使用螳螂优化算法来寻找目标函数 f(x) = x^2 的最小值，包含代码，注释。 打开 Python 环境，比如 Jupyter Notebook、PyCharm 或者命令行终端等等。 将上述代码复制粘贴到 Python 编辑器中。其中，Mantis 类定义了螳螂优化算法的实现细节，包括初始化、捕食、逃避和迁徙等过程，optimize 函数作为主函数对整个算法进行控制。在代码中定义一个函数 func，该函数接受一个一维数组（即位置向量）作为输入，并返回一个实数（即适应度值）作为输出。您需要按照具体问题设计相应的评价函数，并将其作为参数传递给 optimize 函数。

Apache SkyWalking SkyWalking ：一个APM（应用程序性能监视器）系统，专门为微服务，云原生和基于容器（Docker，Kubernetes，Mesos）的体系结构而设计。 抽象 SkyWalking是一个开源APM系统，包括对Cloud Native体系结构中的分布式系统的监视，跟踪，诊断功能。 核心功能如下。 服务，服务实例，端点指标分析 根本原因分析。 在运行时分析代码 服务拓扑图分析 服务，服务实例和端点依赖关系分析 检测到慢速服务和端点 性能优化 分布式跟踪和上下文传播 数据库访问指标。 检测慢速数据库访问语句（包括SQL语句） 报警 浏览器性能监控 基础架构（VM，网络，磁盘等）监控 跨指标，跟踪和日志的协作 SkyWalking支持从多种来源和多种格式收集遥测（度量，跟踪和日志）数据，包括 Java，.NET Core，NodeJS，PHP和P

‍《Android性能优化-大厂实战全解析》

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

NC330-17.75/0.4/540/540 型抽汽凝汽式汽轮机性能计算源代码-python版（包含一类修正二类修正计算） 根据运行参数挨个输入压力、温度、流量、发电机负荷等参数后，即可计算出汽轮机的高中压缸效率、试验热耗率，一类修正后热耗率、二类修正后热耗率，高加上端差、下端差、凝汽器过冷度等性能参数。计算方便准确。

基于柠檬酸的溶胶凝胶法制备不同尺度的锂离子电池正极材料LiFeBO3/C及其性能表征，周森森，吴状春，LiFeBO3/C是一种新型的正极材料，其具有循环寿命长，能量密度高，价格较低，理论容量高，环境友好等优点。本文通过基于柠檬酸的溶胶

采用窄相关技术和双△相关技术，对BPSK（1）信号和BOC（1，1）信号在不同预相关带宽和不同相关器间隔时的平均加权多径误差包络进行了仿真，提取了多径误差典型值。结果表明，随着相关器间隔的减小，多径误差逐渐减小，但当相关器间隔为0.1个码片时，多径误差的减小已不明显；多径误差并不是随着预相关带宽的增大一直减小，而是有一个最小值。

【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。

Web 前端性能优化是个大话题，是个值得运维人员持续跟踪的话题，是被很多网站无情忽视的技术

用户视角的网站性能：从用户角度,网站性能就是用户在浏览器上直观感受到的网站响应速度.用户的感受时间包括用户计算机和网站服务器通信的时间、网站服务器处理请求时间、用户计算机浏览器构造请求和解析响应数据的时间。开发人员视角的网站性能：开发人员关注的主要是应用程序本身及其相关子系统的性能,包括响应延迟、系统吞吐量、并发处理能力、系统稳定性等技术指标。运维人员视角的网站性能：运维人员更关注基础设施性能和资源利用率。响应时间：指应用程序执行一个操作需要的时间，包括从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。并发数：指系统能够同时处理请求的数。吞吐量：指单位时间内系统处理请求的数量。性能计数器：它是描述