旅行的思考

最新推荐文章于 2025-04-12 08:29:40 发布
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#beautifulsoup

博客表达了想要旅行的想法，但因费用问题需努力工作积攒资金，体现了旅行意愿与现实资金的矛盾。

我想要去远方，我的心却在流浪，我的脚步想要去旅行，我的荷包却告诉我需要努力工作，积攒旅行的费用。

林震南
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利用大模型构建旅行规划智能体的思考
alex1013999的博客
07-30 1772
摘要：本文提出构建基于大模型的旅行规划智能体，通过整合交通、景区、酒店等开放数据接口，实现个性化一键旅行。系统采用分层架构设计，包括用户交互层、数据整合层、优化引擎层和个性化推荐层，利用大模型处理自然语言输入并生成结构化行程方案。关键技术包括预训练模型微调、多源API集成和多目标优化算法。主要挑战涉及数据实时性、计算效率和隐私保护，可通过缓存机制、分布式计算和数据加密解决。该方案能显著提升旅行规划效率（成本降低20%，时间节省15%），未来可扩展至多模态交互和增强现实导航。
旅行商问题 branch and bound 解法lower bound选择的思考
weixin_43918691的博客
05-14 826
旅行商作为np-hard问题无法在多项式时间内解决，因此人们各种近似算法求解。branch and bound是其中一种。对于brand and bound需要选择lower bound。我们希望选lower bound尽可能有效，比如每个都取0肯定是符合lower bound的定义但够好，没有起到剪枝的作用。 再优化一下也许有人会提出选择每一行中最小的数，贪心法。可是这样的模拟还不够精确，因为是回路，肯定有一条边出去，一条边回来，而具体那一条边出去哪一条回来？我们希望概率尽量均等。 所以我们选择每一行的最
阿里云百炼支持MCP，我搓了个会思考的旅行管家
Code Metaverse
04-12 1275
使用的是函数计算 FC。函数计算是一个事件驱动的全托管 Serverless 计算服务。需要开通服务和权限。这就相当于，你在本地运行的 MCP stdio 方式在云端执行，再通过智能体调用自建的 MCP 服务。
【旅行】关于毕业旅行与长期旅行计划（城市、攻略、预算、交通、面基等）
小哈里的博客
06-08 5922
【旅行】关于毕业旅行与长期旅行计划（城市、攻略、预算、交通、面基等） 文章目录 一、目的地与去哪儿玩 1、可能 2、人民币 3、国家地理 4、省份与城市 5、环球旅行 二、攻略之怎么玩（旅行预算、攻略） 1、旅行预算之交通、住宿、门票等 2、计划与攻略 三、旅行的意义，为什么要去旅行 1、一个人的旅行 & 旅行搭子 & 老友面基 2、看到不同的世界、文化（通用） 3、游记与拍照（个人） 一、目的地与去哪儿玩 1、可能 2、人民币 3、国家地理 4、省份与城市 5、环球旅行 二、攻略之怎么玩（旅行预算、攻略
第一次出国旅行的启示录 —— 关于旅行与人生的思考
云卷云舒的架构师之路
02-10 1686
什么是旅行？我们为什么需要旅行？从旅行中我们能获得什么？ 这些问题是从我开始准备出国旅行时，就在不断思考的问题。它们伴随着我从2018一直到2019，我虽然老了一岁，但它们却在岁月的深淀中有了越来越清晰的答案。 什么是旅行？ 旅行和旅游，虽然只有一字之差，但很多人却分不清它们之间的差别，甚至以为它们应该指的是同一件事情。但在真正的旅行者眼...
算法导论 — 思考题15-3 双调欧几里得旅行商问题
yangtzhou的专栏
10-27 4556
（双调欧几里得旅行商问题）在欧几里得旅行商问题中，给定平面上nnn个点作为输入，希望求出连接所有nnn个点的最短巡游路线。下图(a)给出了一个7点问题的解。此问题是NP难问题，因此大家相信它并不存在多项式时间的求解算法（参见第34章）。 　　J. L. Bentley建议将问题简化，限制巡游路线必须为双调巡游(bitonic tours)，即从最左边的点开始，严格向右前进，直至最右边的点，然后调头...
关于旅行
yunlongzi的专栏
05-26 349
觉得出去旅行要么就和志同道合的人一起去，要么就一个人去。
广义旅行商问题
Shiroyan的博客
03-20 8407
问题描述广义旅行商问题：给定一个加权图G=(V, E,W)，其中图中的边上有权值（所有权值为正）。给定一个源顶点s，和一个目标顶点点t，以及一个包含k个顶点的查询集合Q={vi1,vi2,…,vik}，其中k<=5。要求设计一个动态规划算法计算从s到t并且经过集合Q中所有顶点的最短路径。
dijikstra 旅行商问题_基于Dijkstra最短路径算法求解TSP问题
weixin_39517520的博客
12-22 1703
前段时间出于偶然的机遇，自己通过对Dijkstra算法的学习以及较为浅显的研究，写了Dijkstra最短路径算法的matlab程序，并且利用Floyd算法对同样的数据进行验证。曾经有段时间我一直在思考自己为什么要学习这些算法呢？研究这些算法的目的是为了解决怎样的实际问题呢？或许一开始我学习算法只是出于对算法的了解。现在我越来越觉得算法的学习，不仅仅要学会使用这些算法去解决实际的问题，更是一种思维的...
2021研学旅行系列对中小学研学旅行意义思维思考.docx
08-08
2021研学旅行系列对中小学研学旅行意义思维思考.docx
什么是旅行商问题以及学习旅行商问题的意义是什么
05-05
因此，学习 TSP 过程中不仅可以增强个人解决问题的能力，还能够培养面对复杂问题时的创造性思考方式。 ### 结语 总之，旅行商问题不仅是计算机科学和运筹学中的一个重要研究方向，而且在实际应用中也发挥着重要...
[NOIP2012]开车旅行 超详细思考过程
weixin_51000954的博客
10-15 605
题意简述 有n个城市，海拔高度互不相同。小A和小B驾驶一辆车游览这些城市，他们从某一个城市S出发，两人轮流开车（小A先开，小B后开），一直向东前进（编号大的城市在东边）。 两人有不同的游览喜好，在负责驾驶时会前往下一个自己喜欢的城市： 每次换小B时，会前往与当前城市海拔差距最小的城市。 每次换小A时，会前往与当前城市海拔差距第二小的城市。 （当有两个城市和当前城市海拔差距一样时，选海拔较低的那个） 如果不存在下一个喜欢的城市，他们会结束旅行。另外，他们不希望驾驶总路程超过x（两城市间距离定义为海拔差），
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究，重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法，并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例，展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外，文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景，强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员，尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者； 使用场景及目标：①学习遗传算法及其他智能优化算法（如粒子群、蜣螂优化、NSGA等）在任务调度中的设计与实现；②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用；③获取多领域（如微电网、无人机、车间调度）的算法复现与创新思路； 阅读建议：建议按目录顺序系统浏览，重点关注算法原理与代码实现的对应关系，结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现，同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）.pptx
11-26
25页PPT-特权访问安全解决方案（奇安信）
微电网创新点基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)
11-26
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要：本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法（NSDBO），用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制，提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性，有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型，并通过Matlab代码实现算法仿真，验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能，相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群：具备一定电力系统或优化算法基础，从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计；②作为新型智能优化算法的研究与改进基础，用于解决复杂的多目标工程优化问题；③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式，并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验，以掌握算法的适应性与调参技巧。
物联网基于ESP32与MQTT的温湿度监控系统设计：小程序端实时数据显示与历史趋势分析
11-26
内容概要：本文介绍了一个基于ESP32、MQTT协议和微信小程序的温湿度远程监控系统，涵盖硬件端（ESP32与DHT系列传感器）、云端（MQTT消息 broker）以及小程序前端的完整实现方案。系统通过ESP32采集温湿度数据，利用WiFi连接将数据经由MQTT协议发布至服务器；小程序订阅相应主题，实现实时数据显示、历史趋势绘图、设备状态监测等功能，并支持手动刷新与断线自动重连机制。代码示例包括ESP32的WiFi与MQTT连接、传感器数据读取与上传，以及小程序的页面结构、逻辑控制和图表绘制。系统具备良好的可扩展性和实用性，适用于物联网远程监控场景。; 适合人群：具备嵌入式开发基础和前端开发经验，熟悉C++和JavaScript语言，从事物联网项目开发1-3年的工程师或爱好者； 使用场景及目标：①实现对环境温湿度的远程实时监控；②学习MQTT协议在物联网通信中的应用；③掌握ESP32与微信小程序的联动开发方法；④构建完整的前后端一体化物联网解决方案； 阅读建议：建议读者结合硬件实际操作，部署MQTT服务器并调试通信流程，重点关注数据格式一致性、网络稳定性处理及小程序图表性能优化，同时注意启用TLS加密以提升系统安全性。
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文档主要围绕电力系统潮流计算，重点介绍了基于Matlab实现的5节点系统潮流计算方法，采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文中详细阐述了两种方法的数学模型、迭代流程及收敛特性，并通过Matlab代码实现具体案例分析，帮助读者理解电力系统潮流计算的基本原理与编程实现过程。同时，文档还提到了其他相关电力系统与优化算法的研究主题，构成一个综合性科研资源集合。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的电气工程专业学生、研究生及从事电力系统分析与优化的科研人员。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法与PQ分解法在潮流计算中的应用差异与实现细节；②通过Matlab编程实践提升对电力系统稳态分析的理解；③为后续研究电力系统优化、状态估计、配电网重构等问题提供算法基础和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解算法每一步的物理意义，同时可参考文中提及的其他相关案例拓展应用场景，加强理论与实践的结合。
MATLAB Special Heatmap-Matlab资源
最新发布
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special-heatmap for MATLAB
34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全.pdf
11-26
34页-切面技术升级范式，落地原生数据安全
免费旅行app UI设计素材包下载
UI是UX的一部分，但UX设计关注的是整个用户使用产品的过程和体验，包括用户如何感知、思考和与产品交互。良好的UX设计可以提高用户满意度和忠诚度，进而增加产品的成功率。设计师在使用Sketch等工具进行UI设计时，应...
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