IT管理进化IT运维是“活着”，IT运营是“活得好”；IT运维更多是被动式“维持”，IT运营更多是主动式“经营”；IT运维更多是面向基础设施面向软硬件，IT运营更多是面向业务面向服务面向人；IT运维的关键词是“稳定”、“安全”、“可靠”；IT运营的关键词是“体验”、“效率”、“效益”；IT运维管理工具更多是关注故障防范和修复的“监管控”，IT运营管理工具开始更多应用性能、用户感知、快速交付、数据分
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2020-06-10 09:14:47
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拉马克的进化思想相当丰富，并且在进化论的历史上第一次成为一个体系。他的论点主要有： 1、生物种是可变的，所有现存的物种，包括人类都是从其他物种变化、传衍而来； 2、生物本身存在由低级向高级连续发展的内在趋势； 3、环境变化是物种变化的原因，并把动物进化的原因总结为“用进废退”和“获得性遗传”两个原则。 &nb
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2009-03-03 17:28:31
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因为相信,所以看见.
原创
2021-07-12 17:26:12
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差分进化算法介绍： 在自然界中，遗传，变异，选择的作用，使得生物体优胜略汰，不断由低级向高级进化，人们发现适者生存这一规律可以模式化，从而构成一些列优化算法。差分进化算法就是从这种模式中产生的一种智能优化算法。差分进化算法是基于群体只能理论的优化算法，与进化算法相比，
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同，本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以，下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
你是否觉得你的IT事业遇到了瓶颈?可能Windows管理并不是你想长期坚持的道路?你不是一个人。
我认识一些IT人士，他们一直在寻找新鲜的东西，一个改善他们生活的近乎完美的东西。用技术的眼光来看这个问题，可能看上去我们一直以相同的方法做着相同的事情。但是你不用想太远就会意识到事业成功的真谛，它不只是“找到一份更好的工作”，更多是在于自我的提高。
下面我们将列出
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精选
2013-01-30 16:50:15
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本系列文章 主要是 分享思维模型的使用策略，涉及各个领域，重在提升认知1 模型-策略故事SWOT模型 进化POWER SWOT分析法（原SWOT模型链接为： 思维模型SWOT分析）SWOT分析法是通过分析优势、劣势、机会与威胁来监测公司的市场营销方法。但是当你逐步领会SWOT分析法的时候，你会发现它有许多的局限性。高级SWOT分析法将会使你弥补这些局限。在运用SWOT分析法的过程中，你或许会碰到一些问题，这就是它的适应性。因为有太多的场合可以运用SWOT分析法，所以它必须具有适应性。然而这...
原创
2021-08-11 19:14:47
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最近，一条来自耶鲁大学和哥伦比亚大学科学实验室的联合研究声明引起了科学界不小的争论。根据两所大学发布的研究成果，科学界一直以来认为的“达尔文进化论随机性”很可能是不成立的设想。要知道，随机性在进化论中是一个相当关键的基础原理（即物种进化的原则是随机适应性原则）如果这一条原理被打破，那就意味着我们学习的进化论知识需要重新认知一遍了。进化论是人类科学史上非常重要的一个“猜想”，又被后世誉为19世纪“三
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2023-08-29 14:19:15
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Graphlan可视化进化树撰文：文涛 南京农业的大学责编：刘永鑫 中科院遗传发育所GraPhlAn简介总体来讲，Graphlan是一个可视化进化树和基于分类等级绘制层级分类树的工具。可以制作分类树是它不同于R包ggtree和iTOL的地方。然就进化树而言，iTOL功能最为全面，ggtree最容易上手，从功能上来讲graphlan很多地方不如iTOL，比如，iTOL无限制添加的数据集，外环可以制作
1 差分进化算法简介 1.1 前言 在遗传、选择和变异的作用下，自然界生物体优胜劣汰，不断由低级向高级进化和发展。人们注意到，适者生存的进化规律可以模式化，从而构成一些优化算法；近年来发展的进化计算类算法受到了广泛的关注。 差分进化算法(Differential Evolution， DE) 是一种新兴的进化计算技术[1] 。它是由S torn等人于1995年提出的， 其最初的设想是用于解决切比雪
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2023-08-24 14:08:48
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例如，RNN 对于序列数据来说是一个天然的有状态模型，每个时间步只需要恒定的计算 / 存储，但训练速度慢，而且存在优
我对2020年设定的关键词是：潜行。 因为2020年，中国的商业形势可能依然不容乐观。 很多人问我，现在做很多事情都特
原创
2023-06-12 11:10:08
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# 模拟进化：用Python实现进化算法
进化算法是一种启发式搜索技术，通过模拟进化的过程来寻找最优解。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的进化算法来解决优化问题。
## 进化算法简介
进化算法是一种基于生物进化理论的优化算法，通过模拟种群的进化过程来搜索最优解。在进化算法中，个体通过遗传操作（交叉和变异）来产生新的个体，然后通过选择操作（适应度评估）来筛选出适应度高的
进化树问题Time Limit: 1000ms Memory limit: 65536K 有疑问？点这里^_^题目描述在生物学中，树可以用来表示物种之间的进化关系，这样的树称为进化树。在进化树上每个叶子结点代表一个物种，如果每一条边都被赋予一个适当的权值，那么两个叶子结点之间的最短距离就可以表示相应的两个物种之间的差异程度。生物学家Dr.Lee的一项重
写在前面想想 TBtools (几乎)每天深夜(22:30~23:00)直播已经有一段时间了。整体主题从原本TBtools用户问题统一回复，变成：TBtools 使用问题讨论TBtools 新功能征集我个人的生活闲扯生信学习或其他问题讨论具体话题范围变化还是挺大，主要还是看我个人心情。基本上保持在每次都有 10 个人左右，感觉还不错。在前述有一次直播的过程中，有用户朋友提取了，他手上有一颗进化树，
类与对象之举步维艰
宙宇乾坤，诶娟微尘；类为块，砌可组；演对象，史富荣！
本是一只不知尔尔、顾步骥骜的燕，怎奈挞名流粟裕，且见我奋勇向前，直到碎步维艰！
赤脚下坚实的土地、举目中沧澜的碧空、弥留际磬香的曦巢，种种眼可触、鼻可期、耳可
闻、项可依、羽可及、心可想皆归为对象数数；留其同、割其异、修其型、整其意，类类分明
用尔！
若道留何易？
差分进化算法（Differential Evolution Algorithm，DE）是基于群体智能理论的优化算法，它是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化算法，字面意思即可看出它有别于遗传算法的自由组合自然选择，它更侧重的是个体与个体和个体与自身间的关系，包括合作与竞争。 其主要步骤为：种群初始化，变异，交叉，适应度函数选择。 为实现差分进化算法全过程，本文主要目标为：求解[
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2023-08-04 11:18:19
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进化，是生物智能演化的原动力。 学习， 是人类文明产生的原动力，也是当下红红火火的AI进步的原动力。 如果这两种神秘的力量结合， 我们会得到一个怎样的物种呢？虽然说这方面的尝试还不多， 不过我们已经可以在一些过去人的研究中见出端倪。首先， 我们说两种算法的本质都是在做优化。 在充满随机性的世界里， 大部分的自然过程趋势是熵增，耗散，或者说随机性的增加。而唯有生物的进化和学习，却可以抵抗这种趋势，在
这篇文章是我经过这两天学习遗传算法的小总结，参考了《智能优化算法及MATLAB实例》这本书，还有一大堆大佬的博客等。有一些概念是参考书上还有自己理解的部分，会更通俗易懂一点吧。主要介绍了遗传算法的原理，还有一道简单的例题用来方便理解，书上的代码不能直接用，而且注释有点少，我改了一些，然后加了一些注释。应该比较通俗易懂吧，哈哈哈。昨天刚看到这个代码真的是一头雾水，有一些变量想了半天不知道是啥。今天
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2023-08-24 16:36:45
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受自然界和生物界规律的启迪，人们根据其原理模仿设计了许多求解问题的算法，包括人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法、DNA计算、模拟退火算法、禁忌搜索算法、免疫算法、膜计算、量子计算、粒子群优化算法、蚁群算法、人工蜂群算法、人工鱼群算法以及细菌群体优化算法等，这些算法称为智能计算也称为计算智能(computational intelligence, CI)。 智能优化方法通常包括进化计算和群智能等两大类
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2023-06-30 20:09:38
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