，是一种基于Pareto最优解的多目标优化算法。...想要进行初步学习的可以转至：作者 晓风wangchao，标题 多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2） 支配集与非支配集的了解可以参考书籍：《多目标进化优化》或者自行百度，csdn中其他的文章。...需要注意的是，本文讲解的是带约束条件的多目标优化，因此程序中也会掺和一些约束条件，NSGA-Ⅱ适用于解决3维及以下的多目标优化问题，即优化目标不大于3。...**V为优化参量的数目，M为目标函数的个数，归一化后的约束违反值维度为1。...end end 模拟二进制交叉 模拟二项式交叉合并约束边界的交叉策略由Deb等人在文献[2]中提出，本例运用此策略进行交叉操作，其中设计变量 ，模拟交叉算子进行单点交叉，有两个基本原则定义：
现实世界中的优化问题往往具有较高的复杂度和维数，称为LSGO问题，即Large-Scale Global Optimization。 此问题在各个领域的研究工作中都引起了极大的兴趣。...许多科学和工程应用程序被表述为LSGO问题，如设计大型电子系统，大量资源的调度问题，大规模交通中的车辆，路由问题网络，生物信息学中的基因识别，逆问题，化学动力学等。...在过去的十年里，大量的元启发式为了显著提高处理算法的性能，开发了算法或改进算法LSGO问题。 下表是常见的处理LSGO问题的算法与技术： ?...下面列出了LSGO问题的挑战： (1)搜索空间随着决策变量的数量呈指数增长; (2)元启发式算法通常的需要的计算代价太大（维度多，时间长）; (3)基于分治思想的CC方法需要研究变量的交互性（关联性）;...(4)高维特征的冗余性与不相关性较大（irrelevant and redundant）会降低算法的效率和性能。
论文的第一作者是汕头大学范衠教授，通讯作者是南京航空航天大学蔡昕烨教授。 受限于资源、环境等因素的约束，实际工程优化中的问题不可避免的是一个带约束条件的多目标（节能、环保、经济等目标）优化问题。...目前在学术界，在约束多目标优化方面的研究工作不仅由于其难度大而相对较少，甚至缺乏能够有效测试约束多目标进化算法性能的测试问题集。...首次对约束问题的难度类型进行了定义，提出了三种难度的约束类型，即多样性困难、可行性困难和收敛性困难。三种难度类型的约束能够任意组合，构成同时具有多种难度类型的约束多目标测试问题。...收敛性困难的约束： 图3 收敛性困难的约束函数 三种难度类型的约束类似于颜色中的三原色，它们之间能够任意组合，生成7种基本难度类型的约束（如图4(a)和表1所示）。...图4 难度类型和难度等级示意图 此外，所提出的难度可调、目标和约束可扩展的约束多目标测试问题构建框架（如下图所示）还可以构造约束高维目标（目标个数大于等于4）优化问题。
一、前言 前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloe】的粉丝问了一个Python基础问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习下。...__init__() b = B() 二、解决过程 这个问题挺基础的，看上去确实也不难。她就是想问hasattr(B, 'x') return True or False ?...，而这里输出的结果是False。 这里【月神】给出了一个实例代码，帮助理解。 还有一个补充。 其实这个题目就是在考察类变量和实例变量的问题，关于这个问题的文章，之前也发过好几篇文章了。...这篇文章主要分享了一个面向对象的类变量和实例变量问题，针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【月神】、【冷喵】给出的具体解析和代码演示，感谢【dcpeng】、【瑜亮老师】、【沈复】等人参与学习交流。
头文件中只能声明而不能定义变量 //h1.h int num = 1; ----------------------------------------------------------------...--------------- //h2.h #include "h1.h" //可以声明有一个外部变量num； extern int num; //extern int num=2; 给其赋值会发生错误...，因为此时是对num的定义，而cpp中不能对变量进行多次定义 ---------------------------------------------------------------------...cout<<num<<endl; //在cpp文件中可以随意赋值 num=2; //输出2 cout<<num<<endl; } Tips: 只有全局变量并且没有被...static声明的变量才能声明为extern 变量的声明未实际分配地址 #ifndef、#define、#endif可以保证在一个文件里只是定义一次。
一元函数中只有一个自变量，因此在某个点的导数即函数在该点的斜率，高中物理在路程-时间问题中赋予导数的含义为瞬时速度。 对于一个二元函数 ?...无约束问题引入 前面提到的梯度下降法和牛顿法都是求解无约束最优化问题的常用方法，无约束的最优化问题可以抽象为： ?...但是有很多实际问题是有约束的，拉格朗日乘子法就是解决有约束最优化的一种常用方法。 直观理解 ?...我们将拉格朗日函数求偏导之后就得到上述的梯度公式，因此我们可以将原约束优化问题转化为对拉格朗日函数 ? 的无约束优化问题。...在强对偶性成立时，将拉格朗日函数分别对原变量和对偶变量求导，再令导数等于零，即可得到原变量与对偶变量的数值关系。于是，对偶问题解决了，主问题也就解决了。
先上一段让大家比较蒙圈的代码，接下来再慢慢讲解 console.log(foo); var foo = 1; console.log(foo); function foo () { } 其实，在浏览器解析js代码的过程中...，会有一个预编译的过程，遇到function 函数定义的部分，会先将该部分的代码提前，所以我们在第一个console.log(foo)中，会打印出function foo(){}，第二个和第三个foo被变为...1，所以会打出来1 我们如果将var变成let，大家应该能想到会报错，ES6规定let定义的变量不需要重复定义，但是聪明的你知道是哪里报的错吗 ?...真是岂有此理，竟然还有比第1行还早执行的代码吗？这里其实是预编译的结果，好神奇，对不对
在利用Pycharm进行远程调试过程中，在配置好远程解释器后，运行代码是通过SSH直接执行的方式，远程进行命令和脚本调试。...假设我们运行时出现找不到动态链接库的问题： ssh://oldpan@176.32.12.18:22/home/oldpan/anaconda3/envs/pytorch/bin/python -u /...系统执行Shell脚本的时候，就是属于这种non-interactive shell。Bash通过BASH_ENV环境变量来记录要加载的文件，默认情况下这个环境变量并没有设置。...解决方法 这个时候修改bash_profile不起作用，需要修改当前用户HOME目录下的.bashrc，添加需要的环境变量即可。...而bash_profile是在我们通过SSH登录后再执行的命令和脚本，这种方式会使用Bash的interactive + login shell模式，这里面有两个概念需要解释：interactive和login
每一个工具都有它专门的作用，掌握使用方法只是很简单的入门阶段，更重要的是根据工具得到的信息去分析系统存在的问题以及性能瓶颈，每一个工具的使用和分析都可以单独成文。...这是进行线上问题排查的大门钥匙，有了它才能下手后面的动作。...jstack 查看 Java 进程内当前时刻的线程快照，也就是每条线程正在执行的方法栈情况，用于定位线程停顿、死锁等长时间等待的问题。 以下是 jstack 的帮助文档。...jstat jstat 主要用来通过垃圾回收相关信息来判断 JVM 性能问题，也可以查看类加载、编译的情况，主要的用法是通过持续的固定时间间隔的输出来观察。...，并且和上面介绍的几个工具有部分重合。
这对于评估系统扩展性和规划基础设施至关重要。稳定性与可靠性：在长时间运行和高负载情况下，确保系统不会出现崩溃或数据丢失等问题。这对维护用户信任非常重要。...性能优化的方式主要有以下几种代码分析能力作为IT部门的一员，不可避免地要和代码打交道，了解编程知识既能加深对性能测试的理解，还能提高和程序员沟通效率。...这些都是常见的分析方法，也容易掌握，掌握这些分析方法能够解决 80%以上的性能定位问题。操作系统操作系统统筹管理计算机硬件资源，针对不同业务，不同场景也会有一些可以优化的参数。...数据在数据库中的存储结构和搜索方式直接影响性能，大多数的性能调优都集中在数据库的存储及查询上。学好数据库的理论知识，学会分析SOL的执行计划是一种基础技能。...如何优化数据库呢?最直接的想法是减少Vaue长度，分析为什么Value这么长，能否减少或者压缩，之后才是从数据库的业务逻辑上去考虑优化。阅读后若有收获，不吝关注，分享，在看等操作！！！
凸优化问题的优势 凸优化问题的局部最优解就是全局最优解 很多非凸问题都可以被等价转化为凸优化问题或者被近似为凸优化问题（例如拉格朗日对偶问题） 凸优化问题的研究较为成熟，当一个具体被归为一个凸优化问题，...3.3 半正定矩阵的图像 同样我们可以给出二元半正定二次型的图像，即某个自变量的特征值为0从而保证当自变量取值为非零向量时，对应的函数值大于等于0恒成立。 ? 二元半正定二次型图像 凸优化问题 1....和 ? 均为凸函数，而 ? 均为仿射函数时, 上述的优化问题即凸优化问题。 2. 常见的凸优化问题 2.1 线性规划（LP, Linear Program） ?...2.3 二次约束的二次规划（QCCP, Quadratically Contrained Quaratic Program） ? 其中目标函数和不等式约束都是凸二次型。...其中需要最优化的变量 ? 是一个对称的半正定矩阵，且 ? 为对阵矩阵。 3.
DOCTYPE html> less语言变量和混合 ...id="three"/> NO.3:88888 列表文字详情 less变量和混合...,下面详见问题发生原因解析! ...第一次正常执行没有问题,且看第二次问题分析,第二次qlogo被执行的调用了参数 three.src=qlogo(6688330) 此时函数体应该是这个样子 可以console.log(qlogo) ...qlogo,此时qlogo的函数已经是一个具体的url地址 切记在函数名和函数体内的变量一定要区别开,不要遇到不知所措的坑,博主踩坑完毕!
() test(obj1) console.log(obj1.age) // 20 解释:此处obj和obj1引用的是同一个对象;那么问题来了,针对于引用类型,参数的传递是按照值还是按照引用呢?...执行环境中的代码在执行的时候，会创建变量对象的一个作用域链（scope chain）。这个作用域链决定了各级上下文中的代码在访问变量和函数时的顺序。...3.2 性能问题 垃圾回收程序会周期性运行，如果内存中分配了很多变量，则可能造成性能损失，因此垃圾回收的时间调度很重要。尤其是在内存有限的移动设备上，垃圾回收有可能会明显拖慢渲染的速度和帧速率。...这样实现的问题在于，分配那么多变量的脚本，很可能在其整个生命周期内始终需要那么多变量，结果就会导致垃圾回收程序过于频繁地运行。 由于对性能的严重影响，IE7最终更新了垃圾回收程序。...接触引用 将内存占用量保持在一个较小的值可以让页面性能更好。优化内存占用的最佳手段就是保证在执行代码时只保存必要的数据。如果数据不再必要，那么把它设置为 null ，从而释放其引用。
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...row.signs(产量约束符号，取"" 或">=") 和row.rhs(产量约束数值)构成产量约束条件。...col.signs(销量约束符号，取"" 或">=") 和col.rhs(销量约束数值)构成销量约束条件。...lpSolve 包和指派问题 指派问题(assignment problem) 属于0 - 1 整数规划，是一种特殊的整数规划问题。...direction 为逻辑变量，来决定求总费用的最大值还是最小值，默认求总费用的最小值。compute.sens决定是否进行灵敏度分析。 某商业公司计划开办5 家新商店。
优化问题求解：CIM主要用于解决优化问题，如图形划分、旅行商问题等，它通过找到能量最低的状态来寻找问题的最优解。 量子退火技术：相干伊辛机通常利用一种称为量子退火的过程来逐步找到能量最低的状态。...它广泛应用于解决优化问题，尤其是在量子计算领域。 以下是QUBO的一些关键特点： 二元变量：QUBO问题中的变量是二元的，即它们的值只能是0或1。...这一特性使得它特别适合用于量子比特（或qubits），这是量子计算的基本单位。 二次方程：QUBO模型的目标函数是一个二次方程，通常表示为二元变量的线性和二次组合。...这种形式使其适用于各种优化问题，包括图形理论、机器学习、金融模型等。 无约束优化：正如名称所示，QUBO问题是无约束的，意味着它不受任何外部条件或限制的影响。...然而，可以通过适当调整目标函数来间接地加入某些约束。 量子退火：QUBO问题通常是通过量子退火解决的。量子退火是一种量子算法，通过逐渐降低量子系统的能量来寻找问题的最优解。
这段时间要把tinyxml从静态库弄成动态库，要用到__declspec(dllexport)和__declspec(dllimport)来导出dll和lib文件。...终于弄明白了export和import的作用，下面从使用的角度来说明一下他们的功能。 ...cpp文件中 这样做的时候编译dll工程的时候没有问题，但是如果把dll和头文件提供给别人使用的时候就会出“unsloved symbol a”的问题。 ...dll的工程去lib中找到这个静态变量的定义。...int a;} 当使用A.dll的工程链接上A2.h后，就不会出现“unsloved symbol a”的问题了。
一般来说，从父进程产生出来的子进程都会默认继承父进程的环境变量。因此容器中的各个进程的环境变量应该是大致相同的。当然，在一些特殊的情况下，环境变量也会被重置，导致产生一些误解和问题。...下面就对容器中一些常见的情况进行相关讲解。 常见问题及解决 切换不同用户后环境变量消失 在容器中，启动后切换不同用户，比如使用su - admin切换admin用户后，发现配置的容器环境变量丢失了。...要想一劳永逸，最好的方式还是在容器启动或者镜像的环境变量中添加LANG={xxx}，选择合适的语言，从而避免因此导致的乱码问题。...ssh的环境变量问题 容器中启用sshd，可以方便连接和排障，以及进行一些日常的运维操作。 但是很多用户进入到容器中却发现，在docker启动时候配置的环境变量通过env命令并不能够正常显示。...这个的主要原因还是ssh为用户建立连接的时候会导致环境变量被重置。 这样导致的最大问题就是通过ssh启动的容器进程将无法获取到容器启动时候配置的环境变量。 了解了原理后，这个问题有个简单的方法解决。
这篇文章中讨论的方法是基于一种称为二次无约束二元优化 (QUBO) 的优化方法，由于它与 Ising 能量函数的联系，是解决量子绝热退火器 NP 难题的主要方法，反过来 描述了这种计算机背后的物理原理。...在 QUBO 公式中，问题由一组二元变量 q_i（例如 0 或 1、-1 或 1）、恒定权重 C 的方阵和我们希望最小化的目标（成本、损失）函数来描述 找到最优的 q_i： ?...问题是，y '的最终方程必须仍然是一个QUBO方程，这样约束就可以在更新的权值矩阵C '的定义中被重新约束。 要在 QUBO 术语中设置图分区问题，第一步是确定二进制变量代表什么。...其次，如果我们正在处理二元二次模型设置，我们需要进一步的约束以确保在 q 个变量中，只有 1 设置为 1，所有其他设置为 0。对于每个节点 i，该约束只是 ?_j q_ij = 1。...根据他们的说法： 这个混合求解器可以接受多达 5,000 个离散变量的问题，每个变量可以表示多达 10,000 个值的集合，以及总共 20 亿个线性加二次偏差 因此，总体目标函数 + 约束如下所示： ?
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 一、TempDB是什么?...2.1.用户临时对象 （1）由用户再会话中显示创建的实体表和上面的索引。重启后清空。 （2）全局临时表+索引。##开头的表。 （3）局部临时表及上面的索引。#开头的表。 （4）表变量。@开头。...是否具有统计信息 是否可以创建索引 是否是物理存储 临时表 Y Y Y 表变量 N N N 2.2.内部临时对象 在查询过程中存储临时数据的对象，如Sorts、假脱机、Hash关联和游标等。...三、TempDB上的存在的性能问题 3.1 空间使用情况 TempDB是系统数据库，被很多地方用到，如果配置和使用不当，空间会被迅速消耗，可能出现报错，影响服务器的正常运行。...（2）大量、频繁地创建和删除临时表及表变量 四、优化TempDB 1.配置文件的大小 默认配置： 初始大小8M 自动增长10%，不限制增长。 这个配置可以修改，要视生产环境的情况而修改。
以前总是追求新东西，发现基础才是最重要的，今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化。 一、TempDB是什么? 1.TempDB是一个系统数据库。从SQL Server2000开始就一直存在。...2.1.用户临时对象 （1）由用户再会话中显示创建的实体表和上面的索引。重启后清空。 （2）全局临时表+索引。##开头的表。 （3）局部临时表及上面的索引。#开头的表。 （4）表变量。@开头。...是否具有统计信息 是否可以创建索引 是否是物理存储 临时表 Y Y Y 表变量 N N N 2.2.内部临时对象 在查询过程中存储临时数据的对象，如Sorts、假脱机、Hash关联和游标等。...三、TempDB上的存在的性能问题 3.1 空间使用情况 TempDB是系统数据库，被很多地方用到，如果配置和使用不当，空间会被迅速消耗，可能出现报错，影响服务器的正常运行。...（2）大量、频繁地创建和删除临时表及表变量 四、优化TempDB 1.配置文件的大小 默认配置： 初始大小8M 自动增长10%，不限制增长。 这个配置可以修改，要视生产环境的情况而修改。
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