SpringBoot是啥为啥用这玩意儿SpringBoot优点很多，对提升开发速度有很大帮助，我们通过配置文件说明一下SpringBoot的优秀。回想往昔，在我刚毕业的时候，在一家跨境电商企业开发管理系统，这个项目采用的最传统的SSM架构，在这个项目中充斥着大量的配置文件，什么是大量呢？举个栗子，如下图**上图是什么呢？**用SSM写一个增删改差的最少配置。朋友
1.Spring Boot 简介1.1 Spring Boot 概述现在软件市场已经形成一定的规模，系统架构的复杂度也越来越高（例如有单体架构，分布式架构，微服务架构）。软件的整个架构体系正在发生很大变化，在这种变化中，企业现在更注重技术的开箱即用，更注重技术在生态圈中的深度融合，更注重轻量级的运维。由此Spring Boot诞生。说明:学技术一定要了解技术发展史，并对技术的发展有一定的前瞻性。1
转载
2024-03-06 16:27:06
24阅读
遗传算法(genetic algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。下面我将分享自己在做GA模型的心得与困惑。 先来整理一下GA的基本步骤：随机生成一定数量的种群。对种群的个体进行编码与评估。选用合适的方法对现有种群中的个体做出选择。对选择出来的个体进行“交叉”并获得新的个体。对下一代进行”突变“操作。 第
转载
2023-06-29 21:21:02
108阅读
聊聊GAN今天我们来说说GAN，这个被誉为新的深度学习的技术。由于内容非常多，我们会分上下两期。今天这一期是上，我们从以下几个方向来说。（1）生成式模型与判别式模型。（2）GAN的基本原理。（3）GAN的应用。同时也预告一下下期的内容，（1）GAN的优化目标，（2）GAN的模型发展（3）GAN的训练技巧。生成式模型与判别式模型正式说GAN之前我们先说一下判别式模型和生成式模型。1.1 判别式模型判
在全球范围内，Java GA（Google Analytics）与Java的结合在数据监测和分析中扮演着重要角色。当我们讨论相关的整合和优化时，必然会遇到一系列问题以及其解决方案。这篇博文旨在记录解决“Java GA”集成过程中遇到的难题及其解决过程。
## 环境准备
在开始之前，首先需要确保环境的准备就绪。我们需要安装相应的依赖库。
| 依赖项 | 版本
转载
2015-06-10 20:46:00
63阅读
`timescale 1ns / 1psmodule GA_tops( input i_clk, input i_rst, input
原创
2022-10-10 15:24:45
137阅读
?本文以一个案例题目出发，详细描述了遗传算法过程，并做了两个实验复现题目?实验一：纯手打原生代码复现案例?实验二：使用第三方库scikit-opt复现案例一、Introduction遗传算法源自自然界生物的遗传和进化过程：通过染色体之间的选择、交叉和变异来形成。同时符合自然界优胜劣汰的规则。因此遗传算法本质上是一种全局优化搜索算法，即已知评价方程和参数范围，求解目标函数最优解。二、 Princip
转载
2023-11-06 22:48:08
114阅读
带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW） 车辆路径规划问题是运筹学中经典的NP难问题，本文将选取其变种问题，结合实际生产中遇到的配送问题进行综合考虑，给出了相应的解决算法。一、VRP问题车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem，VRP)一般指的是：对一系列发货点和收货点，组织调用一定的车辆，安排适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足指定的约束条件下（例如：货
1.软件版本MATLAB2021a2.核心代码 function varargout = tspo_ga(varargin) % Initialize
原创
2022-10-10 15:22:57
114阅读
# GA算法及其Python实现
## 引言
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法。它在解决复杂问题时表现出色，特别是在多峰、非线性或高维度的搜索空间中。本文将介绍GA算法的基本思想，以及如何在Python中实现这一算法，最后通过一个简单的示例演示其中的基本步骤。
## 遗传算法的基本原理
遗传算法的核心思想模仿了生物的进化过程，包
谷歌Analytics（分析）是一个免费及托管的Web分析工具，它可以帮助您创建更有效的网站，并增加营销活动的投资回报率。使用GA的好处，你可以：对网站内容做出明智抉择提高目标转化率衡量"关键字"和"广告" 效果跟踪各项指标 你可以得到如下问题的答案：访问者如何使用我的网站？怎样才能让我的营销活动更有效？是否创建了有效的页面内容？在哪里
原创
2013-02-22 18:04:16
815阅读
本文是偏应用的简要总结，避开了很多科学背景（进化论、染色体、基因型、表现型...），自己认为遗传算法的科学背景内容有点多，而且对于利用遗传算法解决问题并没有很大帮助。关于遗传算法的科学背景和具体代码，网上有很多，不重复写了。本文没有代码，而是展示一个实例中的代码运行产生的中间结果，用于辅助理解算法流程。本文分为四个部分： 第一部分，算法简要流程 第二部分，简单实例，按照第一部分的流程整理的代码运行
转载
2023-06-14 20:48:23
82阅读
# Python GA 包: 用遗传算法解决优化问题
## 引言
遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）是一种受自然选择和遗传学机理启发的优化算法。它被广泛应用于求解复杂的优化问题，如在工程、经济、计划和设计等领域中的问题。在Python中，我们可以使用GA包来实现遗传算法，从而解决各种优化问题。
## GA 包简介
GA 包是一个功能强大且易于使用的Python库，它实
原创
2024-02-04 06:26:31
259阅读
本文提出了一种名为DETR-GA的方法，用于跨域弱监督目标检测。该方法使用 DETR 架构，为编码器添加了多个类查询和为解码器添加
原创
2024-08-07 14:53:32
130阅读
就在昨天，Prisma 团队声明Prisma 2.0 ga, 相关资料参考: https://github.com/prisma/prisma/releases
原创
2021-07-18 18:50:50
218阅读
应用遗传算法(GA)的实操步骤说起遗传算法(GA)，大抵搞运筹学的亲们都比较熟悉。经过多年的发展，GA算法日益完善，在各个领域也有广泛应用。虽然，在原有场景下，GA不断被新的算法所“置换”，但是作为经典算法，且较于其他算法稳定，常用于建模学习。 对于一个运筹学问题，一般是规划类问题，常常以“数学公式”（目标函数和约束方程）的方式进行表达。对于一个实际问题，我更倾向于先把实际问题理解清楚，而非直接去
转载
2023-06-14 20:48:33
111阅读
一、遗传算法简介 遗传算法（Genetic Algorithms，GA）是1962年美国人提出，模拟自然界遗传和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。 与自然界中“优胜略汰，适者生存”的生物进化原理相似，遗传算法就是在引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值号的个体被
转载
2023-12-02 21:19:23
478阅读
遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。本文将从GA算法的原理，结构与两个实践应用进行比较详细的讲解（受篇幅限制，本文先对第一个实践进行详细讲解），本文代码采用Python.算法原理： 遗传算法既然有遗传二字，那自然与遗传有关了。首先兔兔在下面列出了所用到的遗传学的一些术语： 染色体chromo
转载
2023-10-19 05:30:27
88阅读
B站同步视频：https://www.bilibili.com/video/BV1JS4y1h7YR/遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它最早由美国密执安大学的 Holland 教授提出，起源于 60 年代对自然和人工自适应系统的研究。 70 年代De Jong基于遗传算法的思想在计算机上进行了大量的纯数假函数优化计算实验。在一系列研究工作的基础
转载
2023-06-14 20:48:12
174阅读
