旅行商问题（Travelling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。在这个问题中，一个旅行商需要访问所有指定的城市，并最后返回到原始城市，但是每次只能访问一个城市，并且不能重复。目标是找到一条最短的可能路线。 这个问题是一个NP-hard问题，意味着没有已知的多项式时间算法可以解决所有实例。但是，可以使用近似算法或启发式方法来找到接近最优的解。 以下是一个简单的Python实现，使用贪婪算法来解决TSP问题： 注意：贪婪算法并不保证找到最优解，但它通常可以找到一个相对较好的解，并且运行时间相对较短。对于大型问题，可能需要使用更复杂的算法，如遗传算法、模拟退火或线性规划方法。

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种概率型优化算法，用于在给定大的搜索空间内寻找问题的最优解。该算法模仿了物理退火过程，即固体物质加热后再缓慢冷却以减少系统的能量，达到更稳定的状态。在模拟退火中，"能量"对应于优化问题的目标函数值，"温度"则是一个控制参数，用于决定接受较差解的概率，以避免陷入局部最优。 以下是一个使用Python实现的模拟退火算法示例： 在这个例子中，cost_function 是我们要优化的目标函数，neighbour_function 用于生成当前解的邻近解，simulated_annealing 函数实现了模拟退火算法的主体逻辑。我们从一个随机初始化解开始，通过不断迭代、生成新解、评估和接受或拒绝新解来寻找最优解。 请注意，模拟退火算法的性能高度依赖于初始温度、降温速率、最大迭代次数等参数的设置，以及邻居函数和目标函数的设计。在实际应用中，可能需要根据具体问题调整这些参数和函数。

pix2pix 有条件对抗网络的图像到图像翻译的PyTorch实现 纸和官方代码 介绍 Pix2Pix是一个图像到图像的翻译项目，它可以做很多事情，下面仅显示其中一些： 它基于条件GAN，其中条件不是矢量或图像，而是图像。如下所示： 发电机 本文比较了两种不同的生成器，编码解码器和U-Net。 结果表明，U-Net可以做得更好，这可能是因为U-Net具有一些跳过连接，这使您可以更好地了解底层功能。 判别器 本文使用patchGAN作为判别器，这意味着我们不判断整个图像对，而是判断一些图像补丁，然后取平均值。 这样可以加快训练阶段，并可以处理不同大小的图像。 数据集 团队还会发布一些不错的数据集，您可以免费下载。 我将使用城市景观数据集。 您可以下载自己喜欢的数据集并放入数据子目录。 要求 火炬0.4.0 火炬视觉 火 我使用pytorch 0.4.0来构建此项目，因此您需要更新py

主要介绍了Nodejs连接mysql并实现增、删、改、查操作的方法,结合实例形式详细分析了nodejs针对mysql数据库的的连接、mysql数据库的创建及nodejs针对mysql增删改查等相关操作具体实现技巧,需要的朋友可以参考下

VC++实现spy++源码获取窗口句柄的功能vs2015

网课实现的电商网站是vue2的，自己琢磨用vue3实现了一下

本项目采用YOLOv5实现垃圾分类目标检测。利用大量已标注目标检测数据集进行训练，对居民生活垃圾图片进行检测，找出图片中属于哪个类别的垃圾，并指示出在图片中的位置。 本工程YOLOv5使用PyTorch版的ultralytics/yolov5，在Windows系统上进行垃圾分类目标检测的项目演示。具体项目过程包括：数据集及格式转换、探索性数据分析（EDA）、安装软件环境、安装YOLOv5、修改YOLOv5代码(为支持中文标签）、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、准备Weights&Biases训练可视化工具、训练网络模型、测试训练出的网络模型和性能统计。

爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常由搜索引擎、数据挖掘工具、监测系统等应用于网络数据抓取的场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： URL收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归或迭代地发现新的URL，构建一个URL队列。这些URL可以通过链接分析、站点地图、搜索引擎等方式获取。 请求网页： 爬虫使用HTTP或其他协议向目标URL发起请求，获取网页的HTML内容。这通常通过HTTP请求库实现，如Python中的Requests库。 解析内容： 爬虫对获取的HTML进行解析，提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath、Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和提取目标数据，如文本、图片、链接等。 数据存储： 爬虫将提取的数据存储到数据库、文件或其他存储介质中，以备后续分析或展示。常用的存储形式包括关系型数据库、NoSQL数据库、JSON文件等。 遵守规则： 为避免对网站造成过大负担或触发反爬虫机制，爬虫需要遵守网站的robots.txt协议，限制访问频率和深度，并模拟人类访问行为，如设置User-Agent。 反爬虫应对： 由于爬虫的存在，一些网站采取了反爬虫措施，如验证码、IP封锁等。爬虫工程师需要设计相应的策略来应对这些挑战。 爬虫在各个领域都有广泛的应用，包括搜索引擎索引、数据挖掘、价格监测、新闻聚合等。然而，使用爬虫需要遵守法律和伦理规范，尊重网站的使用政策，并确保对被访问网站的服务器负责。

基于AES的文件加密系统设计与实现

摘要： 随着人工智能技术的快速发展，图像分类作为其中一个研究方向受到越来越多的关注。在本文中，我们设计和实现了一个基于神经网络的图像分类系统。该系统使用卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征，并使用softmax分类器来分类图像。我们还使用了Python语言和Tensorflow框架来实现整个系统。最后，我们通过对标准数据集的测试，证明了我们系统的有效性和可行性。 关键词：图像分类；神经网络；卷积神经网络；softmax分类器；Tensorflow 第一章：绪论 1.1 研究背景和意义 随着社会的不断进步和科技的不断发展，图像应用已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。例如，在医学领域，医生需要使用X光片来进行疾病检测；在交通领域，交通部门需要使用监控摄像头来监控道路和车辆；在娱乐领域，人们需要使用相机和手机来记录和分享美好瞬间。 然而，随着图像数据的不断增加，人们需要更高效和准确地对这些数据进行分类和处理。因此，图像分类技术作为机器学习和人工智能的一个重要研究方向，受到了越来越多的关注。 1.2 研究内容和目的 本文主要研究基于神经网络的图像分类系统。我们旨在设计