zhuliyeer的博客

二、Much better demo: put a laser pointer on it. Bonus points: ensure it avoids all eyeballs.作者回复：True. Actuators are cringe and the display accuracy definitely doesn't match the capability of that gimbal device thingy.二、YOLO在树莓上运行，最多三四帧，而且大大牺牲了识别的精度。

一、先构建python37虚拟环境，并在虚拟环境中进行下面操作。【本电脑中在conda中新增python37虚拟环境，并在其中运行】二、安装依赖包requirements.txt和Vimba SDK.exe并重启电脑。三、在虚拟环境cd到该文件夹内执行命令：shg_frog 即可打开界面。但不能像说明书所写的加[-h]，否则没有界面出来。然后，然后，有以下几个问题：一、除了在自己的环境中，其他小白用不了。用了原来的pyinstaller -F -w xxx.py神句，打包完也完全没反应。

山僧同宿寺，野客共归期。相思不相见，应喜白云知。和风吹雨过江城，万里云山一望平。不见江南人不见，空闻塞上戍楼声。慧星现，现在四方同。若在诸天幷五日，不然一法定无踪，不是一般通。美人歌舞罢，独自对花时。今日花前去，明朝叶上垂。智者不可见，愚者不可论。愚人不识面，智者不识门。的的无消息，啾啾空夜啼。不知人事少，何处更相携。没找到，于是修改了run_server.py。，每次同等情况下，生成的结果一致，可重复性高。月落星稀夜未央，月明灯暗满衣裳。儿童不识汉家翁，一种青山万岁中。分析），模型倾向越好。

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在 `evolve` 方法中，我们初始化种群，然后进行若干代的进化，每一代都进行选择、交叉和变异操作，并输出最优个体。需要注意的是，遗传算法是一种启发式的优化算法，不保证一定能够找到全局最优解，但通常在搜索空间较大且复杂的优化问题中具有较好的搜索能力。初始化种群：根据问题的特征，初始化一个初始种群，种群中包含若干个个体，每个个体表示问题的一种解决方案，并且具有一定的随机性。种群的大小和个体的编码方式需要根据问题的特性进行设置。交叉操作：通过交叉操作，将选出的父代个体的基因进行交换或重组，生成新的子代个体。

问：请帮我详细讲一讲退火算法的原理Chatgpt答：退火算法是一种基于模拟物理退火过程的全局优化算法，它的基本思想是通过模拟物理退火过程，使系统从高能状态逐渐转化为低能状态，从而达到全局最优解。具体来说，退火算法的原理如下： 1. 初始化：随机生成一个初始解，设为当前解，并设定一个初始温度。2. 选择邻域解：在当前解的邻域中随机选择一个解。3. 计算能量差：计算当前解与邻域解之间的能量差。4. 判断是否接受邻域解：如果邻域解的能量比当前解低，则接受邻域解作为新的当前解；

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近期有一求助，“收集／列表在临近1微米波长处，空气、水、石英玻璃，K9玻璃的2、3、4阶色散系数和n2值？（一张4 X4的色散和非线性参数对比表）”此轮下来，Google Gemini完胜。根据Gemini的提示，我发现直接去找太难。因为材料+波长+二、三、四阶这几个限定词，需要搜索量过大。几个关键词合并，几乎搜索不出来。但是在查找肖特玻璃参数库的时候，发现其实好搜的是标准玻璃各种系数，再用sellmeier方程去自己算。