microye
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最新评论
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lj杰：
在吗？高手，这个jroo支持sqlserver吗？为什么我换成 ...
jroo国际化实现方式 -
Necro：
严重期待开源大作
JROO JDBC，一个ORM急速开发框架 -
lj杰：
楼主很强悍，把他改成oracle数据库，现在已经把你的框架用到 ...
最近懒惰了 -
lj杰：
在吗方便加qq不 969072779
jroo，一个可快速开发的java web框架 -
lj杰：
demo运行起来了改了oracle数据库可是每次删除的时候序号 ...
jroo，一个可快速开发的java web框架
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可以编译出QT 下的httpServer
dasshujv1111
内容概要：本文详细介绍了使用Python实现灰狼优化算法（GWO）求解CEC2017测试函数的方法。首先，文章解释了GWO的基本概念，即通过模拟狼群的社会行为进行优化。接着，展示了如何安装必要的库并构建GWO的核心类，包括初始化参数、计算适应度以及优化过程中的关键步骤。文中还深入探讨了三个重要的细节：包围机制、随机扰动和位置融合，它们分别对应于算法的探索能力、防止陷入局部最优以及保持种群多样性。此外，作者提供了具体的代码实例，演示了GWO在不同测试函数上的应用，并讨论了针对特定问题的参数调整策略，如改变种群大小、迭代次数和衰减方式等。最后，给出了实用建议，帮助读者更好地理解和应用这一算法。 适合人群：对优化算法感兴趣的科研人员、研究生以及有一定编程基础的数据科学家。 使用场景及目标：适用于解决复杂的连续优化问题，特别是那些具有多个局部极值点的情况。通过学习本文，读者能够掌握GWO的工作原理及其Python实现方法，从而将其应用于各种工程和技术领域的优化任务中。 其他说明：文中提到的一些技巧，如非线性的a衰减策略、改进的位置更新公式和特殊的边界处理方法，对于提高算法性能至关重要。同时，作者强调了在面对不同类型的问题时灵活调整参数的重要性。
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04.第13讲一、基础概念04【公众号：研料库，料最全】.mp4