CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Python
1 Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python / Hoang Nhat Duc, Tran Xuan Linh, Tran Van Duc // .- 2022 .- Số 01(50) .- P. 3-7 .- 005
This study utilizes Particle Swarm Optimization (PSO) and Deb’s feasibility rules to construct a method for constrained optimization named as frPSO. PSO is a capable swarm intelligence based metaheuristic and Deb’s feasibility rules is an effective constraint-handling method. This integrated tool is developed in Python. frPSO has been tested with three basic constrained optimization problems.
2 Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python / Hoang Nhat Duc, Nguyen Quoc Lam // .- 2022 .- Số 03(52) .- P. 34-40 .- 005
This research work aims at implementing a swarm intelligence based approach for solving complex constrained optimization tasks. The ε Particle Swarm Optimization (ε PSO) is selected as the employed global optimizer. This optimization method is developed in Python to facilitate its implementations. The newly developed program has been tested with two basic design problems in civil engineering.
3 Biểu diễn dữ liệu dạng điểm với thư viện Matplotlib của Python / Phạm Hữu Lợi // .- 2024 .- Số 9 (431) - Tháng 5 .- Tr. 34-35 .- 004
Nghiên cứu về thư viện mã nguồn mở Matplotlib của Python để biểu diễn và trực quan dữ liệu dạng điểm. Qua phần thử nghiệm, dữ liệu dạng điểm được trực quan bằng các loại biểu đồ và đồ thị khác nhau từ đó dễ dàng phân tích và nắm bắt được sự tương quan của dữ liệu này. Từ đó, có thể đưa vào các ứng dụng cụ thể như biểu diễn đường bình độ, biểu diễn bề mặt và hiển thị các dữ liệu nhiễu trong dữ liệu đo đạc bản đồ.
4 Xử lý dữ liệu đám mây điểm LiDAR với thư viện Pandas của Python / Nguyễn Thị Hữu Phương // .- 2024 .- Số 4 .- Tr. 50-51 .- 004
Pandas của Python là hàm thư viện có thế mạnh lớn khi đây là thư viện mã nguồn mở, có độ mạnh và linh hoạt trong xử lý dữ liệu. Với bộ dữ liệu lớn như đám mây điểm LiDAR, Pandas có thể xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
5 Cải tiến thuật toán RANSAC để phân biệt các chữ số trong hình ảnh nhiễu sử dụng Python / Lê Phú Hưng, Nguyễn Văn Suyên // .- 2024 .- Số 3 (425) - Tháng 02 .- Tr. 53-55 .- 004
Đề xuất cải tiến thuật toán RANSAC để phân biệt các chữ số trong hình ảnh bị nhiễu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python. Thuật toán cải tiến này cho phéo đáp ứng một cách linh hoạt và mềm dẻo hơn so với các thuật toán trước đây.