本文介绍了生成对抗网络的起源与发展，并分析了其面临的挑战。

在本章中，我们介绍了一些广泛使用的统计和机器学习模型，以激发后面对优化理论和算法的讨论。

一组$2m + 1$个连续值通过n次多项式（$n < 2m + 1$）确定最佳均方拟合。该多项式的形式如下：

“搜索”是一个如此宽泛的术语，以至于整系列都可以被称为Python中的经典搜索问题。本章是关于每个程序员都应该知道的核心搜索算法。尽管有宣言式的标题，但并不表明是全面的。

摘要： 边缘检测是指对图像中尖锐不连续点进行识别和定位的过程。因此，边缘检测是图像分析中的一个重要步骤，是解决许多复杂问题的关键。边缘检测是大多数图像处理应用中的一个基本工具，用于从帧中获取信息，作为特征提取和目标分割的先导步骤。边缘检测技术已经广泛应用于物体识别、目标跟踪、分割、数据压缩提取以及图像重建等匹配领域。边缘检测方法利用图像灰度的变化将原始图像转换为边缘图像。本文采用两种边缘检测算法即Canny边缘检测算法和Sobel边缘检测算法对用于人脸检测的人脸图像进行边缘提取。通过对性能因素即精度和速度的分析，找出哪种算法效果更好。实验结果表明，Canny边缘检测算法优于Sobel边缘检测算法。

首先，我们将探索一些简单的问题，这些问题可以用几个相对较短的函数来解决。

以下是一些在 Qt 和 OpenCV 中用到的设计模式。

In this post, we are going to learn how to apply cool geometric effects to images.

本章详细介绍了 TLBO 算法、NSTLBO 算法、Jaya 算法及其变种——自适应 Jaya、拟反向 Jaya、自适应多种群 Jaya、自适应多种群精英策略 Jaya、混沌 Jaya、多目标 Jaya 和多目标拟反向 Jaya。文中举例说明了Jaya 算法及其变体在无约束和有约束单目标和多目标优化问题中的应用。还描述了覆盖率、间距和超体积三个性能指标来评估多目标优化算法的性能。

自然启发式的元启发式算法，特别是基于群体智能的，在过去的 10 年中备受关注。萤火虫算法（firefly algorithm，FA）出现于 2008 年，相关文献随着应用的不断扩大而显著扩大。在本章中，我们首先介绍标准萤火虫算法，然后简要回顾一下变体。我们还分析了 FA 的特点，并试图回答 FA 为什么如此有效的问题。