以三个和尚挑水喝为例，图解大公司通病，太形象了！

最新推荐文章于 2025-10-01 00:09:58 发布
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#人工智能 #图像识别 #编程语言 #微软 #js

来 源丨芝麻观点（chinamkt）

作 者丨南之鱼

所谓大企业病，一般都具有机构臃肿、多重领导、人才流失的特点。

其原因复杂繁冗，在此，用画笔为大家浅析一二。

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启发式算法原理介绍
weixin_38250514的博客
08-14 2425
A搜索算法是由著名的人工智能学者Nilsson提出的，它是目前最有影响的启发式搜索算法，也称为最佳图搜索算法。主要用于在图或网格中找到从起点到终点的最短路径。它结合了最佳优先搜索和Dijkstra算法的优点，通过评价函数fngnhnfngnhn来选择路径。显然：（1）如果只有gngn起作用，则 A搜索算法退化为Dijkstra 算法；（2）如果hnhn远大于gngn，则只有hnhn。
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蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法，由意大利学者Marco Dorigo于1992年提出。算法灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚂蚁在觅食过程中会释放一种名为“信息素”的物质，通过感知信息素的浓度来选择路径，最终整个蚁群会倾向于选择最短的路径。蚁群算法作为一种模拟自然界蚂蚁行为的优化算法，不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也展现出了巨大的潜力。
元启发式算法全面综述
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本文系统回顾了元启发式算法的核心概念、分类体系及主要类型，涵盖基于隐喻与非基于隐喻的算法，并介绍其变体如多目标、离散化和混合策略。文章还通过焊接梁设计案例比较多种算法性能，揭示不同方法在解质量与运行时间上的权衡，最后探讨该领域的局限性与新兴趋势。
算法 - 并行元启发式算法
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文章目录1. 并行元启发式算法的作用2. 并行基于单一解的元启发式算法3. 并行基于总体的元启发式算法 1. 并行元启发式算法的作用 提高搜索速度 提高所获得的解的质量 提高顽健性：在以有效方式解决不同的优化问题和给定问题的实例方面，并行元启发式算法可能比非并行类算法更强大 解决大规模问题 实现并行元启发式算法有两种方式：①从元启发式算法的角度来观察，依据单基和群基的并行元启发式算法来划分视图...
精确算法与启发式算法对比
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精确算法与启发式算法对比概述，包括拉格朗日松弛算法、分支定价算法、Bender's分解算法等精确算法，以及局部搜索算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等启发式算法。
启发式算法之模拟退火算法
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08-12 2705
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）最早由N. Metropolis等人于1953年提出。该算法的思想来源于固体物理中的退火过程，1983年，S. Kirkpatrick等人将其引入到组合优化问题中。模拟退火算法是一种基于概率的启发式搜索算法，通过模拟固体物质的退火过程来寻找问题的全局最优解。模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种基于概率的启发式搜索算法，其灵感来源于固体材料的退火过程。该算法通过模拟物理退火过程中的降温来逐步寻找到问题的全局最优解。
启发式算法(Heuristic)概述
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启发式算法(Heuristic)概述 一个启发式的例子。 驾驶汽车到达某人的家，写成算法是这样的：沿167 号高速公路往南行至Puyallup；从South Hill Mall 出口出来后往山上开 4.5 英里；在一个杂物店旁边的红绿灯路口右转，接着在第一个路口左转；从左边褐色大房子的车道进去，就是North Cedar 路714 号。 用启发式方法来描述则可能是这样：找出上一次我们寄给你的信，照着信上面的寄出地址开车到这个镇；到了之后你问一下我们的房子在哪里。 这里每个人都认识我们——肯定有人会很愿意帮
数学建模——启发式算法（模拟退火、遗传算法）
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【教程12】OptaPlaner构造启发式算法
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构造启发式算法在有限时间内构建一个相当不错的初始解。它的解决方案并不总是可行的，但它能够快速找到一个解决方案，以便后续元启发式算法能够完成任务。 构造启发式算法会自动终止，因此通常无需专门配置构造启发式算法阶段的终止条件。
启发式搜索算法&最短路径搜索算法概述
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本书《生产排程之启发式算法》由Bassem Jarboui、Patrick Siarry和Jacques Teghem共同编辑，首次出版于2013年，旨在介绍一系列用于解决生产排程问题的元启发式算法。这些算法包括但不限于遗传算法、模拟退火算法、...
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【嵌入式开发】Rust与C++互操作技术指南：基于FFI与bindgen的混合编程及渐进式迁移方案设计
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内容概要：本文是一份关于在嵌入式环境中实现Rust与C++互操作的工程实践指南，系统介绍了如何将Rust逐步集成到现有的C/C++驱动框架中。内容涵盖互操作机制（如FFI、extern "C"、bindgen工具）、构建系统集成（Cargo与Make/CMake等）、内存与所有权管理、中断处理、调试测试流程及性能优化，并提供完整的实战案例——用Rust实现I2C传感器驱动并集成到C项目中。文章强调安全性、兼容性和渐进式迁移策略，附有大量可运行代码和常见问题解决方案。; 适合人群：具备一定嵌入式开发经验，熟悉C/C++，并希望引入Rust提升代码安全性的中高级工程师或技术团队；适合正在考虑语言迁移或模块重构的开发者； 使用场景及目标：①在现有C/C++项目中安全嵌入Rust模块，降低内存安全隐患；②实现高效跨语言调用，优化关键组件的可靠性与维护性；③通过bindgen自动化绑定、联合构建与调试，完成实际驱动开发与性能验证； 阅读建议：建议结合示例代码动手实践，重点关注FFI边界设计、内存安全规则和构建脚本配置，在真实嵌入式平台上进行调试与测试以掌握全流程。
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编码原理解析清楚，HEVC基本原理，变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块。在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术
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启发式算法优化车辆路径问题研究
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