列车运行调整就是在列车出现晚点时，改变列车在车站的到发时间及区间运行时分，提高正点率。结合我国铁路现 状及发展前景，提出列车运行调整的图论模型，建立相应整数规划模型，用C语言编制启发式算法求解算例，并对算例进行了 分析和比较。

神经终结者主题 终结主题与NERV-ous匹配，它受到海贼王启发的深色调，灵感来自Mattia Ferrari出色的Vim配色方案 安装： 如果您还没有终结器，请为其创建一个配置文件： mkdir -p ~/.config/terminator/ 将此存储库克隆到某个位置： git clone https://github.com/sgaraud/nervous-terminator-theme 将配置文件复制到终止程序config目录中： cp nervous-terminator-theme/config ~/.config/terminator/ 截屏

逆波场景 使用Three.js的Retrowave / Synthwave / Vaporwave启发场景 该场景不包含任何依赖关系。 如果要在项目中使用它，请遵循“如何安装”指南，否则请遵循“如何简单地检查演示”指南。 如何安装 以下指南针对的是非基于npm的项目（无webpack / browserify，vanilla JS）。 但是，它确实需要npm才能获取场景相关性。 您可以使用以下命令使用git子模块将此场景添加到您的项目中： git submodule add https://github.com/Moukrea/retrowave-scene.git your/desired/directory/retrowave-scene 然后，您必须通过npm获取此场景依赖项（three.js）： cd your/desired/directory/retrowave-sce

人工智能：2-4启发式搜索.pdf

求解单机调度问题的启发式算法研究.pdf

求解三维装箱问题的多层启发式搜索算法 - 计算机学报.pdf

为提高多元宇宙优化算法(MVO)的全局探索和局部开采性能,提出一种耦合横纵向个体更新策略的改进MVO算法(IMVO).横向更新策略是建立在宇宙种群层级的一种水平迁移进化机制,通过引入加权学习因子保证子代个体同时向多个父代宇宙继承位置信息,以改善种群的个体多样性和算法全局探索性能,适定性修正虫洞存在概率表达以保证种群个体间的充分信息交互;纵向更新策略是基于宇宙个体层级的一种纵向自我学习进化机制,根据最优宇宙历史信息,通过模拟认知的历史遗忘记忆特性实现记忆均值邻域的再开采,以增强算法局部开采性能.最后通过数值实验验证不同加权学习因子函数对算法性能的差异性影响,改进算法的优化性能和算法稳健性等.

【目录】 1、启发式对话系统 2、启发式对话系统中的知识 3、启发式对话管理

sklearn-crfsuite sklearn-crfsuite 是一个瘦 ( ) 包装器，它提供了与类似的接口。 sklearn_crfsuite.CRF是一个 scikit-learn 兼容的估计器：您可以使用例如 scikit-learn 模型选择实用程序（交叉验证、超参数优化），或使用保存/加载 CRF 模型。 许可证是麻省理工学院。 文档可以在找到。

波普 目录 是一个简单的单页Spotify克隆。 它允许用户与播放列表进行交互，流音乐，探索新音乐以及关注其他用户和艺术家。 项目设计̨ Bop于2018年4月在为期2周的时间内建成，是App Academy软件工程新手训练营的一部分。 这个怎么运作 Bop建立在Rails 5后端上，该后端连接到PostgresSQL进行数据库管理。 前端和后端之间的通信是通过Fetch AJAX请求进行的。 响应由JBuilder服务，并由React和Redux操作并显示。 React Player API用于更好地控制音乐。 功能概要 RESTful的 通常通过对API端点的标准HTTP请求来访问数据资源。 进行一些非RESTful路由是为了将某些动作（关注和播放列表保存）与其各自的控制器进行分组，以更好地组织路由。 安全的用户身份验证是从头开始构建的，并由应用程序内BCrypt密码哈希以及Sec