-全局最优解搜索：粒子群通过更新粒子的速度和位置，不断接近群体中目前已知的全局最优解。-随机性：粒子群算法中引入随机性，以避免陷入局部最优解。-可扩展性：粒子群算法易于扩展到高维复杂问题。

算法与数据结构 4 2024-05-13

SQLite 物理结构详解

本篇深入分析 SQLite 内部物理结构，包括页结构和字段类型，以助于理解 SQLite 的底层存储机制。

SQLite 3 2024-05-28

粒子滤波MATLAB实现

利用MATLAB，可以通过一系列步骤实现粒子滤波算法： 初始化: 生成一组随机样本（粒子），并为其分配权重。 预测: 根据系统模型，预测每个粒子的状态。 更新: 根据观测数据，更新每个粒子的权重。 重采样: 根据粒子权重，重新采样粒子，以消除权重低的粒子。 状态估计: 根据重采样后的粒子，估计系统的状态。 MATLAB提供了丰富的函数库，方便实现粒子滤波算法，例如：* randn 函数可以生成随机样本。* mvnrnd 函数可以生成多元正态分布的随机样本。* resample 函数可以根据权重进行重采样。

Matlab 4 2024-05-19

粒子滤波技术概述

粒子滤波是一种广泛应用于机器人、计算机视觉及信号处理等领域的状态估计算法。它利用随机样本（粒子）来近似表示状态变量的概率分布，适用于处理复杂的非线性问题。粒子滤波的计算复杂度较高，但能够有效地处理实时数据流。介绍了粒子滤波的基本原理及其在不同领域的应用，同时讨论了其相关的计算方法和工具。

算法与数据结构 0 2024-10-10

传统IT企业项目物理结构

传统IT企业的项目，无论内部多么复杂，其物理结构都可以概括为“前台”和“后台”两部分。 前台并非等同于“前端”，它不仅包括与用户直接交互的界面，如网页、手机应用等，还涵盖了服务端实时响应用户请求的业务逻辑，例如商品查询、订单系统等。 后台不直接面向用户，而是面向运营人员，提供配置管理系统，例如商品管理、物流管理、结算管理等，为前台提供基础配置。

Hive 5 2024-05-12

学习物理模型的过程

详细阐述了生成逆向工程报告的方法。

Oracle 3 2024-07-20

粒子群算法代码分享

探索优化问题的利器——粒子群算法，相关代码已公开，欢迎取用。

Access 3 2024-05-06

粒子群优化算法简介

粒子群算法，又称为粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO），是由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的一种新型进化算法。与模拟退火算法类似，PSO从随机解出发，通过迭代寻找最优解，但相较于遗传算法，PSO更为简单，不涉及交叉和变异操作，而是通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解。该算法因其易于实现、精度高、收敛速度快等特点而受到学术界的青睐，并在解决实际问题中展现出显著优势。PSO算法被广泛应用于并行计算领域。

算法与数据结构 0 2024-08-11

HBase 物理模型思维导图

这是一张关于 HBase 物理模型的思维导图，它以可视化方式呈现了 HBase 的底层数据存储结构。

Hbase 4 2024-05-12

DB2物理表简介

DB2中永久表分为系统编目表和用户表。系统编目表存储数据库所有对象的详细信息，例如表定义、数据类型、约束和特权。执行SQL数据定义语言时，系统编目表将被更新。系统编目表位于SYSCATSPACE表空间，可通过对系统编目表执行SELECT语句或使用模式为SYSCAT的视图来访问信息。

DB2 5 2024-05-13