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BrettSlatkin是Google的一名高级软件工程师,九年前他开始尝试使用Python来管理Google庞大的服务器群,他的建议：成为一个好的Python程序员之前毋须完全读完本书。
•课程1:使用表达式和语句：在课程1中，你会学习到如何以Python行者的风格撰写程序，所使用的方法会影响到你将来编写的每一段程序。
•课程2:使用解析器和生成器：在课程2中，你会学习如何使用解析器和生成器来处理和创建序列。
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•课程4:使用类：课程4聚焦于如何正确的使用Python的面向对象编程，同时避免一些常见的陷阱。
•课程5:并发和并行：课程5为你提供了Python内置函数的洞见，即编写的程序能够同时干很多事情。
•课程6:让程序更加的完善：在课程的最后一节，你可以学习到最佳的技术，从而让你的程序在生产环境运行时做到无懈可击。

上世纪90年代末，我国旅游地产开始发展，进入新千年，康养旅游进入“医疗加养老”的“双轨探索”，整体市场仍处于萌芽阶段。
2020年年初新冠肺炎疫情的大爆发促进“大健康”与“大养生”两大新康养元素纵向融合的同时，向智慧健康、生活方式等领域横向延伸。
新时代新环境下，更“惜命”的80、90后成为康养旅游的C位客群。
在政策环境走向多维融合，健康需求焕新的背景下，康养旅游受众、元素、产品组合、市场主体快速迭代，金融支持及缺失元素的陆续补齐后，中国的康旅行业将逐步走向可持续性的规范化发展。
本文旨在对以上课题进行探讨。

这道题经过分析后，其实转化为求解路径规划问题——广义旅行商问题针对广义旅行商问题这种NP难题，没有很好的可以求解出精确解的方法，比较常用的就是改良圈算法、动态规划和启发式求解算法。
其中启发式求解算法主要有遗传算法，蚁群算法，模拟退火算法、禁忌搜索算法等。
这里给出MATLAB自己编写的算法

主要是粒子群算法优化BP神经网络算法，注释写得很清楚，希望对你们有帮助

基于粒子群算法的PID控制器优化设计，里面包含完整的matlab代码教材

蚁群算法原理及其应用，只是深入讲解蚁群算法！感谢作者.

本文基于支持向量机（SVM）和改进的粒子群优化（IPSO）算法（SVM-IPSO）创建了双向预测模型，以预测碳纤维的性能和生产参数。
在SVM中，选择对预测性能有重要影响的参数至关重要。
提出了IPSO对它们进行优化的方法，然后将SVM-IPSO模型应用于碳纤维产量的双向预测。
SVM的预测精度主要取决于其参数，因此利用IPSO来寻找SVM的最佳参数，以提高其预测能力。
受小区通信机制的启发，我们通过将全球最佳解决方案的信息纳入搜索策略来提出IPSO，以提高开发效率，并采用IPSO建立双向预测模型：在前向预测的方向上，我们认为富有成效参数作为输入，属性索引作为输出；
在向后预测的方向上，我们将性能指标视为输入，将生产参数视为输出，在这种情况下，该模型成为新型碳纤维的方案设计。
来自一组实验数据的结果表明，该模型的性能优于径向基函数神经网络（RNN），基本粒子群优化（PSO）方法以及遗传算法和改进的粒子群优化（GA-IPSO）方法在大多数实验中都是如此。
换句话说，仿真结果证明了SVM-IPSO模型在处理预测问题方面的有效性和优势。

在自家老电脑里提取出来的，大概是1998年的版本，经典游戏《打砖块》，win95/98可以玩，xp和nt应该也可以没试过，win10和7经测试可以使用，现分享给大家，欢迎讨论与建群分享

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。