工程优化中的元启发式和进化算法，元启发式算法是独立于问题的算法，一般起源于自然观测，常见有遗传算法，粒子群优化等，本书对于目前性能最好的一系列算法基本进行介绍。

数据处理神器，版本2.15.0。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

BOML-用于元学习的Python双层优化库 BOML是一个模块化的优化库，它将几种ML算法统一为一个通用的双层优化框架。它提供了用于实现流行的双层优化算法的接口，因此您可以快速构建自己的元学习神经网络并测试其性能。 ReadMe.md包含简短介绍，以在少数镜头分类字段中实现基于元初始化和基于元功能的方法。除已提出的算法外，还可以使用较低级别策略和较高级别策略的各种组合。 元学习 当通过学习具有良好泛化能力的初始化来面对传入的新任务时，元学习效果很好。它甚至在提供少量培训数据的情况下也具有良好的性能，从而催生了针对不同应用的各种解决方案，例如少发性学习问题。 我们提出了一个通用的双层优化范例，以统一不同类型的元学习方法，其数学形式可以总结如下： 通用优化例程 在这里，我们在图中说明了一般的优化过程和分层构建的策略，可以在以下示例中快速实现它们。 文献资料 有关基本功能和构建过程的更多详

本文讨论网页自动跳转的几种实现方法。方法一：使用meta标签meta标签是html不可或缺的标签之一，它负责提供文档的元信息，其参数主要有： ① http-equiv： 与 文档中数据相关的HTTP文件首部 ② content： 与命名HTTP首部相关的数据 ③ name： 文档描述 ④ url： 与元信息相联系的URL当我们定义属性http-equiv为refresh，打开此Web页时系统将根据content规定的值在一定时间内跳转到相应页面，content=”秒数;url=网址”就是定义了过多长时间跳转到指定的网址。以下meta标签告诉系统一秒钟后页面自动跳转到黑马在线动力： <meta

元学习CODEBRIM 我们的CVPR19论文“使用COncrete缺陷桥桥梁图像数据集进行多目标混凝土缺陷分类的元学习卷积神经体系结构”的开源代码： 或 如果您使用内容（例如数据集），请引用该论文： Martin Mundt，Sagnik Majumder，Sreenivas Murali，Panagiotis Panetsos，Visvanathan Ramesh。 具有混凝土缺陷桥图像数据集的多目标混凝土缺陷分类的元学习卷积神经体系结构。 IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2019年 数据集 该数据集位于： : 请注意，该数据集仅被许可用于非商业和教育用途，如上面链接中数据集随附的许可证文件所指定的那样。 这是数据集的示例（本论文的图1）： 论文代码 开源代码包括：PyTorch和TensorFlow数据加载器，MetaQNN的PyTorch代码和ENAS

3、用Meta-分析图(森林图)展示结果 一条短横线代表一个试验结果的可信区间(CI)，越短结果越精确、越肯定 中线代表OR=1 最下方的棱型符号代表所纳入试验的综合结果 短横线/棱型符号与中线接触或相交示差异无统计学意义。对不利结局，短横线在中线左边示有效，在右边示无效，对有利结局则相反。

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