使其个性化： 从多个开始菜单布局中选择 将任务栏置于顶部或底部 更改开始菜单颜色、透明度和角 控制图标网格间距 调整任务栏模糊、颜色和透明度 使其富有成效： 恢复任务栏上下文菜单 将文件夹和页面添加到开始菜单布局 增强的搜索功能和更丰富的结果 将Stardock “Fences” 集成到“开始”菜单中 创建您自己的快捷方式链接

安装方式，以及如何使用

一个小巧但功能强大的便携式工具，可通过 Windows API 工作。 WPD 是在 Windows 中配置各种隐私设置的最便捷方式。 本工具能够关闭在安装系统后，微软为了搜集我们信息而开放的一些接口，这些接口如果自己寻找的话，很难找到和关闭。 比如我之前输入法出问题之后，在手动排查的时候，就发现，原来我们的键盘输入会默认上传到微软 软件通过Windows API工作的小巧但功能强大的便携式工具。 软件支持Windows11和命令行参数 打开之后会有两个选项，左边是本地的隐私服务，右边是远程的在线服务，比如系统更新，三方程序，系统遥测 软件通过Windows API工作的小巧但功能强大的便携式工具。 软件支持Windows11和命令行参数 打开之后会有两个选项，左边是本地的隐私服务，右边是远程的在线服务，比如系统更新，三方程序，系统遥测 在右边的远程在线服务，可以通过打开防火墙来禁止一些信息收集，可以看到，不仅可以禁止系统遥测，还可以禁止系统更新以及第三方应用程序的信息收集 而且软件还内置了快速、轻松的卸载Windows应用程序，也就是系统自带的应用程序 方便快捷的保护隐私

优化是数学建模的重要组成部分，而各种优化工具箱函数可以帮你快速解决优化问题。这里有绝大多数的建模优化函数的使用说明。

用MATLAB优化工具箱解线性规划 命令：x=linprog（c，A，b） 命令：x=linprog（c，A，b，Aeq,beq） min z=cX 1、模型： 2、模型：min z=cX 注意：若没有不等式： 存在，则令A=[ ]，b=[ ].

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PSO 最基本的代码已经在这里展示了。 它对刚接触编码的人最有帮助。 它可以用于任何优化问题。 作为一种启发式算法，它倾向于找到全局最小值，并且随着代码被矢量化，速度也得到了提高。 所提供的文件适用于无约束函数，但借助惩罚函数，可以轻松约束问题。 如果它适用于许多用户，我打算为 PSO 开发一个 GUI，并提供受约束的 PSO 文件。 还添加了广泛使用的用于检查 PSO 功能的基准功能。 还添加了改进的 PSO 文件，其中考虑了线性变化的惯性权重值。 如果有帮助，请在评论中告诉我。

各类优化工具集中打包在了一起

Hyperopt-sklearn是基于scikit-learn项目的一个子集，其全称是：Hyper-parameter optimization for scikit-learn，即针对scikit-learn项目的超级参数优化工具。由于scikit-learn是基于Python的机器学习开源框架，因此Hyperopt-sklearn也基于Python语言。Hyperopt-sklearn的文档称：对于开发者而言，针对不同的训练数据挑选一个合适的分类器（classifier）通常是困难的。而且即使选好了分类器，后面的参数调试过程也相当乏味和耗时。更严重的是，还有许多情况是开发者好不容易调试好了选定的分类器，却发现一开始的选择本身就是错误的，这本身就浪费了大量的精力和时间。针对该问题，Hyperopt-sklearn提供了一种解决方案。Hyperopt-sklearn支持各种不同的搜索算法（包括随机搜索、Tree of Parzen Estimators、Annealing等），可以搜索所有支持的分类器（KNeightborsClassifier、KNeightborsClassifier、SGDClassifier等）或者在给定的分类器下搜索所有可能的参数配置，并评估最优选择。并且Hyperopt-sklearn还支持多种预处理流程，包括TfidfVectorizer，Normalzier和OneHotEncoder等。那么Hyperopt-sklearn的实际效果究竟如何？下表分别展示了使用scikit-learn默认参数和Hyperopt-sklearn优化参数运行的分类器的F-score分数，数据源来自20个不同的新闻组稿件。可以看到，经过优化的分类器的平均得分都要高于默认参数的情况。另外，Hyperopt-sklearn的编码量也很小，并且维护团队还提供了丰富的参考样例。 标签：Hyperopt