finally i find my home

最新推荐文章于 2023-03-10 17:05:43 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-10 17:05:43 发布 · 123 阅读 · 0 ·
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作者希望在未来十年内使自己的家成为独一无二的地方，并将其转化为竞争优势。为此，作者打算专注于数据云和信息检索领域。
I am glad I find my home next ten year.
to be unique. to be cometition advantage.
I'd like to focus to data cloud.

//I'd like to focus to information retrievial.
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Python ｜ Python中最常用的100个函数（含内置函数、标准库函数及第三方库）
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Question: Describe a time or situation when you got lost somewhere. You should mention: How old you are How you got lost Where you were lost How you felt Who found you and how they f
谷歌 I/O 深度解析：Android Jetpack 最新变化
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2022年 谷歌 I/O开发者大会顺利闭幕，本次大会带来哪些 Android Jetpack 的最新变化呢？
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若容器里如果上不了网，如无法访问api.snapcraft.io，是因为lxd容易默认使用了eth1上的dns=10.10.10.1，下面的配置可让eth0, eth1, eth2都默认使用dns=192.168.99.1来避免特色网络对api.snapcraft.io的污染。下列netplan配置创建了br-eth0，也让br-eth0支持wol通过魔术包唤醒，也创建了一个没有dhcp的br-maas用于maas实验。
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(Kriging-NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）
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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了克里金模型（Kriging）与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法，用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型，逼近复杂的非线性系统响应，减少计算成本；随后结合NSGA-II算法进行多目标优化，搜索帕累托前沿解集，从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置，适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外，文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用，体现了其科学性与实用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标：①解决高计算成本的多目标优化问题，通过代理模型降低仿真次数；②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合；③复现SCI高水平论文中的优化方法，提升科研可信度与效率；④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程，重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式，建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能，并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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