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最新推荐文章于 2025-10-02 02:32:55 发布
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网页制作 —— 小兔鲜儿
kuiini的博客
01-27 778
学习制作网页——小兔鲜儿
360商城页面练习（html+css+js）
qq_45624653的博客
06-02 2447
实现效果如下： html代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>360商城</title> <link rel="shortcut icon" href=" /favicon.ico" /> <link href="./css/style.css" rel="stylesheet" /> <l
最优化算法指南（一）
龙哥盟
09-16 2253
本章涵盖搜索与优化是什么？为什么关注搜索与优化？从“玩具问题”到现实世界解决方案的转变定义优化问题介绍结构良好的问题和结构不良的问题搜索算法和搜索困境优化深深植根于自然以及我们构建的系统和技术中。自然是对优化普遍性和普遍存在的非凡证明。以社会昆虫如蚂蚁和蜜蜂的觅食行为为例。它们已经发展出自己独特的优化方法，从找到现有食物源的最短路径到在未知的外部环境中发现新的食物源。蜜蜂群体将它们的觅食努力集中在最有利可图的区域。
Wildfly 云端开发实用指南（二）
龙哥盟
09-11 351
如您所见，Docker 是一个提供许多能力的工具，这些能力是我们云架构的基本构建块，如下所示：在操作系统级别实现的隔离，结合分层文件系统实现，使得有效地共享服务器资源成为可能，并允许容器立即启动。镜像生态系统提供了大量的镜像，可以立即下载和使用。容器使用相同的镜像运行，并在不同的 Docker 环境中操作，确保了所有环境的一致性。正如你将在本章的其余部分学到的那样，这是动态云环境的关键特性。所有这些特性使 Docker 容器成为云基础设施的绝佳构建块。然而，我们需要的不仅仅是这些。
最优化算法指南（三）
龙哥盟
09-16 907
本章涵盖介绍格雷码遗传算法理解实值 GA 及其遗传算子理解基于排列的 GA 及其遗传算子理解多目标优化将遗传算法调整为在探索和利用之间取得平衡使用 GA 解决连续和离散问题本章继续第七章的主题：我们将探讨各种形式的遗传算法（GA）并深入探讨其现实世界的应用。我们还将探讨一些案例研究和练习，例如旅行商问题（TSP）、比例积分微分（PID）控制器设计、政治选区划分、载货自行车装载问题、制造计划、设施分配以及本章及其在线附录 C 中包含的露天采矿问题。哈明悬崖效应指的是染色体中微小的变化可能导致解的适应度发生大的
最优化算法指南（四）
龙哥盟
09-16 733
蚂蚁群优化（ACO）是一种受蚂蚁觅食行为启发的基于种群的算法。简单的蚁群优化（SACO）、蚂蚁系统（AS）、蚂蚁群系统（ACS）和最大-最小蚂蚁系统（MMAS）是 ACO 元启发式算法的例子。在觅食过程中，蚂蚁发现好的解决方案，这会影响其他蚂蚁的决策。随着时间的推移，信息素路径沿着更好解决方案的路径增强，吸引更多蚂蚁探索这些路径。这被称为自催化行为。信息素更新包括两个阶段：蒸发和沉积。在蒸发阶段，信息素浓度降低。
Go 安全指南（三）
龙哥盟
07-07 3090
阅读完本章后，你应该已经理解如何使用 Go SSH 客户端通过密码或私钥进行连接和认证。此外，你现在应该了解如何在远程服务器上执行命令，或者如何开始交互式会话。你如何以编程方式应用 SSH 客户端？你能想到什么使用场景吗？你是否管理多个远程服务器？你能否自动化某些任务？SSH 包还包含用于创建 SSH 服务器的类型和函数，但我们在本书中没有涉及这些内容。关于创建 SSH 服务器的更多信息，请阅读 godoc.org/golang.org/x/crypto/ssh#NewServerConn。
前端开发快速入门（四）进阶实战篇
zhangxy7894的博客
06-07 384
本篇主要通过生鲜网站的页面布局、学会简单的页面交互与绘制美观整洁的电商网站！
Data-Science-For-Beginners项目结构：课程模块化设计与内容组织架构
gitblog_00477的博客
10-02 294
Data-Science-For-Beginners项目采用模块化设计，将数据科学知识体系划分为6个核心模块，涵盖从基础概念到实战应用的完整学习路径。项目遵循"10周20课"的渐进式学习框架，每个模块对应特定知识领域，包含理论讲解、实践案例和配套资源，形成闭环学习体验。 ## 整体架构概览 项目根目录采用数字前缀命名的模块目录结构，确保学习路径的线性推进。核心模块包括：[1-Introduct...
Node.js项目开发指南：构建与优化蜂蜜应用
从描述中可以看出，这是一个关于Node.js项目的操作指南。接下来，我们将详细解析这些信息。 ### 知识点一：Node.js项目操作基础 描述部分首先提到了“使用Node.js进行操作”，这表明了本项目的开发环境基于Node.js...
用Arduino养蜂-项目开发
03-30
- "beekeeping-with-arduino-4216bb.pdf"：这可能是一份详细的项目指南或报告，涵盖了如何使用Arduino进行养蜂管理的步骤、所需硬件、软件配置和数据分析方法等内容。 - "scale.png"：可能是一个蜂箱秤的示意图或...
Python表白代码：5年以上IT从业者的进阶指南
[表白代码python简单](https://img-blog.csdnimg.cn/9c0b9dd7442441ae97492f6f206046db.png) # 1. Python表白代码的基础** Python表白代码是利用Python编程语言编写的程序，旨在通过自动化和个性化的方式表达爱意。...
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
DriverBooster12pro
11-25
DriverBooster12pro
Java8与Java21切换方法[项目代码]
11-25
本文介绍了如何通过设置环境变量实现Java8与Java21版本的自由切换，避免反复卸载安装。具体步骤包括分别安装Java8和Java21，设置JAVA_HOME环境变量指向所需版本，并调整Path变量中的路径顺序。此外，还提供了版本切换失效的解决方法，如重新打开cmd窗口或调整Path中路径的优先级。最后，文章提到了残留问题，如javac -version显示旧版本及java -version始终显示8版本的情况。
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