群体智慧起源于在不同意见讨论决策型式，包括细菌、动物、人类与电脑。群体智慧的研究可能会考虑包括社会学科、计算机科学与群众的行为，它是一门由夸克到细菌、植物、动物到人类社会等群体行为的研究。群体智慧 群体智慧(Collective Intelligence)，是由Peter Russell(1983),Tom Atlee (1993), Howa
原创
2013-05-14 15:19:37
1196阅读
蚁群理论：
1.单个个体智慧很低。做出的选择是随机的多样性的
2.个体释放出信息素，是一种正向反馈
3.每个个体完成的任务很简单，群体就体现出了高智慧
群体智慧在SE中的应用：
1. 外链体现群体智慧
外链就是指从别的网站导入到自己网站的链接。导入链接对于网站优化来说是非常重要的一个过程。导入链接的质量直接决定了我们的网站在搜索引擎中的权重。
2.点击投票原理
百度
原创
2010-09-02 14:29:48
474阅读
1、线性群体的概念 线性群体中的元素次序与其位置关系是对应的。在线性群体中，又可按照访问元素的不同方法分为直接访问、顺序访问和索引访问。 对可直接访问的线性群体，我们可以直接访问群体中的任何一个元素，而不必首先访问该元素之前的元素。 对顺序访问的线性群体，只能按元素的排列顺序从头开始依次访问各个元素
原创
2022-08-18 17:14:34
45阅读
同样可以用数组或链表来存储队列中的元素。由于队列操作不同于一般线性群体操作的特殊性，需要专门涉及队列类。 队列也有三种基本状态：一般状态、对空、队满。 无论采用那种数据结构，队列类的数据成员都应该包括：队列元素、队头指针、队尾指针。 队列类中函数成员应该能够实现下列基本操作：初始化、入队、出队、清
原创
2022-08-18 17:13:24
44阅读
链表是一种动态数据结构，可以用来表示顺序访问的线性群体。 链表的第一个结点称为头结点，最后一个结点称为尾结点
原创
2022-08-20 00:03:38
26阅读
栈是一种线性群体，因此栈的数据可以用数组或链表来存储。 由于栈的访问特性，故直接用数组类和链表类来解决栈的问题是不合适的，而是需要专门设计栈类。 要完整地保存栈的信息，栈类的数据成员至少应该包括栈元素和栈顶指针。由于栈元素即可以用数组也可以用链表来存放，栈类的结构也就有了两种：基于数组和基于链表。基
原创
2022-08-18 17:13:49
37阅读
常见群体智能优化算法遗传算法定义基本知识点编码适应度函数算法流程选择交叉变异粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）背景思想位置和速度迭代公式算法流程案例MATLAB代码蚁群算法背景算法原理算法流程算法相关参数关键步骤MATLAB代码实现布谷鸟算法背景算法流程莱维飞行位置更新算法案例源码下载 遗传算法定义遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是
在数千年的宏观演化过程中，这些机器已经学会了有效地应对他们的竞争对手，在智力和能源利用方面都遥遥领先。 他们不仅要与其他机器人作战，还要与星球上的生命世界作战。 这部作品中的幻想元素能够可靠地与进化和自然本身进行比较。自远古时代以来，人们就对群体动物的行为（所谓的群体行为）感兴趣 — 迁徙到温暖国度的鸟群如何运作；蜂群如何生产食物；蚁群如何在创造复杂结构的同时生存；鱼群如何在行动整齐划一，且为什么
在Python编程中，群体注释的需求常常出现在需要对某一段代码进行临时禁用或详细文档描述的情况下。通过实现有效的备份策略、恢复流程，避免在灾难场景中损失，同时集成工具链，建议采用一系列预防措施和迁移方案。以下是解决“Python群体注释”问题的整理过程。
## 备份策略
在处理群体注释之前，首先要建立备份策略。这能够确保我们在进行修改时，有能力恢复到原来的状态。备份策略包括思维导图和存储架构的
前言 相信不少朋友使用过Unity3Dd的NavMesh系统为自己的游戏添加导航寻路功能。但是老版本的NavMesh功能虽然简单易用，但是个人在实际使用的时候经常会感觉到臃肿和不方便。这里对老版的NavMesh的使用方法就不再赘述了，我们来看看新版本的NavMesh系统有哪些变化。1.新版的NavMesh系统 新版的NavMesh并没有随着Unity的更新添加进引擎功能中，它作为一个开源工程放在了
单个种群只涉及到Ne一个参数的变化，当多个种群存在时，还会涉及到种群分离时间（t）和种群之间的迁徙率（m）。如果当前有K个种群，那么就会有K-1个祖先，有K-1次分离。所以对于一个10个种群的大群体而言，整个种群结构模型中会有19（当下10 + 祖先9）个Ne参数，9个时间t参数，同时会有162种迁徙率m参数。种群结构对等位基因频谱的影响在没有基因流的情况下，种群之间的分化Fst与有效群体数量Ne
原创
2020-12-29 21:09:57
1741阅读
种群的增长、缩小、分裂、融合等事件的发生都会在种群基因组多样性上留下印记。很多方法可以用来研究种群史，常用的参数有3个：有效群体数量（Ne）,迁徙率（m）, 和种群分裂时间（t）。种群史在基因组上留下的印记很容易和自然选择留下的印记相混淆，所以在研究自然选择时，或者在研究种群史的时候，一定要弄清它们之间的相互影响。种群史既然是历史，我们的研究也只能是在宏观的层面对其研究，没有哪一个研究能够精确的给
原创
2020-12-29 21:11:41
1162阅读
随着测序技术的进步，人们对群体的遗传学研究不仅局限在某个基因位点，而是迅速扩展到全基因组。以果蝇为例，从对一个位点的研究（1983年），到两个位点研究（1986年），到20个位点（1992），到105个位点（2003）再到全部位点（2007年之后）。当然，对全基因组的研究并不是简单的将对位点研究堆积起来，而是在一个更大尺度，当高水平上全面的了解选择和进化。在基因组水平对自然选择的识别目前已经有很多
原创
2020-12-29 21:07:34
913阅读
之前讨论的数据都是多态性数据，如果不使用多态性数据，仅仅使用几个群体或者物种之间的序列信息，也可以用来研究群体遗传。 通过两个物种推测祖系参数两个序列的分化通常要早于物种之间的分化。对于常染色体的位点，序列分化时间大概是在2NA代之前，NA是祖系有效群体数量。因此，可以以此来估计祖系的NA参数，但是这儿会有很多假设，比如各个位点的突变率相同，没有选择，没有迁徙，位点内部没有重组。如果这些条件不能满
原创
2020-12-29 21:08:48
1521阅读
一、中性学说分子水平上，生物的演化或物种的进化并不是自然选择引起的，而是由中性/近中性的突变等位基因经过遗传漂变引起的，从而形成分子水平上的进化性变化或种内变异。 分子演化的驱动力：遗传漂变 1、突变大多是中性的，对生物个体的生存既无害处也无益处 2、中性突变经过随机的“遗传漂变”固定，在分子水平上进化不依赖于自然选择 3、中性突变决定进化的速率，对于所有生物几乎是恒定的二、正选择vs负选择正选择
转载
2023-08-01 16:00:11
406阅读
前言 最近给客户做项目，客户有这样一个需求，就是不同SharePoint Group里面的人，进到页面里，看到的东西不一样。 最开始想到的解决方案是，通过前端代码来解决，但是这样会有两个问题，首先代码是异步的，可能会有延时；其次是前端代码读取用户组里的用户，然后和当前用户对比，写起来也比较麻烦。 正
原创
2021-07-24 11:12:04
119阅读
继上一篇的知识：接下来就根据下面这张图的，UserDao类的增、删、改、查方法，来进行对Spring通知的了解。一、 Spring通知类型1.1、前置通知：在目标方式执行之前的操作 获得切入点的信息 如： &nbs
是的，今天要说的就是果蝇算法，“果蝇”就是你理解的那个果蝇，这是在2011年由Wen-TsaoPan提出的有一种新型的群体智能优化算法。1，引言：演化式计算是一种共享名词，系指达尔文进化论的”适者生存，不适者淘汰”，以此观念来实际模拟自然界演化过程所建立的演算方式，例如早期Holland(1975)教授的遗传算法(GeneticAlgorithms)。然而，后进者开始将演化重心转移到动物的觅食行为
原创
2021-01-06 10:57:57
589阅读
Benchmark： DevBench：比较模型和人类语言学习发展过程。 MLAgentBench： MLE-bench：kaggle AIOS： WebArena：Web
# 使用 Python 发送群体邮件的指导
在现代的开发环境中，能够批量发送邮件是一个非常实用的技能。本文将为刚入行的小白开发者提供一个完整的流程，教会您如何使用 Python 实现邮件群发。以下是主要步骤的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------|
| 1 | 安装所需的
