机器学习及其分支深度学习主要任务是模拟或者实现人类学习行为，这些学习方法近年来在目标分类、语音识别等各项任务中取得巨大突破。
机器学的各种优化器极大了改善了学习模型的训练速度和泛化误差。
优化方法和超参数作为观察训练模型的窗口，能够探索学习模型的结构和训练机制，是机器学习研究的重点之一。
对机器学习的优化器与超参数理论研究进行了综述，回顾了超参数的一般搜索方法，对和优化器直接关联的批量大小、学习率超参数的设置方法进行了总结，对优化器和超参数需要进一步研究的问题进行了讨论。

EMC（电磁兼容）问题分析与解决是电子设计和测试领域的重要议题。
在产品设计和开发过程中，EMC测试确保产品能够正常工作而不受电磁干扰影响，同时也不会对外部环境产生不可接受的电磁干扰。
EMC测试包括辐射发射测试、传导发射测试和静电放电测试。
辐射发射超标意味着产品在工作时对外发射的电磁波超过了限制标准，导致的电磁干扰可能导致其他设备不能正常工作。
传导发射超标则是指通过电源线或其他连接线路发出的干扰电流超过了标准。
静电放电问题则关注的是产品对外部静电放电的抵抗能力。
在EMC问题分析中，可以识别几个主要的要素：干扰源、耦合路径和敏感设备。
只有当这三个要素都存在时，才会形成EMC问题。
对于干扰源，常见的包括开关电源、继电器、马达、时钟等。
它们在运作过程中产生的电磁波可能超出限制，导致EMI（电磁干扰）问题。
耦合路径是干扰信号传输的通道，比如电缆、PCB线路、空间等。
敏感设备则是对电磁干扰比较敏感的电子组件。
工程师在进行EMC问题解决时，首先需要定位问题的源头。
定位的方式可以分为直觉判断和比较测试。
直觉判断依赖于工程师的经验积累，而比较测试则结合测试仪器和经验进行详细的定位。
对于辐射发射问题的解决，可以通过以下方法：1.减小差模信号的环路面积：在电路板设计阶段，通过合理布局，尽量减少差模电流形成的环路面积，从而降低辐射。
2.减小共模信号的回路路径：优化PCB布局设计，缩短共模电流的路径，减少辐射。
3.加大共模阻抗：在电源线路和信号线路上增加共模扼流圈、共模滤波器等，提高共模信号的阻抗，减少高频噪声电流。
4.增大干扰源与敏感电路的距离：物理上远离干扰源和敏感设备，以减少相互间的耦合。
另外，对于辐射发射超标的原因，工程师应该对辐射图进行分析，根据扫描图的不同形态判断出可能的问题所在。
例如，在30-300MHz频段内呈现包状扫描图，可能是电源问题引起的；
而扫描图中出现尖点，则可能是由电路中的晶振电路的倍频引起的。
通过频谱分析，在样机上找到远场中出现的频点，可以帮助确定辐射源。
此外，还可以采取一些基本的EMC设计措施，比如：-在连接线处加上磁环，以减少高频信号的辐射。
-使用屏蔽线缆，降低信号线的辐射和抗扰度。
-对PCB板的接口进行滤波处理，减少高频干扰信号的泄漏。
EMC问题的解决需要工程师在产品设计前期就充分考虑电磁兼容性问题，通过优化电路设计、PCB布局、器件选型以及采取适当的屏蔽和滤波措施，减少电磁干扰，确保产品能够通过EMC测试。
即使在产品设计阶段没有充分考虑EMC问题，通过后期的分析与整改，也可以有效解决EMC问题，达到电磁兼容标准。

贪心法遍历一群点的最短路径不会原点进行了小优化

Aberdeen的一项调查显示，实施现代数据湖分析平台的组织在有机收入增长方面的表现优于同类公司9%。
这些领导者能够对数据源（如日志文件、来自点击流的数据、社交媒体和存储在数据湖中的联网设备）执行新型分析，如机器学习。
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智能优化算法选址，源代码，有注解，能运行

粒子群优化SVMpython代码

序列到序列（Seq2Seq）模型已被广泛用于会话领域的响应生成。
但是，不同对话方案的要求是不同的。
例如，客户服务要求所生成的响应是特定且准确的，而聊天机器人更喜欢多样化的响应以吸引不同的用户。
通过使用一般平均可能性作为优化标准，当前的Seq2Seq模型无法满足这些多样化的要求。
结果，它通常会生成安全且平常的响应，例如“我不知道”。
在本文中，我们针对不同的对话场景提出了两个针对Seq2Seq量身定制的优化标准，即针对特定需求场景的最大生成可能性和针对不同需求场景的条件风险价值。
在Ubuntu对话语料库（Ubuntu服务场景）和中文微博数据集（社交聊天机器人场景）上的实验结果表明，我们提出的模型不仅可以满足不同场景的各种要求，而且在衡量指标上均优于传统的Seq2Seq模型。
基础评估和人工评估。

基于ATO系统的列车速度曲线优化的MATLAB代码，应用了遗传算法进行优化

在MacBook上，我们平常下载的YY是打不开的，这里有个优化过的版本。
亲测可用不过版本不再更新了但是不影响使用

运用遗传算法，对天线的庞斑进行优化，得到最佳的线性阵列的分布

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。