Memcached内存阐发、调优、集群.

hive，功能调优，全方面提升认知

通过新一代高级语言Julia实现标准粒子群算法，代码简约，注释全，可拓展性强可直接用于求解无约束工程优化问题，也可基于此代码进行算法学术改进，算法应用拓展输入：决策变量数，种群规模，粒子群算法参数，最大迭代次数输出：最优解，最优适应度，测试问题三维描述图，动态粒子群更迭图，收敛迭代图

kayobe工具可以在物理服务器上直接部署一套完整的openstack私有云平台。
我先是从Openstack官网下载了纯英文版的KollaKayobe文档，然后换了大价钱使用科大讯飞翻译器进行了全文翻译。
现在5毛钱分享给各位，就算交个朋友。
Kayobe首先会连接裸金属服务器的BMC，然后通过ipmi安装操作系统并配置操作系统成为能部署openstack的状态，最后使用kolla-ansible一键完成容器化的openstack私有云平台的安装或者部署。
这是目前最优的部署架构，部署和升级非常省力。
只需一个2-3个人就能维护一个大企业的云平台。
学会了之后你可以出去接单赚钱。

研究表明，圈养的麻雀存在两种不同类型：发现者和加入者。
发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供寻食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。
在生活中我们仔细观察会发现，当群体中有麻雀发现周围有捕食者时，此时群体中一个或多个个体会发出啁啾声，一旦发出这样的声音整个种群就会立即躲避危险，进而飞到其它的安全区域进行寻食。
这样的麻雀被称为警觉者。
麻雀搜索算法就是利用麻雀的这种生物特性进行迭代寻优的优化算法。
本资源包含以下三部分内容：1.麻雀搜索算法的基本原理（两篇参考文献），非常适合用来学习。
2.麻雀搜索算法的matlab代码，注释详细，结构清晰。
3.五个群智能优化算法常用的测试函数。

汪文君GoogleGuava代码。
Guava之函数式接口、GuavaEventBus源码剖析以及优缺陷总结

Android功能调优方面总结

读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。
如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。
该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序)，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
图书目录第1章P神经网络的数据分类--语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络--非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优--非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计--公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法--多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测--基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆--数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类--高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化--旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测--意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化--如何更好的提升分类器的功能第14章SVM的回归预测分析--上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测--上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用--患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测--电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选--基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类--乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测--人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测--短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法--嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法--网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法--非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算--建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究--订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法--网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现--基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

HarryL.VanTrees著，最优阵列信号处置英文版ISBN0-471-22110-4

某运输公司旗下的驳运公司主要承运广东珠江三角洲二类港口与香港等地一类港口之间的业务运单。
由于没有一个调度计划，调度人员主要靠经验安排船舶运输，使得资源存在严重的浪费。
随着公司业务规模的扩大，公司担任人想为每天的运输进行排班，使得资源的使用达到最优。

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。