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RSS订阅原创 2025 爆火！海市蜃楼优化算法 MSO（Mirage Search Optimization）：物理灵感 + 数学建模 + 实战代码，一文吃透前沿群智能算法
MSO 作为 2025 年的前沿算法，凭借 “物理灵感 + 双策略优化” 的创新设计，在复杂优化问题中表现碾压传统算法。它不仅逻辑直观、公式简洁，还能无缝适配机器学习调参、工程优化、路径规划等多个场景，是科研和工程实践的 “利器”。
2025-11-11 19:29:39
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原创 OX Optimizer：源自牛群智慧的新型优化算法，原理、公式与实战全解析
摘要：OXOptimizer是一种受牛群协作行为启发的新型优化算法，通过对称性设计平衡全局探索与局部开发，有效解决高维优化问题。其核心机制包括Levy飞行变异（全局探索）、有序交叉和锦标赛选择（局部开发），以及协作记忆机制。实验表明，该算法在SVM入侵检测优化中准确率达83.5%，优于传统方法。优势在于收敛速度快15-30%、解质量高5-10%，适用于机器学习调参、工程优化等领域。未来可改进方向包括动态参数调整和多目标优化扩展。
2025-11-11 19:13:19
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原创 极光优化算法（Polar Lights Optimization, PLO）详解：原理、公式、流程与应用 （2024年8月发表）
摘要：极光优化算法(PLO)是一种受极光现象启发的新型元启发式优化方法，发表于2024年《Neurocomputing》。该算法模拟高能粒子的旋进运动、极光卵漫步和粒子碰撞三种物理过程，实现局部开发与全局探索的动态平衡。在CEC2014和CEC2022基准测试中，PLO表现优异，平均排名领先于多种经典和改进算法。其在高维问题中仍保持稳定性能，成功应用于医学图像分割和特征选择等领域。算法源码已开源，展现了在多目标优化等领域的应用潜力。
2025-11-10 11:14:38
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原创 【保姆级教程】Scientific Reports论文从返修接受到初版上线全过程详解
📝 《Scientific Reports论文从返修到上线全流程指南》 本文详细解析了Scientific Reports期刊从返修接受（Accepted）到正式上线（Published）的完整流程： 1️⃣ 返修到接受阶段（3-7天） 编辑检查修改稿后可能二次送审，最终邮件通知录用 2️⃣ 生产流程关键节点 初版制作（5-10天）→ 作者校样（7-15天）→ 校样返回（48小时内）→ 正式上线（5-10天） 3️⃣ 校样注意事项 仅可修改拼写、作者信息等细节，禁止大幅改动 需在48小时内完成
2025-11-10 10:15:25
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原创 梦境优化算法（DOA）详解：从人类梦境到工程优化的创新之路 （2025年1月发表）
梦境优化算法（DOA）是一种创新的元启发式优化方法，灵感来源于人类梦境的记忆保留、部分遗忘和自我组织特性。该算法通过模拟REM睡眠阶段的脑波活动机制，将优化过程分为探索和开发两个阶段：前期广泛搜索潜在解，后期精细优化局部解。DOA采用记忆保留策略、随机维度遗忘机制和梦境共享策略，有效平衡全局探索与局部开发能力，具有强抗局部最优特性。在CEC标准测试和工程优化问题（如减速器减重、光伏参数优化）中，DOA表现优于多种经典算法，尤其在处理高维复杂问题时优势明显。算法通过余弦函数实现平滑过渡，并采用特殊边界处理机制
2025-11-04 11:24:21
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原创 拯救者系列电脑 Y7000P Type-C 接口不能用了-失灵？两步快速修复！亲测有效
摘要：针对笔记本Type-C接口突然失灵问题（如拯救者Y7000P），本文提供2分钟简易修复法：1）彻底断电后长按电源键20秒释放静电；2）不插电开机后插入设备测试。原理是消除主板静电干扰并重置接口芯片状态，适用于非物理损伤的突发故障。操作无需拆机或专业技能，多数情况可快速恢复接口功能。
2025-11-04 10:16:40
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原创 纠删码（erasure coding，EC）技术现状
纠删码技术作为大数据时代降低存储开销的核心方案，在RS码优化、新型编码体系构建和动态适配方面取得显著进展。研究对比了RS码、MSR码、LRC码等方案的特性，并通过Python实现基础RS码的编码恢复流程。未来将向智能决策、边缘适配和跨技术融合方向发展，实现存储效率、性能与可靠性的动态平衡。
2025-10-28 16:46:36
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原创 AI伪造与鉴伪方面技术发展
AI伪造与鉴伪技术发展迅猛，涵盖深度伪造、生成式AI内容检测等方向。生成技术（矛）包括GAN、扩散模型等，用于制作逼真假内容；检测技术（盾）通过分析生理信号、频域特征等识别伪造。研究热点包括：1）Deepfake视频检测，利用CNN、Transformer等模型；2）生成文本识别，基于统计特征和深度学习；3）伪造音频鉴别，分析声学特征。面临零样本检测、对抗攻击等挑战。建议从经典论文入手，复现基线模型，探索多模态融合等创新方向。该领域需要生成与检测技术的持续对抗演进。
2025-10-20 11:01:40
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原创 中国智造“Manus”横空出世: 深度解析技术革命与行业颠覆
2025年3月6日，中国科技界迎来历史性时刻——由Monica.im团队研发的全球首款通用型AI Agent“Manus”正式发布。Manus凭借“思考-规划-执行-交付”的全链路自主能力，彻底改写了人机协作的范式，并在GAIA基准测试中全面超越OpenAI，标志着AI技术从“工具”跃升为“生产力主体”。
2025-03-07 09:02:27
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原创 如何使用 DeepSeek API 结合 VSCode 提升开发效率
在当今的软件开发领域，API 的使用已经成为不可或缺的一部分。DeepSeek 是一个强大的 API 平台，提供了丰富的功能和数据，可以帮助开发者快速构建和优化应用程序。通过将 DeepSeek API 与 VSCode 结合使用，你可以显著提升开发效率。无论是获取数据、处理数据还是自动化任务，VSCode 的强大功能和 DeepSeek API 的丰富数据都能为你提供强有力的支持。希望本文能帮助你更好地利用这些工具，提升你的开发体验。你可以将上述步骤结合 VSCode 的任务功能，自动化执行这些任务。
2025-01-27 10:09:26
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原创 GPU共享技术深度剖析与总结
GPU共享技术是指在同一张GPU卡上同时运行多个任务。这种技术的核心优势在于提高资源利用率、减少任务排队时间、增强公平性，并降低总任务结束时间。GPU共享的实现涉及多个层面，包括GPU架构、CUDA编程、内存管理、机器学习框架、集群调度、通信协议等。技术名称MPSMIGAntMan概述多进程服务，允许多个CPU进程共享同一GPU context多实例GPU技术，允许将单个物理GPU划分为多个独立的GPU实例框架层GPU共享方案，针对特定场景设计特点上下文共享，性能提升，配置灵活。
2024-09-24 10:27:55
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原创 AI与艺术的碰撞：当机器开始创作，创造力何在？
AI与艺术创作之间存在着密切的关系和相互影响。AI的出现为艺术创作提供了新的工具和手段，推动了艺术领域的创新和发展。同时，艺术创作也为AI提供了丰富的应用场景和数据资源，促进了AI技术的不断进步和完善。
2024-09-13 21:28:44
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原创 从零到一：构建你的第一个AI项目（实战教程）
恭喜你！你已经成功构建并运行了你的第一个AI项目。虽然这只是一个入门级的例子，但它为你打开了通往更复杂、更有趣的AI项目的大门。接下来，你可以尝试调整模型结构、使用不同的数据集、或者探索更先进的深度学习技术。同学们请记住，实践是学习AI的最佳途径，不断尝试和探索将帮助你在这条路上走得更远。
2024-09-13 19:59:39
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原创 OpenAI O1：人工智能推理能力的新里程碑
例如，在国际数学奥林匹克的选拔考试（AIME）中，O1模型的正确率达到了74%至93%，远超GPT-4o模型的12%。首先，O1模型的使用价格非常昂贵，尤其是O1-preview版，其输入和输出token的价格分别是GPT-4o的3倍和4倍。此外，在某些情况下，O1模型的推理速度较慢，需要更长的时间来回答问题。例如，在国际数学奥林匹克的选拔考试（AIME）中，O1模型的正确率远高于之前的GPT模型。例如，在金融领域，O1模型可以帮助分析师处理复杂的财务数据，提供精准的预测和分析结果。
2024-09-13 19:54:49
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原创 Git常用指令大全详解
本文详细总结了Git的常用指令，涵盖了基础配置、仓库操作、文件操作、分支操作、远程仓库操作、标签操作以及其他高级操作。希望这些内容能够帮助大家更好地掌握Git，提高开发效率。当然，Git的功能远不止于此，还有更多的高级特性和命令等待大家去探索和学习。
2024-09-12 21:36:26
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原创 如何将Git本地代码推送到Gitee云端仓库
通过以上步骤，你应该已经成功地将你的Git本地代码推送到Gitee云端仓库。Gitee作为一个国内优秀的代码托管平台，为开发者提供了稳定、快速的代码托管服务。
2024-09-12 21:27:17
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原创 bash: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.32‘ not found (required by /libcontroller.so
需要安装 ：这些错误信息表明你的系统中缺少特定版本的 GNU C 库（glibc），即GLIBC_2.32和GLIBC_2.34。这些库版本是运行某些动态链接库（如等）所必需的。
2024-09-11 22:19:49
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原创 一文读懂在线学习凸优化技术
在线学习是一种从数据中持续学习的模式，与批量学习（Batch Learning）相对。在在线学习中，数据通常以序列的形式到达，模型需要实时更新以应对新数据。这种学习模式特别适合处理实时数据流或动态环境中的数据。在线学习凸优化技术作为机器学习领域的一项重要工具，不仅具有坚实的理论基础，还在多个实际应用领域展现出强大的潜力。通过理解其核心原理和应用场景，我们可以更好地利用这一技术解决实际问题，推动科技进步和社会发展。希望本文能为读者提供一个全面而深入的视角，帮助大家更好地掌握在线学习凸优化技术。
2024-09-11 22:05:47
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原创 LSTM处理时序数据：深入解析与实战
LSTM，全称为Long Short-Term Memory，是一种特殊的RNN结构，旨在解决传统RNN在处理长序列时容易出现的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过引入“门”机制和细胞状态，使得网络能够更好地保留长期记忆。
2024-09-10 20:08:27
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原创 CNN是怎么处理时序数据并得到预测结果
虽然CNN最初是为处理图像数据而设计的，但通过一些创新性的方法，如数据转换和模型架构的调整，它也能有效地处理时序数据并得到准确的预测结果。在实际应用中，我们还需要根据具体问题的特点，选择合适的模型参数和训练策略，以达到最佳的预测效果。希望这篇文章能帮助你更好地理解CNN在处理时序数据中的应用。
2024-09-10 19:56:36
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原创 CCF推荐C类会议和期刊总结：(计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域)
中国计算机学会（CCF）在计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域推荐了一系列C类会议和期刊。此汇总涵盖了各期刊和会议的全称、出版社、dblp文献网址及研究领域，为学者和研究人员提供了重要的学术交流资源。列表包括《ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems》、《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等期刊，以及ISPA、CCGRID等会议。
2024-09-09 14:56:08
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原创 CCF推荐B类会议和期刊总结：（计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域）
中国计算机学会（CCF）定期发布国际学术会议和期刊目录，为科研人员提供参考。本文总结了计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域的CCF推荐B类会议和期刊，包括会议和期刊的全称、出版社、dblp文献网址及领域分类。会议涵盖了SoCC、SPAA、PODC等26项重要国际会议，期刊则包括TAAS、TODAES、TECS等9种权威期刊，为相关领域的研究者提供了宝贵的资源。
2024-09-09 10:44:57
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原创 CCF推荐A类会议和期刊总结：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域
在中国计算机学会（CCF）发布的2022年版推荐国际学术会议和期刊目录中，计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统领域有多项重要的A类会议和期刊。本文将对这些A类资源进行全面总结，列出它们的全称、出版社、dblp文献网址以及所属的领域。目录CCF推荐A类会议和期刊总结：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统领域A类期刊A类会议。
2024-09-09 10:36:15
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原创 CCF推荐C类会议和期刊总结：（计算机网络领域）
在计算机网络领域，中国计算机学会（CCF）推荐的C类会议和期刊为研究者提供了广泛的学术交流平台。以下是对所有C类会议和期刊的总结，包括全称、出版社、dblp文献网址以及所属领域。目录CCF推荐C类会议和期刊总结（计算机网络领域）C类期刊2. CC3. TNSM5. JNCA6. MONET8. PPNA9. WCMC11. IOTC类会议1. ANCS2. APNOMS3. FORTE4. LCN6. ICC7. ICCCN8. MASS9. P2P10. IPCCC11. WoWMoM12. ISCC。
2024-09-08 09:46:28
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原创 CCF推荐B类会议和期刊总结：（计算机网络领域）
在计算机网络领域，中国计算机学会（CCF）推荐的B类会议和期刊代表了该领域的较高水平。以下是对所有B类会议和期刊的总结，包括全称、出版社、dblp文献网址以及所属领域。目录CCF推荐B类会议和期刊总结（计算机网络领域）B类期刊B类会议。
2024-09-08 09:33:44
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原创 CCF推荐A类会议和期刊总结（计算机网络领域）- 2022
在中国计算机学会（CCF）的推荐体系中，A类会议和期刊代表着计算机网络领域的顶尖水平。这些会议和期刊不仅汇集了全球顶尖的研究成果，还引领着该领域的前沿发展。以下是根据《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录-2022》整理的计算机网络领域的所有A类会议和期刊的详细信息。以上是根据《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录-2022》整理的计算机网络领域的所有A类会议和期刊的详细信息。这些会议和期刊不仅是学术界公认的顶尖平台，也是推动计算机网络技术发展的重要力量。
2024-09-07 23:54:24
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原创 黑神话悟空背后的技术揭秘与代码探秘
黑神话:悟空》在技术层面的突破，不仅展现了国产游戏的巨大潜力，更为整个游戏行业树立了新的标杆。通过高精度动作捕捉、全景光线追踪、DLSS 3.5、AI算法等先进技术的融合应用，游戏为玩家带来了前所未有的沉浸式体验。未来，随着技术的不断进步，我们有理由相信国产游戏将创造更多奇迹。希望这篇博客能够帮助您了解《黑神话:悟空》背后的技术奥秘。
2024-09-07 16:13:52
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原创 Transformer实战：从零开始构建一个简单的Transformer模型
Transformer模型主要由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成，每个部分都包含多个相同的层。编码器负责处理输入序列，生成中间表示；解码器则根据编码器的输出生成目标序列。Transformer模型的核心是自注意力机制，它允许模型在处理序列中的每个元素时，能够考虑到序列中的所有其他元素。# 创建位置编码表# 将位置编码与输入嵌入相加assert (# 分割成多个头# 缩放点积注意力return out。
2024-09-06 09:00:00
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原创 构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
接下来，我们定义一个简单的卷积神经网络。该网络包含三个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层。self.fc1 = nn.Linear(64 * 8 * 8, 64) # 考虑到池化层后的尺寸return x。
2024-09-06 08:30:00
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原创 CUDA统一内存：简化GPU编程的内存管理
统一内存是CUDA中一种内存管理机制，它允许开发者在单个内存地址空间中分配内存，这块内存可以被CPU和GPU共同访问。这意味着开发者不再需要显式地在CPU和GPU之间复制数据，系统会根据需要自动将数据在CPU和GPU之间迁移。CUDA统一内存为开发者提供了一种更加简洁、高效的内存管理方式。通过统一内存，开发者可以更加专注于算法的实现和性能优化，而无需过多地关注数据的传输和管理。然而，在使用统一内存时，也需要注意其潜在的性能开销和内存限制。通过合理地使用统一内存，你可以显著提升CUDA应用程序的易用性和性能。
2024-09-05 19:41:03
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原创 一文讲懂扩散模型
扩散模型作为一种新兴的生成模型，通过模拟数据的扩散和去噪过程来生成新的样本。其基本原理简单明了但背后蕴含着丰富的数学原理和优化技巧。随着研究的不断深入和应用场景的不断拓展，扩散模型有望在更多领域发挥重要作用并推动相关技术的发展进步。
2024-09-05 19:35:47
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原创 红外小目标检测：基于深度学习
红外小目标检测技术作为现代军事、安防、交通和工业等领域的重要工具，其发展不仅依赖于技术的不断进步，还需要结合实际应用场景的需求进行不断优化和创新。未来，随着深度学习、多传感器融合等技术的深入应用，红外小目标检测技术将迎来更加广阔的发展前景。
2024-09-05 19:28:50
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原创 使用Python读取Excel数据
本文介绍了如何使用pandas库来读取Excel文件中的数据，并提供了一个完整的代码案例。通过pandas，你可以方便地读取、查看和操作Excel数据，为后续的数据分析和处理打下基础。如果你经常需要处理Excel文件，pandas绝对是一个强大且易用的工具。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时留言。
2024-09-04 17:17:46
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原创 CNN的魅力：探索卷积神经网络的无限可能
在这个数据驱动的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的生活。而在人工智能的众多分支中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）无疑是最耀眼的一颗明星。从图像识别到自然语言处理，从医疗诊断到自动驾驶，CNN以其独特的结构和强大的学习能力，展现出了无与伦比的魅力。今天，就让我们一起走进CNN的世界，探索它的无限可能。
2024-09-04 09:43:54
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原创 一文讲懂大模型调优技术
大模型调优是一项复杂而富有挑战性的工作。本文全面解析了大模型调优的关键技术，包括数据预处理与增强、模型架构调整、超参数优化、正则化与泛化能力提升以及分布式训练与并行优化等方面。希望这些技术能够帮助开发者更加高效地利用和优化大模型，推动人工智能技术的进一步发展。
2024-09-04 09:27:54
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原创 一文读懂GPU通信互联技术：GPUDirect、NVLink与RDMA
GPUDirect是NVIDIA开发的一项技术，旨在实现GPU与其他设备（如网络接口卡NIC和存储设备）之间的直接通信和数据传输，而无需CPU的参与。传统上，数据在GPU和另一个设备之间传输时，必须通过CPU，这导致潜在的性能瓶颈和延迟增加。GPUDirect技术则通过绕过CPU，直接访问和传输数据，显著提高系统性能。NVLink是NVIDIA开发的一种高速、高带宽的互连技术，用于连接多个GPU之间或GPU与其他设备（如CPU、内存等）之间的通信。
2024-08-13 14:37:36
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原创 群智能算法：【WOA】鲸鱼优化算法详细解读
在当今的优化问题中，随着问题复杂性的增加，传统的优化方法往往难以找到全局最优解。近年来，基于自然界动物行为的优化算法越来越受到研究者的关注。鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）便是其中一种新兴的群体智能优化算法，它模拟了鲸鱼群体的捕食行为，具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。本文将详细解读鲸鱼优化算法的原理、步骤，并通过Python代码展示其实现过程。
2024-08-01 16:45:58
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原创 群智能算法：灰狼优化算法（GWO）的详细解读
灰狼隶属于群居生活的犬科动物，处于食物链的顶层，它们具有非常严格的社会等级结构。注意：在实际应用中，可能需要根据具体问题调整算法的参数，如狼群数量、迭代次数、搜索空间的边界等。此外，对于更复杂的问题，还需要引入其他优化策略来提高算法的性能。：第三等级的狼，服从于Alpha和Beta，并支配其他低等级的狼。：狼群中的头狼，主要负责决策，如捕食、栖息和作息时间等。：第四等级的狼，需要服从其他所有高等级的狼。在算法中，它们代表其余的候选解。灰狼优化算法通过模拟这种社会等级和狩猎行为，在解空间中搜索最优解。
2024-08-01 16:14:20
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原创 群智能算法：（JS）深入解读人工水母算法：原理、实现与应用
人工水母算法作为一种新兴的启发式优化算法，通过模拟自然界中水母的行为模式，为解决复杂优化问题提供了一种新的思路。人工水母算法是一种基于种群的优化算法，它通过模拟水母在海洋中的搜索和捕食行为来寻找问题的最优解。算法中的每个“水母”代表搜索空间中的一个可能解，通过模拟水母的游动和捕食行为，不断更新解的位置，从而逼近最优解。在实际应用中，更新水母位置的策略会更加复杂，可能包括模拟水母的收缩-扩张运动、跟随行为、避免碰撞等机制。：根据水母的当前位置和适应度值，以及预设的搜索策略，更新每个水母的位置和速度。
2024-08-01 15:57:01
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原创 K8s大模型算力调度策略的深度解析
随着大数据和人工智能技术的飞速发展，Kubernetes（简称K8s）作为容器编排的领军者，在支撑大规模模型训练和推理方面扮演着越来越重要的角色。在大模型算力的调度过程中，如何高效、合理地分配和管理资源成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨K8s在大模型算力调度中的策略与实践。
2024-07-30 17:26:34
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Mysql数据库实战教程&案例&相关项目
2024-05-01
python通信-学生课程实验心得&案例&相关项目
2024-05-01
python+烟花代码+自定义烟花+动态放烟花
2024-05-01
100套精品求职word简历-适合大学生工作人员，自定义修改
2024-04-01
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