临时制TSP 这是使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）解决旅行商问题（TSP）的源代码。 纸 如果您想了解更多详细信息，请参阅我们的论文“通过蒙特卡罗树搜索TSP的扩大邻域目标抽样” 。 依存关系 gcc> = 4.8.5 计算平台：Linux 快速开始 为了使用MCTS解决具有20个节点的TSP实例： cd $download -dir cd TSP-20-50-100 bash solve-20.sh 32 用法 数据集 我们的模型分别在两个数据集TSP-20-50-100和TSPLib上进行了测试，可从以下网站下载该数据集： 多线程 如果更快地解决TSP实例，则可以充分利用CPU。 默认情况下，我们基于32个线程来处理它们： cd $download -dir cd TSP-20-50-100 bash solve-20.sh 32 顺便说一下，我们的多线程方案仅适用于TSP-2

layui使用tree完美整合树形下拉菜单，实例已实现初始化下拉列表、动态赋值、获取选中值等功能，一看就懂，下载即用！

基于SpreadJS的Excel公式解析

初学C++练手的项目

一个简洁完善的javascript树结构控件，支持折叠收缩，添加删除，右键菜单 参考aimaraJS，用纯原生js代码实现，只有一个js文件，一个css文件，一个html展示页面

G6：TypeScript中的图形可视化框架。 什么是G6 是一个图形可视化引擎，它提供了一组基本机制，包括渲染，布局，分析，交互，动画和其他辅助工具。 G6旨在简化关系，并帮助人们获得关系数据的见解。 开发人员能够轻松地构建图形可视化分析应用程序或图形可视化建模应用程序。 强大的动画和互动 强大的布局 特征 丰富的内置项目：具有免费配置的节点和边； 可操纵的交互：十多种基本交互行为； 强大的布局：超过10种布局算法； 方便的组件：出色的能力和表现； 友好的用户体验：满足不同级别用户需求的完整文档。 支持TypeScript。 G6专注于“默认情况下良好”的原则。 此外，项目的自定义机制，交互行为和布局都可以满足自定义要求。 丰富的内置物品 安装 $ npm install @antv/g6 用法 import G6 from '@antv/g6' ; const d

需求： vue-cli项目树形控件：一级节点为本地节点，默认展开一级节点，增删改后局部刷新数据。 增加节点，点击确定后局部刷新，渲染新数据。 源码 element组件样式 <el-tree class="treeitems" :data="data" node-key="id" :props="defaultProps" :load="loadNode" lazy :default-expanded-keys="[0]" @node-click="handle

VUE展示组织架构的树组件,兼容IOS9，老版本浏览器也可以正常显示，效果可以自己调整

代码简洁优美

梯度提升决策树 梯度提升决策树的python实现。该算法的核心部分仅使用numpy实现。 参考 梯度提升算法的详细信息 目录 要求 使用方法（用法） 实际示例（示例） MNIST分类（binary_classification） 通过人工数据进行分类（二进制分类，回归问题） 设置 要求 需要以下库来运行示例 numpy scikit-learn matplotlib pandas scipy 快速开始 与Docker一起运行 这是将docker和docker-compose预先安装在主机上的条件。 首先使用docker-compose构建映像，然后使用守护程序启动容器。 docker-compose build docker-compose up -d 示例命令在容器内运行 # コンテナの内部に潜り込む docker exec -it gbdt-app bash # sample.py