batch normalization 和 layer normalization 在RNN（LSTM、GRU）上的TensorFlow实现

该代码是自己通过学习遗传算法编写的小Demo

这是车牌识别算法以及代码实现，希望可以帮到大家。车牌识别技术要求能够将运动中的汽车牌照从复杂背景中提取并识别出来，通过车牌提取、图像预处理、特征提取、车牌字符识别等技术，识别车辆牌号、颜色等信息，目前最新的技术水平为字母和数字的识别率可达到99.7%，汉字的识别率可达到99%。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

基于遗传算法求解0,1背包问题，以遗传算法对求解0.1背包问题进行优化，优化计算时间等。。

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首先对图像进行开闭腐蚀等处理,并进行形态学重建,最后利用分水岭算法对苹果进行了有效的分割

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求解TSP问题的一种改进遗传算法，附源代码和论文，研究遗传算法特别有用，代码可直接拿来改进。改进算法有效解决了群体多样性和收敛速度的矛盾。

自动生成NACA翼型数据点，为后续画网格，做流体仿真做准备！

压缩感知应用于波达方向估计算法