进化

最新推荐文章于 2025-12-20 19:00:56 发布
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进化深度学习 (Evolutionary Deep Learning, EDL)
盼小辉丶的博客
07-25 5万+
进化深度学习 (Evolutionary Deep Learning, EDL) 是一套可以用于自动化深度学习系统开发的工具和实践，EDL 包括了广泛的进化计算方法和模式，可以应用于深度学习系统流程的各个方面。本节中，介绍了深度学习面临的挑战，以及进化深度学习在应对这些挑战方面的技术方法。
从进化论到代码实现：构建可进化的生命模拟系统
盼小辉丶的博客
08-06 5万+
生命模拟利用计算机模拟来模拟生命体的行为、生长和进化过程。这些模拟可以基于简单的规则和算法，通过模拟生物个体的互动和繁殖，探索复杂系统如何从简单规则中产生出自组织和复杂性。在本节中，通过借鉴达尔文的进化论，构建了升级版的生命模拟。
AI 浪潮下数据库的 “融合进化”：电科金仓 KES V9 2025 引领新范式
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优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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AI 浪潮下数据库的 “融合进化”：电科金仓 KES V9 2025 引领新范式​ ，AI 浪潮推动下，企业应用场景愈发多元复杂，传统数据库难以满足需求，“融合” 与 “智能” 成为数据库演进核心方向。电科金仓 2025 产品发布会推出的 KES V9 2025，新增文档、向量等多数据模型，一条 SQL 即可完成复杂检索，向量数据库性能强劲，覆盖多场景。其提供全套架构，支持动态调整，还实现多语法兼容，降低迁移成本。同时，金仓数据库一体机搭载 AI 运维智能体，实现自然语言交互运维，故障预警准确率超 98%。
iTOL快速绘制颜值最高的进化树！
悟道西方
10-17 5983
大家在看高分文章时，总会惊叹于，为什么人家能做出那么好看而且高大上的系统发育树，而且好看的图也能直接提升文章的档次，冲击高分文章。人家的树不管是从配色还是各种注释信息都让人无可挑剔，而你每次花了半个月时间做的进化树不是被老板嫌弃配色丑，就是太单调，没有各种辅助的注释信息。然后你默默捧起别人的文章学习时发现他们绝大部分都是用iTOL这个在线工具来进行的系统发育树的美化的。
进化树的若干基本概念
悟道西方
07-23 1876
分枝长度 (Branch Length)：进化距离/遗传距离/SNP距离/遗传变异度，衡量进化枝变化的程度：越短代表序列差异越小(相似度越高)，进化距离也就越近(计算2个序列的遗传距离时，需追溯至它们的。外群 (Out-group)：与所分析的序列相关的生物序列，具有较远的(但又有一定的)亲缘关系，通常作为构树时的对照或验证。/时间树，推断序列进化时间的早(先)晚(后)，e.g.分析病毒进化树时，对初代病毒产生的时间点的推断。结点 (Node)：可分为外部结点(叶结点/序列样本)与内部结点(推定的祖先)。
Python 实现生命游戏及进化模拟完整指南
盼小辉丶的博客
08-01 5万+
生命模拟是进化计算的一个特定子集，模拟了自然界中所观察到的自然过程，例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一，还有很多其他形式的模拟，可以更好地建模各种过程，但它们都源于康威生命游戏 (Conway’s Game of Life)。在本节中，我们将介绍生命模拟的基本概念，并使用 Python 实现康威生命游戏。
进化树解读
Avalon96的博客
07-11 2697
进化树（也称为系统发育树）是表示物种之间或基因之间进化关系的树状图。在生物信息学中，进化树通常基于分子数据（如DNA序列、蛋白质序列）构建，用于推断序列之间的亲缘、进化关系。
python实现进化算法
闲人编程的博客
09-08 1230
旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是经典的组合优化问题之一，问题描述为：给定若干城市，旅行商需要从一个城市出发，经过所有城市一次且仅一次，并最终回到出发城市，求解行程总距离最短的路径。通过阅读本文，你不仅了解了进化算法的基本原理，还学习了如何在Python中实现该算法，并应用于解决实际的优化问题。在这段代码中，我们随机生成了20个城市，并设置了种群大小、变异率、交叉率和最大代数等参数，最终运行进化算法，输出找到的最佳路径及其总距离。
SAEA：代理辅助进化算法
handsomeboysk的博客
11-22 2670
SAEA 算法通过将代理模型与进化算法相结合，在计算代价高昂的优化问题中提供了一种高效的解决方案。通过灵活选择代理模型、动态调整探索与利用的策略，SAEA 不仅提升了优化效率，还拓展了进化算法的应用范围。未来，随着计算机硬件的进步和代理模型算法的优化，SAEA 在复杂多目标优化中的应用前景将更加广阔。
智能进化：拉马克式自体进化和达尔文式代际（版本）进化
liron71的专栏
05-27 939
摘要：本文提出进化本质上是博弈推理驱动的过程，分为单体博弈和群体博弈两个层面。单体博弈推动拉马克式进化，即个体在生命周期内通过与环境交互优化功能形式（如强化学习）；群体博弈驱动达尔文式进化，通过变异和选择在代际间优化模型结构（如神经架构搜索）。两种博弈分别关注智能体的功能表现和存在形式，并通过强化学习目标函数实现适应性选择。该框架为理解智能系统进化提供了统一视角，可应用于在线学习与模型架构优化等领域。
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jDE.rar_jDE差分进化_jDE进化算法_jde 差分进化_差分进化_差分进化JDE
07-15
差分进化（Differential Evolution，简称DE）是一种强大的全局优化算法，源于1995年由Storn和Price提出。它适用于解决多模态、非线性、高维度的优化问题，尤其在工程设计、参数估计等领域有广泛应用。"jDE"是基于...
差分进化灰狼优化算法MATLAB代码及详细中文注释
05-29
以下是一段关于差分进化（DE）改进灰狼优化（GWO）算法（即DE-GWO）用于优化支持向量回归（SVR）参数的介绍，您可以参考： 在优化算法领域，差分进化（DE）与灰狼优化（GWO）均为性能优良的算法。为了进一步提升优化...
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MATLAB算法实战应用案例精讲-爱情进化算法（LEA）（附MATLAB代码实现）
03-05
《MATLAB算法实战应用案例精讲-爱情进化算法（LEA）》是针对MATLAB编程与算法应用的一部深入解析教程。本教程的核心是介绍爱情进化算法（Lover Evolution Algorithm，简称LEA），这是一种模拟生物进化过程中的繁殖、...
.NET周刊【11月第5期 2025-11-30】
InCerry的博客
12-16 646
DelegatingChatClient是构建企业级AI中间件的有效工具，通过Microsoft.Extensions.AI简化自定义中间件的创建。它能实现限流、重试、安全过滤等功能，确保AI应用的安全与稳定。此类中间件易于使用，支持灵活组合，适合生产环境。文章详细指出了中间件的应用场景，包括API限流、网络故障处理和内容安全等，同时提供了具体的实现示例，帮助开发者快速上手。整体而言，该文章逻辑清晰，内容实用，为AI服务的增强提供了良好的视角。
.net 8 添加swagger以及批量index，批量删除 elasticsearch
weixin_43632687的博客
12-19 198
【代码】.net 8 添加swagger以及批量index，批量删除 elasticsearch。
使用 .net10 构建 AI 友好的 RSS 订阅机器人
ChaITSimpleLove的博客
12-18 876
本文介绍了从 Minimal API 到 Model Context Protocol (MCP) 的架构演进，以构建 优快云 RSS 订阅器为例。通过分层架构改进可维护性，并引入 MCP 实现与 AI 助手的标准化交互，展示了如何让应用具备上下文感知、动态发现和安全可控的 AI 协作能力，体现了软件架构向 AI 友好型转变的趋势。
.Net——AI智能体开发基于 Microsoft Agent Framework 实现第三方聊天历史存储
weixin_42629287的博客
12-17 1089
摘要： 本文介绍了如何基于Microsoft Agent Framework实现第三方聊天历史存储。通过自定义ChatMessageStore类继承IStorage接口，实现消息的添加与查询功能，并利用IKevinAIChatMessageStore定义存储逻辑。具体步骤包括配置自定义存储提供程序、实现中间件注入，以及通过OpenAI客户端创建AI代理。示例代码展示了如何将聊天记录持久化到第三方存储，并支持JSON序列化与日志输出。相关实现可参考开源项目NetCoreKevin（GitHub/Gitee）。
彻底吃透.NET中序列化反序列化
龟速船长
12-19 1112
本文详细介绍了序列化是将内存对象转换为可传输或持久化格式（如JSON、XML、二进制）的过程，反之则为反序列化。JSON（如System.Text.Json）是目前主流，兼顾可读性与通用性；XML多用于老旧系统；二进制（如Protobuf）性能最强但不可读。
深度解析.NET中LINQ查询的延迟执行与缓存机制：优化数据查询性能
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dotnethello的博客
12-20 409
NET中LINQ查询的延迟执行与缓存机制是提升数据查询性能的重要手段。延迟执行通过避免过早计算提高了灵活性，缓存机制则减少了重复查询的开销。适用于各种数据查询场景，但需注意延迟执行可能带来的意外结果以及合理利用缓存。未来，随着数据量和查询复杂度的增加，LINQ有望在延迟执行和缓存机制上进一步优化，开发者应持续关注并利用这些特性编写高效的数据查询代码。
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