JSR303，全称为JavaSpecificationRequest303，是JavaCommunityProcess(JCP)提出的一个关于BeanValidation的标准，旨在提供一种统一的方式来验证JavaBeans对象的属性。
这个标准定义了一种元数据模型以及相关的API，使得开发者可以在运行时对对象进行校验，确保数据的正确性。
在JSR303中，主要涉及到三个关键组件，这些组件在描述中提到的三个jar包中体现：1.**HibernateValidator**：作为JSR303的实现，HibernateValidator是领先的JavaBeanValidation框架。
`hibernate-validator-4.3.2.Final.jar`就是这个实现的版本。
它提供了丰富的约束注解，如`@NotNull`,`@Size`,`@Pattern`等，可以方便地在bean的字段上声明验证规则。
此外，HibernateValidator还支持自定义验证注解和约束，以及国际化消息支持，以适应不同的应用场景。
2.**JBossLogging**：`jboss-logging-3.1.0.CR2.jar`是JBoss社区开发的日志框架，它为应用提供了一个统一的日志接口，可以适配多种日志实现，如Log4j、Logback等。
在HibernateValidator中，JBossLogging用于处理验证过程中产生的日志信息，帮助开发者追踪错误和调试代码。
3.**ValidationAPI**：`validation-api-1.0.0.GA.jar`是JSR303规范的API接口定义，包含了验证的核心接口和注解。
例如，`javax.validation.Validation`接口提供了验证器的创建，`javax.validation.ConstraintViolation`接口表示验证失败的情况。
这个API使得其他库可以轻松地与JSR303兼容，无论它们是否使用了HibernateValidator的具体实现。
这三个库一起构成了JSR303验证机制的基础。
在实际开发中，通常会将这些jar包加入到项目的类路径中，然后在Bean对象的属性上使用JSR303提供的注解进行约束声明，通过`Validator`接口进行验证操作。
例如：```javapublicclassUser{@NotNullprivateStringname;@Size(min=6,max=20)privateStringpassword;//gettersandsetters}```在此基础上，可以创建一个`Validator`实例，对User对象进行验证：```javaValidatorFactoryfactory=Validation.buildDefaultValidatorFactory();Validatorvalidator=factory.getValidator();Useruser=newUser();Set＞violations=validator.validate(user);if(!violations.isEmpty()){for(ConstraintViolationviolation:violations){System.out.println(violation.getMessage());}}```这样，当用户输入不符合规则的数据时，系统将打印出相应的错误信息，从而提供良好的用户体验和数据安全性。
JSR303和其相关实现的使用，简化了数据验证的代码，提高了代码的可读性和可维护性，是现代Java应用中不可或缺的一部分。

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在生命科学领域中，人们已经对遗传(Heredity)与免疫(Immunity)等自然现象进行了广泛深入的研究。
六十年代Bagley和Rosenberg等先驱在对这些研究成果进行分析与理解的基础上，借鉴其相关内容和知识，特别是遗传学方面的理论与概念，并将其成功应用于工程科学的某些领域，收到了良好的效果。
时至八十年代中期，美国Michigan大学的Hollan教授不仅对以前的学者们提出的遗传概念进行了总结与推广，而且给出了简明清晰的算法描述，并由此形成目前一般意义上的遗传算法(GeneticAlgorithm)GA。
由于遗传算法较以往传统的搜索算法具有使用方便、鲁棒性强、便于并行处理等特点，因而广泛应用于组合优化、结构设计、人工智能等领域。
另一方面，Farmer和Bersini等人也先后在不同时期、不同程度地涉及到了有关免疫的概念。
遗传算法是一种具有生成+检测(generateandtest)的迭代过程的搜索算法。
从理论上分析，迭代过程中，在保留上一代最佳个体的前提下，遗传算法是全局收敛的。
然而，在对算法的实施过程中不难发现两个主要遗传算子都是在一定发生概率的条件下，随机地、没有指导地迭代搜索，因此它们在为群体中的个体提供了进化机会的同时，也无可避免地产生了退化的可能。
在某些情况下，这种退化现象还相当明显。
另外，每一个待求的实际问题都会有自身一些基本的、显而易见的特征信息或知识。
然而遗传算法的交叉和变异算子却相对固定，在求解问题时，可变的灵活程度较小。
这无疑对算法的通用性是有益的，但却忽视了问题的特征信息对求解问题时的辅助作用，特别是在求解一些复杂问题时，这种忽视所带来的损失往往就比较明显了。
实践也表明，仅仅使用遗传算法或者以其为代表的进化算法，在模仿人类智能处理事物的能力方面还远远不足，还必须更加深层次地挖掘与利用人类的智能资源。
从这一点讲，学习生物智能、开发、进而利用生物智能是进化算法乃至智能计算的一个永恒的话题。
所以，研究者力图将生命科学中的免疫概念引入到工程实践领域，借助其中的有关知识与理论并将其与已有的一些智能算法有机地结合起来，以建立新的进化理论与算法，来提高算法的整体性能。
基于这一思想，将免疫概念及其理论应用于遗传算法，在保留原算法优良特性的前提下，力图有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其优化过程中出现的退化现象，这种算法称为免疫算法(ImmuneAlgorithm)IA。
下面将会给出算法的具体步骤，证明其全局收敛性，提出免疫疫苗的选择策略和免疫算子的构造方法，理论分析和对TSP问题的仿真结果表明免疫算法不仅是有效的而且也是可行的，并较好地解决了遗传算法中的退化问题。

intmain(intargc,char*argv[]){intnum_iamge_size=0;BYTE*pafScanblock1;//开辟缓存区char*file_path_name="C:/webservices/data/srtm/chinaclip.tif";GDALDataset*poDataset;//GDAL数据集GDALAllRegister();//注册所有的驱动poDataset=(GDALDataset*)GDALOpen(file_path_name,GA_ReadOnly);

这是faruto在libsvm基础上给出相应的辅助函数插件，方便用户来选取最佳的参数，包括：归一化函数:scaleForSVM；
pca降维预处理函数：pcaForSVM；
网格参数寻优函数(分类问题):SVMcgForClass；
网格参数寻优函数(回归问题):SVMcgForRegress；
利用PSO参数寻优函数(分类问题):psoSVMcgForClass；
利用PSO参数寻优函数(回归问题):psoSVMcgForRegress；
利用GA参数寻优函数(分类问题):gaSVMcgForClass；
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简介：
机器学习 深度学习 pytorch tensorflow

自己整理的bp-Adaboost-ga代码。
matlab语言编写，可以作优化，做预测。

ubuntu16.04cuda8.0nccl2.1.13多GPU交互

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本文将基于遗传算法(GeneticAlgorithms，GA)优化的改进广义回归神经网络(ImprovedGeneralRegressionNeuralNetworkbasedonGA,GRNNGA)做为NSSF（NetworkSecuritySituationForecas）网络安全态势预测。
GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow,STW）将各离散时间监测点的网络安全态势值(NetworkSecuritySituationValue,NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。
经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。