精华内容
下载资源
问答
  • 差分演化(DE)的二进制版本(称为二进制差分演化(BDE))适用于特征选择任务。 该工具箱提供了二进制差分进化(BDE)方法 <Main.m文件>说明了BDE如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 Input ...

    差分演化(DE)的二进制版本(称为二进制差分演化(BDE))适用于特征选择任务。

    该工具箱提供了二进制差分进化(BDE)方法

    <Main.m文件>说明了BDE如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。

    Input

    • feat : feature vector ( Instances x Features )

    • label : label vector ( Instances x 1 )

    • N : number of solutions

    • max_Iter : maximum number of iterations

    • CR : crossover rate

    Output

    • sFeat : selected features

    • Sf : selected feature index

    • Nf : number of selected features

    • curve : convergence curve

    代码获取:https://ai.52learn.online/9275

    展开全文
  • 本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉。首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到:https://github.com/guojun007/sbx_cross#!/usr/bin/env python#encoding:UTF-8import...

    本文主要介绍遗传算法(实数编码)的交叉操作中的SBX,模拟二进制交叉。

    首先,给出个人用python2.7实现的代码,具体模块已上传到:

    https://github.com/guojun007/sbx_cross

    #!/usr/bin/env python

    #encoding:UTF-8

    import numpy as np

    import random

    """

    SBX 模拟二进制交叉

    输入:

    population 种群矩阵

    alfa 交叉概率

    numRangeList 决策变量的上限(下限默认为0)

    mu SBX方式的分布指数, 推荐为1

    """

    def cross(population, alfa, numRangeList, mu=1):

    N=population.shape[0]

    V=population.shape[1]

    populationList=range(N)

    for _ in xrange(N):

    r=random.random()

    if r

    p1, p2=random.sample(populationList, 2)

    bq=np.array([0]*V)

    randList=np.random.random(V)

    #根据概率向量判断不同概率函数的选择

    orTF=(randList<=0.5)

    #计算不同决策变量的 不同概率选择 下的 系数

    for j in xrange(V):

    if orTF[j]==True:

    bq[j]=(2.0*randList[j])**(1.0/(mu+1))

    else:

    bq[j]=(1.0/(2.0*(1-randList[j])))**(1.0/(mu+1))

    #取出选定的两个个体

    old_p1=population[p1, ]

    old_p2=population[p2, ]

    #计算交叉后的两个新个体

    new_p1=0.5*((1+bq)*old_p1+(1-bq)*old_p2)

    new_p2=0.5*((1-bq)*old_p1+(1+bq)*old_p2)

    #上下限判断,防止越界

    new_p1=np.max(np.vstack((new_p1, np.array([0]*V))), 0)

    new_p1=np.min(np.vstack((new_p1, numRangeList)), 0)

    new_p2=np.max(np.vstack((new_p2, np.array([0]*V))), 0)

    new_p2=np.min(np.vstack((new_p2, numRangeList)), 0)

    #将交叉后的个体更新回种群

    population[p1, ]=new_p1

    population[p1, ]=new_p2

    ###以下是测试用例

    if __name__=="__main__":

    random.seed(0)

    np.random.seed(0)

    xN=20

    yN=3

    alfa=0.9

    population=np.random.rand(xN*yN).reshape(xN, yN)*1.0

    ###运行函数

    print population

    print '-'*50

    cross(population, alfa, np.array([1]*3))

    print '-'*50

    print population

    5b6c0215c5d1f35bee9ca7686c846c8e.png

    913f7f2c964f1e7f46ed654d7af0c772.png

    39637a613da8fecf91b733154c0d7d2f.png

    3d2b6b0b8dff1f9db210f9dacaa6e18d.png

    以下内容引至:

    http://blog.csdn.net/silence1214/article/details/48802317

    最近在做作业遇到一个Dejong’s fifth function的multi modal的问题,用传统的GA方法尝试了很多次,的确没办法搞定,随机很多次也不一定在global optimum的地方得到一次解。前几天去导师家里的路上谈到这个事情,导师说一般现在都用SBX和polynomial的mutation。于是回来找了相关论文来看,找到了SBX最早的论文,奇怪的是,在论文中竟然没有给出伪代码,只是在讲解他的motivation。大概的motivation是这样的:

    1:SBX主要是用于real number的编码问题,但是借鉴与来自binary 编码的idea。在binary中,假设2个parent分别为p1和p2,后代分别为c1和c2。那么是这么一个属性的:(p1+p2)/2=(c1+c2)/2。再定义一个叫做spread factor的玩意β=|(c2−c1)/(p2−p1)|

    2:在SBX中就要满足第一个属性,以及尽量β也binary中的概率分布一致。由此一个方案:

    c1=(p2+p1)−0.5∗β(p2−p1)

    c2=(p2+p1)+0.5∗β(p2−p1)

    大家可以自己计算,是满足上面2个玩意的。

    3:那么接下来其实就是求β的,因为是要让在real的问题中的β的分布尽量接近binary中的,那么就要首先知道binary中的分布。binary中的分布如下:

    c(β)=0.5(n+1)βn,β≤1 and c(β)=0.5(n+1)1βn+2,β>1

    也就是说β有2个分布的,具体怎么做呢?我看到有人实现是这么来的。

    3.1:随机一个数字在[0,1]之间,如果该数字小于等于0.5按照第一个来求,否则按照第二个来求。求解的时候是按照对β的概率分布等于这个随机数字来计算的。这个只需要求积分即可,手工就能推导出来。

    最后我用这个方法再加上tournament selection以及polynomial mutation的方法,在求解上面说的multi modal的问题的时候,竟然很多次都求解出来了!

    标准遗传算法(实数编码 python实现)模拟二进制交叉SBX 多项式变异

    代码地址: https://github.com/guojun007/real_sga 本部分是采用实数编码的标准遗传算法,整体流程与上一篇二进制编码的基本一致, 主要区别在于本部分的交叉操作为模拟二 ...

    SBX&lpar;Simulated binary crossover&rpar;模拟二进制交叉算子和DE&lpar;differential evolution&rpar;差分进化算子

    一起来学演化计算-SBX(Simulated binary crossover)模拟二进制交叉算子和DE(differential evolution)差分进化算子 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 ...

    多目标遗传算法 ------ NSGA-II (部分源码解析) 交叉操作 crossover&period;c

    遗传算法中的交叉操作是 对NSGA-II  源码分析的  最后一部分, 这一部分也是我 从读该算法源代码和看该算法论文理解偏差最大的  函数模块. 这里,首先提一下,遗传算法的  交叉操作.变异操作都 ...

    Python 字符编码及其文件操作

    本章节内容导航: 1.字符编码:人识别的语言与机器机器识别的语言转化的媒介. 2.字符与字节:字符占多少个字节,字符串转化 3.文件操作:操作硬盘中的一块区域:读写操作 注:浅拷贝与深拷贝 用法: d ...

    字符编码py2&comma;py3操作,SecureCRT的会话编码的设置

    对之前的字符串类型和二进制类型(bytes类型),可以这样关联记忆,把字符串类型当作是Unicode,把bytes类型当作是GBK或者UTF-8或者是日文编码.这样字符串要转成二进制,那么就需要编码e ...

    python学习道路&lpar;day3note&rpar;&lpar;元组,字典 ,集合,字符编码,文件操作&rpar;

    1.元组()元组跟列表一样,但是不能增删改,能查.元组又叫只读列表2个方法 一个 count 一个 index2.字典{}字典是通过key来寻找value因为这里功能比较多,所以写入了一个Code里面 ...

    Python-字典、集合、字符编码、文件操作整理-Day3

    1.字典 1.1.为什么有字典: 有个需求,存所有人的信息 这时候列表就不能轻易的表示完全names = ['stone','liang'] 1.2.元组: 定义符号()t = (1,2,3)tupl ...

    python开发基础之数据类型、字符编码、文件操作

    一.知识点 1.身份运算: 2.现在计算机系统通用的字符编码工作方式:在计算机内存中,统一使用Unicode编码,当需要保存到硬盘或者需要传输的时候,就转换为UTF-8编码.用记事本编辑的时候,从文件 ...

    随机推荐

    JAVASCRIPT实现网页版:俄罗斯方块

    HTML+CSS+JS实现俄罗斯方块完整版,素材只有图片,想要的下载图片按提示名字保存,css中用的时候注意路径!!主要在JS中!JS附有详细注释 效果: 按键提示:[键盘按键] 素材:图片名字与代码 ...

    iOS-NSDate

    一.概念解释 1.什么是NSTimeZone? NSTimeZone:时区是一个地理名字,是为了克服各个地区或者国家之间在时间上的混乱设定的. 1).GMT:0:00格林威治标准时间:UTC +00: ...

    40w会议投票系统优化方案

    40w会议投票系统优化方案 最近2天谈了一个项目,根据提出的需求是,该系统本来是属于一个大系统的分割出来的一个很小的系统,但是由于是并发关系会耗费资源很大,所以分割出来.据了解,系统采用的mysql+ ...

    iOS开发之数据存储之Preference&lpar;偏好设置&rpar;

    1.概述 很多iOS应用都支持偏好设置,比如保存用户名.密码.字体大小等设置,iOS提供了一套标准的解决方案来为应用加入偏好设置功能. 每个应用都有个NSUserDefaults实例,通过它来存取偏好 ...

    cookie和sission的原理及异同

    Cookie Cookie是存储在客户机的文本文件,它们保存了大量轨迹信息.在servlet技术基础上,JSP显然能够提供对HTTP cookie的支持. 通常有三个步骤来识别回头客: 服务器脚本发送 ...

    C&plus;&plus;笔记(2017&sol;2&sol;9)

    this指针 this指针作用就是指向成员函数所作用的对象. 非静态成员函数中可以直接使用this来代表指向该函数作用的对象的指针. 静态成员函数中不能使用this指针. 静态成员 static 定义 ...

    &lpar;转&rpar; MySQL分区与传统的分库分表

    传统的分库分表 原文:http://blog.csdn.net/kobejayandy/article/details/54799579 传统的分库分表都是通过应用层逻辑实现的,对于数据库层面来说,都 ...

    学习Spring Boot:(七)集成Mybatis

    前面都是用的是spring data JPA,现在学习下Mybatis,而且现在Mybatis也像JPA那样支持注解形式了,也非常方便,学习一下. 数据库 mysql 5.7 添加依赖 在pom文件中 ...

    JSON&lowbar;EXTRACT查询mysql中的{}和 &lbrack;&lbrace;&rcub;&comma;&lbrace;&rcub;中的值&rsqb;

    json_extract(a.tag, '$[*].tag_name.cn') as tag, json_extract(a.address,'$.en') as address_name, json ...

    全面认识Docker和基本指令

    Docker逐渐成为虚拟化技术的佼佼者,Java架构师之路接下来会推出一系列的Docker相关技术文章,Docker技术也是架构师的必备技能. 什么是Docker Docker 是一个开源的应用容器引 ...

    展开全文
  • 计算机二进制编码

    2020-10-17 17:00:56
    二进制编码知识。


    从康拉德·楚泽在 Z-3 计算机中首先采用二进制计数以来,现代电子计算机都采用二进制编码。

    • 二进制是最基本的进位计数系统,只有 0 和 1,容易表达。
    • 二进制运算规则简单,可以通过逻辑和移位电路实现。

    二进制虽然表达简单,但其内容与数位却不方便识别。

    • 4 位二进制可以表示 1 位十六进制。
    • 有时会用十六进制数来替代二进制数,能够更方便识别二进制的内容与位数。
    • 必须注意:十六进制只是用于方便识别二进制数的内容与数位,计算机并不存在这些十六进制数。

    1. 整数的二进制编码

    针对数值信息(数学值)的编码,将数值本身值称作真值,将编码称为机器数。

    • 例如:将数字 8 编码为 1000,那么 8 称为真值,1000 称为机器数。
    • 计算机中定义了两种整数:无符号数和符号数。

    2. 无符号数编码

    无符号数,顾名思义是没有符号的数,编码时无需考虑符号位的编码。可以直接用真值的二进制形式作为机器数,即编码值。

    • 8 位二进制可以表达十进制中的 0 ~ 255,共 2 8 2^8 28 = 256 个数。
    • 无符号数进行计算时,如果运算结果超出取值范围,就会产生错误,这种情况称为溢出。
    • 例如:[200] + [100] = 11001000B + 01100100B = 00101100B = [44]
    • 计算结果应该为 300,超过了 8 位二进制数的取值范围 [0 ~ 255],从而得到错误的结果 44。
    • 无符号数编码的的加法/减法通过最高位的进位/借位来判断。

    3. 符号数编码

    符号数,编码时就要考虑符号编码了,不仅要表示真值的绝对值,还要表示真值的符号。
    针对符号数有四种编码方式:

    • 原码:最高位表示符号(正数用 0 表示,负数用 1 表示),其他位表示真值的绝对值。
    • 反码:正数的反码等价于原码,负数的反码就是将原码除符号位以外的其他绝对值部分按位取反。
    • 补码:正数的补码依旧等价于原码,负数的补码是将反码加1得到。
    • 移码:移码在补码的基础上增加了一个偏移量。

    3.1 原码

    早期计算机使用原码表示法,X 为真值,n 为二进制数的位数,原码定义如下:
    { [ X ] 原 = ∣ X ∣ , 0 ≤ X ≤ 2 n − 1 [ X ] 原 = 2 n − 1 + ∣ X ∣ , − 2 n − 1 ≤ X ≤ 0 \begin{cases} [X]_原=\mid X\mid,\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad 0\leq X \leq 2^{n-1} \\ [X]_原=2^{n-1}+\mid X \mid,\quad\quad-2^{n-1}\leq X \leq 0 \end{cases} {[X]=X,0X2n1[X]=2n1+X,2n1X0
    最高位表示符号(正数用 0 表示,负数用 1 表示),其他位表示真值的绝对值。

    • 例如 [1000 0100B],最高位符号位是 1,表示负数,绝对值部分[000 0100B] 表达 4,组合起来表达 -4。

    原码特点:

    • 乘除运算比较方便,单独处理符号与真值绝对值。
    • 加减运算比较复杂,首先处理符号,确定做加法还是减法,如果是减法,还需比较真值的大小,确定结果的符号。
    • 特殊数字 0 的原码有两个,判断是否为 0 需要分别判断 [+0] = [0000 0000B][-0] = 1000 0000B
    • 8 位二进制数可以表示 0000 0000B ~ 1111 1111B,即 -127 ~ +127,共 255 个数。

    3.2 反码

    一些老式计算机使用反码表示法,X 为真值,n 为二进制数的位数,反码定义如下:
    { [ X ] 反 = ∣ X ∣ , 0 ≤ X ≤ 2 n − 1 [ X ] 反 = 2 n − 1 − 1 − ∣ X ∣ , − 2 n − 1 ≤ X ≤ 0 \begin{cases} [X]_反=\mid X\mid,\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad 0\leq X \leq 2^{n-1} \\ [X]_反=2^{n-1}-1-\mid X \mid,\quad\quad-2^{n-1}\leq X \leq 0 \end{cases} {[X]=X,0X2n1[X]=2n11X,2n1X0
    正数的反码等价于原码, 负数的反码就是将原码除符号位以外的其他绝对值部分按位取反,故得名反码。

    • 例如:-3 的原码为[1000 0011B] ,它的反码为 [1111 1100B]

    反码特点:

    • 符号位一起参与加、减运算。
    • 加法进位需要送回到最低位再加(循环进位)。
    • 减法借位需要送回到最低位再减(循环借位)。
    • 减法可以转换为加法,简化了算数逻辑单元的设计。
    • 0 的反码也有两个,即 [0000 0000B][1000 0000B]
    • 8 位二进制数可以表示 0000 0000B ~ 1111 1111B,即 -127 ~ +127,共 255 个数。

    3.3 补码

    反码较好地解决了符号参与运算的问题,但循环进位/借位延长了计算时间,为了进一步简化,引入了补码。X 为真值,n 为二进制数的位数,补码的定义如下:
    { [ X ] 补 = ∣ X ∣ , 0 ≤ X ≤ 2 n − 1 [ X ] 补 = 2 n − 1 − ∣ X ∣ , − 2 n − 1 ≤ X ≤ 0 \begin{cases} [X]_补=\mid X\mid,\quad\quad\quad\quad\quad\quad\quad 0\leq X \leq 2^{n-1} \\ [X]_补=2^{n-1}-\mid X \mid,\quad\quad-2^{n-1}\leq X \leq 0 \end{cases} {[X]=X,0X2n1[X]=2n1X,2n1X0
    正数的补码依旧等价于原码,负数的补码是将反码加1。

    • 例如:-3 的原码是 [1000 0011B],反码为 [1111 1100B],补码为[1111 1101B]


      补码的特点:
    • 与反码一样,补码的符号位参与加/减运算,但回避了循环进位/借位。
    • 与反码一样,补码的减法运算可转化为加法运算。
    • 0的补码只有一种,即 ⌈ 00000000 B ⌋ \lceil00000000B\rfloor 00000000B,所以补码可以表示 -128~+127,其中 ⌈ 10000000 B ⌋ \lceil10000000B\rfloor 10000000B不再表示 0,而是表示 -128

    补码判断溢出使用双高异或判别法,如果最高位进位/借位与此高位进位/借位不同,则表示溢出。

    • 例如 120 + 16 时,
      0 1 1 1 1 0 0 0 B ( + 120 ) 补 + 0 0 0 1 0 0 0 0 B ( + 16 ) 补 = 1 0 0 0 1 0 0 0 B ( − 120 ) 补 \begin{array}{ccccccccc} &0&1&1&1&1&0&0&0B&(+120)_补\\ +&0&0&0&1&0&0&0&0B&(+16)_补\\ \hline =&1&0&0&0&1&0&0&0B&(-120)_补 \end{array} +=0011001001101010000000B0B0B(+120)(+16)(120)
    • 次高位产生进位,为 1 ,最高位没有产生进位,为 0, 1 ⨁ 0 = 1 1\bigoplus0=1 10=1,说明溢出。

    3.4 移码

    移码在补码的基础上增加了一个偏移量,X 为真值,n 为二进制数的位数,补码的定义如下:
    [ X ] 移 = 2 n − 1 + [ X ] 补 − 2 n − 1 ≤ X ≤ n n − 1 [X]_移=2^{n-1}+[X]_补\quad\quad -2^{n-1}\leq X \leq n^{n-1} [X]=2n1+[X]2n1Xnn1
    以 8 位二进制为例,则:.
    0 0 0 0 1 0 0 1 B ( [ + 9 ] 补 ) + 1 0 0 0 0 0 0 0 B ( 2 8 − 1 ) = 1 0 0 0 1 0 0 1 B ( [ + 9 ] 移 ) \begin{array}{cc} &0&0&0&0&1&0&0&1B&([+9]_补)\\\\ +&1&0&0&0&0&0&0&0B&(2^{8-1})\\\\ \hline\\ =&1&0&0&0&1&0&0&1B&([+9]_移) \end{array} +=0110000000001010000001B0B1B([+9])(281)([+9])
    1 0 0 0 1 0 0 1 B ( [ − 9 ] 原 ) 1 1 1 1 0 1 1 0 B ( [ − 9 ] 反 ) 1 1 1 1 0 1 1 1 B ( [ − 9 ] 补 ) + 1 0 0 0 0 0 0 0 B ( 2 8 − 1 ) = 0 1 1 1 0 1 1 1 B ( [ − 9 ] 移 ) \begin{array}{cc} &1&0&0&0&1&0&0&1B&([-9]_原) \\ &1&1&1&1&0&1&1&0B&([-9]_反) \\\\ &1&1&1&1&0&1&1&1B&([-9]_补)\\ +&1&0&0&0&0&0&0&0B&(2^{8-1})\\ \hline =&0&1&1&1&0&1&1&1B&([-9]_移) \end{array} +=111100110101101011011000001101011011B0B1B0B1B([9])([9])([9])(281)([9])


    4. 总结

    • 无符号数的编码为其二进制的表达形式。
    • 符号数的编码分为原码、反码、补码和移码。
      • 原码:最高位为符号位,取1表示负数,取0表示正数,其他位为真值的绝对值。
      • 反码:正数的反码就是原码,负数的反码为原码的符号位以外的其他位全部按位取反。
      • 补码:正数的补码就是原码,负数的补码为反码加1。
      • 移码:补码的基础上添加一个偏移量。
    • 8 位二进制的原码、反码、补码部分表:
    真值原码反码补码
    -128^^1000 0000
    -1271111 11111000 00001000 0001
    -1261111 11101000 00011000 0010
    -31000 00111111 11001111 1101
    -21000 00101111 11011111 1110
    -11000 00011111 11101111 1111
    -01000 00001111 11110000 0000
    +00000 00000000 00000000 0000
    +10000 00010000 00010000 0001
    +20000 00100000 00100000 0010
    +30000 00110000 00110000 0011
    1270111 11110111 11110111 1111
    展开全文
  • 二进制

    2018-12-10 11:07:39
    引用处: 二进制 二进制和十进制间小数怎么转换 ...的实现直接应用了二进制,因此现代的计算机和依赖计算机的设备里都用到二进制。每个数字称为一个比特bit(二进制位)。计算机中的二进制是一...

    博客引用处(以下内容在原有博客基础上进行补充或更改,谢谢这些大牛的博客指导):
    二进制
    二进制和十进制间小数怎么转换
    二进制进位

    前言:
    二进制是计算技术中广泛采用的一种数制。二进制数据是用0和1两个数码来表示的数。它的基数为2,进位规则是“逢二进一”,借位规则是“借一当二”(十进制加减法是“逢十进一”、“借一当十”)。数字电子电路中,"逻辑门"的实现直接应用了二进制,因此现代的计算机和依赖计算机的设备里都用到二进制。每个数字称为一个比特bit(二进制位)。计算机中的二进制是一个非常微小的开关,用“开”来表示1,“关”来表示0。

    说明:
    1,比特(位元) bit → 字节byte → 字符 (单位从小到大);
    2,bit:一个二进制数据 0 或 1,是 1 bit,也就是常说的一位;
    3,byte & 字符:存储空间的基本计量单位,如:MySQL中定义 VARCHAR(45) 即是指 45个字节;
    4,ASCII 编码中:1 字母(标准字符) = 1 byte = 8 bit ,1 汉字 = 2 byte = 16 bit;
    5,汉字输入状态下,默认为全角输入方式,标点符号占2字节;
    6,英文输入状态下,默认为半角输入方式,标点符号占1字节;

    进制转换
    比如:IP 地址有 32 位,由 4 个 8 位的二进制数组成,如 11000000.10101000.00000010.00010100。由于二进制数不便记忆而且可读性较差,所以通常会转换成十进制数表示,如 192.168.2.20。一个 IP 地址通常用 3 个点分开的十进制数表示,成为“点分十进制”。

    十进制转二进制
    1,十进制整数转二进制数:除以2取余,逆序排列,高位补零(注意8位一个单位,除二取余法)
    2,十进制小数转二进制数:“乘2取整,顺序排列”(乘2取整法)

    例如:
    整数部分,把十进制转成二进制一直分解至商数为0。整数读余数从下读到上,即是二进制的整数部分数字。 小数部分,则用其乘2,取其整数部分的结果,再用**计算后的小数(比如的1.56,那么取0.56继续乘2)**部分依此重复计算,算到小数部分全为0为止,之后读所有计算后整数部分的数字,从上读到下

    整数部分:
    59 ÷ 2 = 29 … 1
    29 ÷ 2 = 14 … 1
    14 ÷ 2 = 7 … 0
    7 ÷ 2 = 3 … 1
    3 ÷ 2 = 1 … 1
    1 ÷ 2 = 0 … 1

    小数部分:
    0.25×2=0.5
    0.50×2=1.0

    二进制转十进制
    方法:“按权展开求和”:
    (整数)个位上的数字的次数是0,十位上的数字的次数是1,…,依次递增,
    (小数)而十分位(也就是第一个位小数)的数字的次数是-1,百分位(第二位小数的位置)上数字的次数是-2,…,依次递减。

    注意:不是任何一个十进制小数都能转换成有限位的二进制数。
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    二进制的加减计算
    为了减少计算机的负荷,简化计算,所以只有减法在计算机中对于二进制的加减计算,而且,对于二进制的计算,在计算机中采用补码的形式参与计算。

    二进制数与十进制数一样,同样可以进行加、减、乘、除四则运算。其算法规则如下:
    加运算:0+0=0,0+1=1,1+0=1,1+1=10。逢2进1;
    减运算:1-1=0,1-0=1,0-0=0,0-1=-1,10100-1010=1010。向高位借1当2;
    乘运算:0×0=0,0×1=0,1×0=0,1×1=1。只有同时为“1”时结果才为“1”;
    除运算:0÷1=0,1÷1=1。二进制数只有两个数(0,1),因此它的商是1或0。

    展开全文
  • Hellow二进制

    2021-01-17 17:10:17
    Hellow 二进制 在web和二进制中我一眼就看准了二进制,为什么会这样说的呢,可能是跟数字有缘,哈哈哈哈哈哈。确实,跟数字挺有缘的,毕竟小编...二进制数据是按照一串0和 1的形式编码的。而绝大多数的程序会给某些特殊
  • 差分进化算法入门.pdf

    2020-11-21 18:37:13
    基本差分进化算法 1 基本差分进化算法的基本思想 DE 算法是一种...遗传算法与基本遗传算法的主要区别在于变异操作上如 1传统的遗传算法采用二进制编码差分进化算法采用实数编码 2 在遗传算法中通过两个父代个体的交叉
  • 二进制安全学习路线

    千次阅读 多人点赞 2019-08-14 23:35:17
    本文作者:rkvir(二进制小组组长) 转自某推文,链接找不到了。 一. 什么是二进制安全 在很久以前安全圈并没有把安全技术做出一个特别清晰的分类。在大部分人眼里,所谓的黑客,安全研究者指的就是研究渗透入侵...
  • DE algorithm 差分进化算法详解

    千次阅读 2019-09-11 10:36:07
    最近看论文的时候遇到了差分进化算法 differential evolution algorithm,是一种遗传算法,但是其采用的是实数编码而不是二进制编码,相比起来更方便理解 这里记录下算法核心步骤以及个人的一些心得 differential ...
  • 遗传算法差分进化算法总结比较

    万次阅读 2017-01-15 09:25:18
    遗传算法是一种基于生物进化原理构想出来的搜索最优解的仿生算法,它是模拟基因重 组与进化的自然过程,把待解决问题的参数编成二进制码或十进制码(也可编成其他进制码)即基因,若干基因组成一个染色体(个体),...
  • 关于本部分二进制安全相关的东西,一开始我没有准备看论文,主要是想找一些相关的工具来实现自己的目的。起初,我是希望寻找一个工具能够对比二进制文件的相似度,通过搜索之后,定位到了ssdeep这个工具,对这个工具...
  • 一 遗传算法 遗传算法(GA)作为一种经典的进化算法,自 Holland提出...经典遗传算法首先对参数进行编码,生成一定数目的个体,形成初始种群其中每个个体可以是一维或多维矢量,以二进制数串表示,称为染色体.染色...
  • 该方案使用每集群的两个sink节点提供差分空时分组编码DSTBC, 其易于扩展到大量传感器, 适合间接源观测应用, 还适用于时变观测精度模型。通过对BER性能上限的分析, 建立了系统模型, 并进行了系统仿真。仿真结果表明:a...
  • 差分进化(DE)的二进制版本被称为二元差分进化(BDE),可以用于特征选择任务。 The binary version of Differential Evolution (DE), named as Binary Differential Evolution (BDE) is applied for feature ...
  • Python二进制序列和加密相关模块

    千次阅读 2019-04-25 22:07:39
    文章目录uu模块模块方法详解示例base64模块模块方法详解binascii模块模块函数bisect模块模块函数random模块简介簿记功能整数用方法序列用方法实数值分布替代生成器hashlib模块哈希算法模块方法和属性SHAKE算法的可变...
  • 二进制 部署Kubernetes集群 组件版本 组件 版本 二进制包下载地址 centos 7.8.2003 http://mirrors.163.com/centos/7.8.2003/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-2003.iso kubernetes v...
  • LBP(局部二进制模式)

    万次阅读 2016-06-11 10:12:18
    LBP(Local Binary Patterns ,局部二进制模式)是一种理论简单、计算高效的非参数局部纹理特征描述子。由于其具有较高的特征鉴别力和较低的计算复杂度, 近期获得了越来越多的关注,在图像分析、计算机视觉和模式识别...
  • 本文作者:rkvir(二进制小组组长) 转自某推文,链接找不到了。 一. 什么是二进制安全 在很久以前安全圈并没有把安全技术做出一个特别清晰的分类。在大部分人眼里,所谓的黑客,安全研究者指的就是研究渗透入侵...
  • 【论文阅读】二进制的Embedding

    万次阅读 2021-01-20 13:20:09
    特别地, 本文还提出一种语义保全目标(semantic-preserving objective), 这个目标通过标准自动编码器架构(standard autoencoder architecture)来增强, 以促进模型抽象出富含信息(informative)的二进制编码;...
  • 该方案使用每集群的两个sink节点提供差分空时分组编码DSTBC, 其易于扩展到大量传感器, 适合间接源观测应用, 还适用于时变观测精度模型。通过对BER性能上限的分析, 建立了系统模型, 并进行了系统仿真。仿真结果表明:a...
  • DFOTA差分算法

    千次阅读 2018-01-15 20:54:10
    固件升级使用FOTA(Firmware Over-The-Air)方式时,可以采用传输差分包的形式来减小升级包的大小,能够带来空口传输时间减小、降低终端功耗等优势。目前比较常见的算法有...Vcdiff采用差分文件包含:ADD、COPY、RUN[、N
  • 【编解码】差分编解码算法

    千次阅读 2018-07-26 20:17:48
    一、差分编码 1、图像源分类 原始图像序列分别标识为关键帧(Fkey)和参考帧(Frefer)。示例为每隔15帧标识为关键帧。将一帧关键帧与相连15帧参考帧编码存储为一个DIFF文件。 2、分块操作 将关键帧与参考帧中每帧...
  • 算法 - 差分进化(DE)算法

    千次阅读 2019-09-29 15:25:55
    文章目录简介1. 算法原理2. 算法流程2.1 初始化种群2.2 变异2.3 交叉2.4 选择3....    差分进化算法(Differential Evolution,DE)由Storn和Price于1995年首次提出。主要用于求解实数优化问题。该算法...
  •  遗传算法(GA)作为一种经典的进化算法,自 Holland提出之后在国际上已经形成了一个比较活跃的研究领域. 人们对 GA 进行了大量的研究,提出了各种改进算法用于提高算法的收敛速度和精确性. 遗传算法采用选择,交叉,...
  • 该文研究了基于M进制差分幅度相位键控(M-DAPSK)的2-DDD算法,该算法使得基于无编码的64DAPSK-OFDM系统在加性Gauss白噪声信道误码率10-4处可获得1.35 dB的性能增益。为降低2-DDD中最优路径搜索的复杂度,提出了5种...
  • 今天介绍常用的三种差分算法,分别是Xdelta3 bsdiff Courgette。 Xdelta3 官网地址: http://xdelta.org 源码地址:https://github.com/jmacd/xdelta xdelta是delta编码的命令行程序,它生成两个文件之间的差异。 ...
  • 1.现代优化算法概论(Modern Optimization Algorithms, MOA) 现代优化算法又称智能优化算法或启发式算法,是一种具有全局优化性能强、通用性强、且适用于并行处理的算法。 基本思路:都是从任意解出发,按照某种...
  • H.264压缩编码算法介绍

    千次阅读 2016-09-23 11:32:46
    在这里我总结了许多博客专家对H.264压缩编码算法的理解,得出了我个人的一些见解。现在本人正在研究Android视频直播这一方面的知识,只是设备是定制的Android设备,不是很正规的Android系统。所以这一套的算法放在...
  • K-均值散列:学习二进制压缩码的近邻保留量化方法 摘要:在计算机视觉中,人们对散列码的学习兴趣日益增加,散列码的汉明距离近似于数据的相似性。散列函数在量化向量空间,并生成相似性保护代码这两个方面都发挥着...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 22,331
精华内容 8,932
关键字:

二进制差分编码算法