优化

群体智能优化算法-算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA，含Matlab源代码）算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm, AOA）是一种新颖的群体智能优化算法，灵感来源于加、减、乘、除四种基本算术运算。在优化过程中，AOA 通过乘除操作实现全局探索，通过加减操作强化局部开发，兼顾了算法的全局搜索能力和局部收敛速度。本文系统介绍了 AOA 的核心机制、数学建模，并提供完整的 MATLAB 代码，包含详细中文注释，适合用于科学研究、函数测试与工程优化等场景。

群体智能优化算法-鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA，含Matlab源代码）鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种灵感来自自然界鹈鹕觅食行为的元启发式优化算法。POA 模拟鹈鹕捕食的两个主要阶段：探索阶段和开发阶段。通过模拟鹈鹕追捕猎物的动态行为，该算法在全局探索和局部开发之间保持平衡，能够有效地解决复杂的优化问题。本文将详细介绍 POA 的算法原理、数学模型，并提供完整的 MATLAB 实现代码，帮助读者更好地理解并应用该算法。

群体智能优化算法-沙丁鱼群优化算法（Salp Swarm Algorithm (SSA，含Matlab源代码）Salp Swarm Algorithm（SSA，沙丁鱼群优化算法）是一种基于群体智能的元启发式优化算法，灵感来自沙丁鱼群在水中的游动模式。SSA 在求解复杂优化问题时表现出良好的全局搜索能力和收敛性能。本文详细介绍SSA的数学原理，并提供完整的MATLAB代码，附带详细中文注释，便于读者理解其工作原理及实现细节。

群体智能优化算法-正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA，含Matlab源代码）正弦余弦算法（Sine Cosine Algorithm, SCA）是一种轻量级的群体智能优化算法，由 Seyedali Mirjalili 于 2016 年提出。该算法通过正弦函数和余弦函数引导搜索个体围绕最优解进行跳跃式移动，实现在搜索空间内的全局探索与局部开发。SCA 具有参数少、结构简洁、易于实现等优点，广泛应用于函数优化、特征选择、机器学习等领域。

群体智能优化算法-蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA，含Matlab源代码）蜻蜓优化算法（Dragonfly Algorithm, DA）是一种新颖的群体智能优化算法，由 Seyedali Mirjalili 在 2016 年提出。该算法受到蜻蜓群体在捕食、迁徙和交配行为中的飞行模式启发，并通过模拟蜻蜓在自然界中搜索猎物的行为来解决单目标、多目标和离散优化问题。DA 主要依靠五种行为规则（分离、对齐、聚合、猎物吸引、敌人规避）来更新蜻蜓的速度和位置，以实现全局搜索与局部搜索的平衡。本文详细介绍 DA 的数学模型、关键公式，并对 MATLAB 代码进行了逐行详细注释，以帮助读者理解

患得患失949

【后端】【djanog】【进阶】【models】自定义模型方法 (`Model Methods`)——封装业务逻辑Django 的模型方法是 models.Model 类中的普通 Python 方法，主要用于封装业务逻辑，让代码更加清晰、可复用。

群体智能优化算法-灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO，含Matlab源代码）灰狼优化算法（GWO）是一种模拟灰狼群体捕猎行为的智能优化算法。GWO 通过模仿灰狼的领导等级（Alpha、Beta、Delta 和 Omega）以及围猎、追踪、包围和进攻猎物的策略来进行优化搜索。该算法具有简单、参数少、计算效率高的特点，广泛应用于函数优化、机器学习、图像处理等领域。本文提供 GWO 的 MATLAB 实现，并详细解析其算法逻辑。

群体智能优化算法-模拟退火优化算法（Simulated Annealing, SA，含Matlab源代码）模拟退火（SA）算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法，其核心思想来源于热力学中的退火过程：将材料加热到高温后再缓慢冷却，使其分子结构趋于最低能量状态，从而获得稳定结构。SA 算法利用 Metropolis 准则来决定接受新的解，以一定概率接受劣解，从而避免陷入局部最优。SA 具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点，被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。

群体智能优化算法-黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA，含Matlab源代码）黏菌优化算法（Slime Mould Algorithm, SMA）是一种受生物启发的新型随机优化方法，其灵感来源于黏菌在食物搜索过程中形成的动态网络结构。SMA 通过模拟黏菌对化学物质的感知与移动方式，引导搜索代理进行全局探索和局部开发。算法采用适应度加权策略，使得较优个体获得更大的影响力，同时结合随机扰动和边界检查，保证算法的稳定性和收敛性。实验结果表明，SMA 具有良好的优化能力，在求解高维复杂优化问题时表现优异。该算法可广泛应用于工程优化、模式识别和机器学习等领域。

群体智能优化算法-粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO，含Matlab源代码）粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的优化算法，受鸟群觅食行为的启发。PSO 通过模拟粒子（个体）在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置（pBest）和全局最优位置（gBest）动态调整速度和位置，从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO 具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点，广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。

群体智能优化算法-䲟鱼优化算法 (Remora Optimization Algorithm, ROA，含Matlab源代码）䲟鱼优化算法（Remora Optimization Algorithm，ROA）是一种基于䲟鱼在海洋中寄生与捕食者间交互关系而提出的元启发式算法。通过模拟䲟鱼在宿主附近进行寄生、吸附和随机机动等行为，ROA 在全局与局部搜索之间取得平衡。本文提供了算法的核心原理及完整的 MATLAB 代码，并通过中文详细注释帮助读者快速理解与应用。

Caffeine 缓存：简介、优势及应用场景在现代应用程序中，缓存技术已经成为提升系统性能的关键工具之一。尤其是在高并发、低延迟的场景下，如何高效地管理缓存成为开发者关注的重点。Caffeine 是一个基于 Java 的高性能缓存库，因其优秀的性能和灵活的配置选项，迅速成为业内广泛使用的缓存解决方案。本文将深入探讨 Caffeine 缓存的优势、适用场景以及其如何与其他缓存策略（如三级缓存）协同工作，进一步提升系统的性能。

WPF与其他技术的集成：与 WinForms、WCF 等协同工作WPF与其他技术的集成：与 WinForms、WCF 等协同工作，在软件开发领域，很少有单一技术能够满足所有的业务需求。Windows Presentation Foundation（WPF）作为强大的用户界面开发框架，在构建现代化、美观且交互性强的应用程序方面表现出色。然而，在实际项目中，往往需要与其他技术协同工作，以实现更全面的功能。本文将深入探讨 WPF 如何与 WinForms 和 WCF（Windows Communication Foundation）集成，通过丰富的代码示例详细解释相关概念

通信小小昕

FPGA|Verilog-SPI驱动最近准备蓝桥杯FPGA的竞赛，因为感觉官方出的IIC的驱动代码思路非常好，写的内容非常有逻辑并且规范。也想学习一下SPI的协议，所以准备自己照着写一下。直到我打开他们给出的SPI底层驱动，我整个人傻眼了，我只能说，嗯，这个SPI驱动和之前的IIC驱动一定不是一个人写的，本次给出的SPI驱动真的太差劲了，我虽然按照他的思路写了，但是感觉写下来非常难受，还是咬牙坚持下来了，下面我们就来分析一下官方给的SPI的驱动代码的不足之处：

老马啸西风

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dp 凸优化时间有点仓促，过几天会补。来自 czz 学长的课，SMWC -> Day4 。凸函数即为一阶导单调的函数，在 OI 中通常体现为差分后单调的函数。这类具有凸性的问题在最优化问题中十分常见，通常具有其对应的线性规划或者费用流模型，也通常使用反悔贪心或者模拟费用流等方法解决。

如何优化Elasticsearch大文档查询?记录一次业务复杂场景下DSL优化的过程B端商城业务有一个场景就是客户可见的产品列表是需要N多闸口及各种其它逻辑组合过滤的，各种闸口数据及产品数据都是存储在ES的(有的是独立索引，有的是作为产品属性存储在产品文档上)。

第30章汇编语言--- 性能优化技巧汇编语言是用于直接编程计算机硬件的低级语言，它几乎是一对一地映射到机器指令。因为汇编代码与特定处理器架构紧密相关，所以在讨论性能优化技巧时，通常需要考虑具体的CPU架构和指令集。

神经网络与数学建模

AHA-RF|人工蜂鸟-随机森林-回归-降维|多变量特征筛选降维-回归预测|Matlab目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、算法介绍：四、完整程序下载：本代码基于Matlab平台编译，将：AHA(人工蜂鸟优化算法)与RF（随机森林）相结合，进行多输入、多特征数据的回归预测

图片和媒体资源的优化：提升Web应用性能与用户体验的关键在现代Web开发中，图片和媒体资源（如音频、视频）的质量和加载速度对用户体验有着直接影响。高质量的媒体资源能够增强网站的视觉吸引力和互动性，但过大的文件体积却可能导致页面加载缓慢，影响用户满意度和SEO表现。因此，优化这些资源不仅是技术上的挑战，更是提高用户参与度和商业成功的必要手段。本文将详细介绍如何通过多种技术和最佳实践来显著优化图片和媒体资源，从而改善Web应用的整体性能。