最近遇到的应用系统，基本上都是基于JBoss的，看着销售们吹得是天昏地暗，日月无光，于是便起了一探究意的心思，本来看着Ubuntu 8.10中有一个JBoss AS的包，但看了一下Readme，发现是十分Alpha的包，连打包者都不推荐使用，于是还是老老实实去官方下载包，于是便有了这样文章。
众所周知，JBoss是基于JAVA的，所以第一步就是
安装和配置JAVA
sudo apt-ge
原创
2009-01-17 00:00:00
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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
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2023-06-29 21:21:02
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?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
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2023-11-06 22:48:08
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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
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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
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2023-06-14 20:48:23
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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
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# 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
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
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
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2023-06-14 20:48:33
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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
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
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2023-10-19 05:30:27
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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
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2023-06-14 20:48:12
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Ehcache 2.4 GA发布作者：chszs转载请注明出处！Ehcache 2.4 GA版仍然保持轻量级，它小于1MB，而且继续保持向后兼容1.x版。主要改进如下：· 搜索：添加了新的搜索API。· 本地事务：无需事务管理器的快速乐观并行模式。· 更大的BigMemory：2百万的词条，130万的TPS。· 更大的磁盘存储：用于与Ehcache交换数据。
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2011-02-16 10:14:00
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RFO 是 Rancher For openEuler 的缩写，旨在面向 openEuler 打造 Rancher 基础平台。其中最核心的工作是打造一款面向 openEuler 生态的 Kubernetes 发行版。近日，Rancher RFO 正式 GA ，欢迎试用并在 Rancher 社区和欧拉开源社区进行反馈。目前有以下已测试的版本可供使用：v1.23.14+rfor1/v1.24.8+rfor1/v1.25.4+rfor1 ，后续我们也会长期跟踪 Kubernetes 的上游版本演进。
原创
精选
2022-12-26 15:53:41
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Ehca
原创
2011-02-16 10:14:00
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cube cloud 的速度还是很快的，就在昨天官方博客声明以及ga了,同时官方也简单介绍了下cube cloud 的工作机制 以下是一个总结整理（关于官方部分的就不介绍了，主要是我通过尝试使用一些整理） 多租户 cube cloud 的确是按照多租户的设计（基于iaas 层做的资源隔离，对于管理
原创
2021-10-08 10:16:51
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localstack 是一个很不错的本地mock aws 服务的工具，可以方便的做为我们日常aws 本地测试的工具集，提升系统的稳定性最近1.0 ga 了，详细的可以参考以下链接，localstack 对于使用aws 的用户来说还是很值得学习使用的 参考资料 https://localstack.c
原创
2022-10-07 16:57:35
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表 1 显示，D3GA 在只使用 LBS 的方法中（即不需要为每个帧扫描 3D 数据）其在 PSNR 和 SSIM 上的表现是最佳的，并在这些指标中
MyEclipse 6.5 官方下载地址：http://downloads.myeclipseide.com/downloads/products/eworkbench /6.5.0GA/MyEclipse_6.5.0GA_E3.3.2_Installer_A.exe
MyEclipse 6.5 注册码：
Subscriber: www.1cn.biz
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精选
2011-07-03 23:38:37
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喜欢就关注我们吧！TypeScript4.1已正式发布。使用以下命令通过npm获取：npminstall-Dtypescript新版本带来了不少新功能：新的检查标志、提升编辑器效率和速度。引入字符串模板类型```functionsetVerticalAlignment(pos:"top"|"middle"|"bottom"){//...}
原创
2021-05-12 21:52:03
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