低风险的商务智能实施高效方案

高效多目标优化 (TSEMO) 算法 该存储库包含“Thompson 采样高效多目标优化”（TSEMO）算法 [1] 的源代码。 该算法专为评估成本高的黑盒函数的全局多目标优化而设计。例如，该算法已应用于生命周期评估 (LCA) 和化学过程模拟成本的同步优化 [2]。但是，该算法也可以应用于其他黑盒功能，例如 CFD 模拟。它基于贝叶斯优化方法，构建高斯过程代理模型以加速优化。此外，该算法可以在每次迭代（批量顺序模式）中识别出几个有希望的点。这允许并行评估多个模拟。

C#批量插入，更新ORACLE 保存100万条数据大概3-5秒 保存或者更新100万条数据大概20秒 DataTable保存100万条数据大概1-2分钟 可能因环境原因时间有差异，不过可以看出性能还是很大提升的

在多目标进化算法中，时间复杂度过高是普遍的问题，特别是三个目标函数以上时，解的等级分配占用了过多的运算时间。针对三目标问题，利用帕累托支配关系，对解的等级分配进行研究，发现经典的等级排序及分配方法存在一定的冗余操作，需对全部的解先排序后，才能再分配等级并选择下一代，造成部分不必要的运算。为减少该冗余，利用帕累托非支配关系结合差分进化，实现高效三目标进化算法。算法每次迭代对种群中最高等级的个体进行计算，在分配等级同时进行选择后代个体操作，当后代种群生成时便跳出计算，从而减少个体的计算数量，降低运算量；同时给出该方法的相关理论分析和证明过程。针对一系列三目标优化问题，将提出方法与著名排序方法NSGAⅡ及近年来优秀的ENS方法进行对比实验。仿真实验结果表明，提出方法在时间复杂度和收敛速度上优于经典方法，稍差于ENS方法。在标准测试函数DTLZ1-DTLZ6的性能上，提出方法近似于ENS方法，优于NSGAⅡ算法，从而验证了提出方法的有效性和正确性。

xarray 是一个开源 Python 包，让多维数组处理更加简单、高效并有趣 xarray：ND 标记数组和数据集 xarray（以前称为 xray）是一个开源项目和 Python 包，它使处理标记多维数组变得简单、高效且有趣！ Xarray 在原始 NumPy 类数组之上以维度、坐标和属性的形式引入标签，从而提供更直观、更简洁且不易出错的开发人员体验。 该软件包包括一个庞大且不断增长的领域无关函数库，用于使用这些数据结构进行高级分析和可视化。 Xarray 受到熊猫的启发并大量借鉴，熊猫是一种流行的数据分析包，专注于标记的表格数据。 它特别适用于处理作为 xarray 数据模型来源的 netCDF 文件，并与 dask 紧密集成以进行并行计算。 为什么是xarray？ 多维（又名 N 维，ND）数组（有时称为“张量”）是计算科学的重要组成部分。 它们在广泛的领域中遇到，包括物理学、天文学、地球科学、生物信息学、工程、金融和深度学习。 在 Python 中，NumPy 提供了用于处理原始 ND 数组的基本数据结构和 API。 然而，现实世界的数据集通常不仅仅是原始数

地衣芽孢杆菌ZSP01来源的糖基转移酶UGTBL1表达及其高效催化合成红景天苷，陈天翼，董雯昕，植物界是糖苷类化合物等天然产物资源的巨大宝库。微生物来源的酶类往往具有催化活力较高和基因易于调控等特性，在天然产物合成中

基于Darwin Streaming Server的高效视频监控系统的设计与实现，刘天骄，李文生，随着视频监控系统的规模不断扩大，如何高效地对摄像头视频流进行管理分发，并支持移动客户端成为重要的问题。本文基于Darwin Streamin

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