keras tensorflow 实现在python下多进程运行 如下所示: from multiprocessing import Process import os def training_function(): import keras # 此处需要在子进程中 if __name__ == ‘__main__’: p = Process(target=training_function, args=(,)) p.start() 原文地址:https://stackoverflow.com/questions/42504669/ker
Python实现遗传算法(二进制编码)求函数最优值方式 目标函数 编码方式 本程序采用的是二进制编码精确到小数点后五位,经过计算可知对于 其编码长度为18,对于 其编码长度为15,因此每个基于的长度为33. 参数设置 算法步骤 设计的程序主要分为以下步骤:1.参数设置:2.种群初始化:3.用轮盘赌方法选择其中一半较好的个体作为父代:4.交叉和变异:5.更新最优解:6.对最有个体进行自学习操作:7结果输出.其算法流程图为: 算法结果 由程序输出可知其最终优化结果为38.85029, 输出基因编码为[1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0
Python turtle画图库&&画姓名实例 *****看一下我定义的change()和run()函数****** 绘图坐标体系: 作用:设置主窗体的大小和位置 turtle.setup(width, height, startx, starty) #width : 窗口宽度,若值是整数,表示像素值:若是小数,表示窗口宽度与屏幕的比例. #height : 窗口高度,若值是整数,表示像素值:若是小数,表示窗口高度与屏幕的比例. #startx : 窗口左侧与屏幕左侧的像素距离,若值是None,窗口位于屏幕水平中央. #starty : 窗口
python不使用for计算两组、多个矩形两两间的iou方式 解决问题: 不使用for计算两组.多个矩形两两间的iou 使用numpy广播的方法,在python程序中并不建议使用for语句,python中的for语句耗时较多,如果使用numpy广播的思想将会提速不少. 代码: def calc_iou(bbox1, bbox2): if not isinstance(bbox1, np.ndarray): bbox1 = np.array(bbox1) if not isinstance(bbox2, np.ndarray): bbox2 = np.arr