GBIF 物种地图 一个简单的物种地图，它结合了和谷歌地图，使用了 AngularJS 和其他一些很酷的东西。 演示： : 安装 运行npm install 运行bower install 运行gulp start 工具箱 本项目使用： 新产品管理 鲍尔 AngularJS 浏览器化 吞咽 SASS 去做 单元测试 文档 获取物种图像 为生产添加 gulp 任务（缩小 CSS、JS）

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【已验证源码】R2021a基于动画演示的梯度下降仿真.zip

拥挤距离广泛用于多目标优化，是“群体中特定解决方案周围的解决方案密度”的度量[1] 确定拥挤距离的程序在文献中给出如下 “拥挤距离计算需要根据每个目标函数值按数量级升序对总体进行排序。此后，对于每个目标函数，边界解（具有最小和最大函数值的解）被分配一个无限距离值。所有其他中间解被分配一个距离值，该值等于两个相邻解的函数值的绝对归一化差值。该计算继续使用其他目标函数。总体拥挤距离值计算为对应于每个目标的各个距离值的总和.” [1] 因此，对于给定的数据集，拥挤距离必须是唯一的。 然而，一些最常见的实现 [2,3,4] 似乎没有适当地计算拥挤距离。 在本次提交中，我们确定了涉及 4 个点和 3 个目标的两个数据集的拥挤距离。 这四个点都是非支配解。 dataset1 和 dataset2 之间的唯一区别是交换了两行。 根据拥挤距离的定义，数据集1和数据集2都应具有相同的拥挤距离。 然而

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通过举例 说明qt中信号与槽的对应关系（举例说明了槽与信号 一对一 多对一的关系，另外 一对多 多对多同学可以自己试着写一下哦 ） 举例简单明了 可以快速理解槽与信号的关系及用法