PYthon中最先进的MEta启发式算法的集合（渐进式） “知识就是力量，分享是生活进步的前提。对某人来说，这似乎是一种负担，但这是实现永生的唯一途径。” --- 快速通知 嘿，在收到有关如何使用此库解决多个（许多）目标优化问题的许多问题之后？ 不好意思告诉您，该库仅用于解决单（单）目标优化问题。 由于处理多个目标函数与单个目标函数完全不同（更难）。 （查找Pareto前沿（参考前沿-真正的Pareto前沿）是NP难题。 因此，我目前正在制作一个新的库“ momapy”-（PYthon中最新的多目标/多目标元启发式算法的集合），用于解决多目标/多目标优化。 “ MOMAPY”将在这里托管： 介绍 MEALPY是适用于大多数最先进的种群元启发式算法的python模块，并已获得MIT许可。 该框架的目标是： 与所有人免费共享元启发式领域的知识 帮助所有领域的其他研究人员尽快访问优化

元学习(meta learning) 最新进展综述论文，共28页

Haploview软件显示单体型结构

作为一种比传统机器学习方法更有效的训练框架，元学习获得了广泛的欢迎。然而，在多模态任务等复杂任务分布中，其泛化能力尚未得到深入研究。近年来，基于多模态的元学习出现了一些研究。本综述从方法论和应用方面提供了基于多模态的元学习景观的全面概述。我们首先对元学习和多模态的定义进行了形式化的界定，并提出了这一新兴领域的研究挑战，如何丰富少样本或零样本情况下的输入，以及如何将模型泛化到新的任务中。然后我们提出了一个新的分类系统，系统地讨论了结合多模态任务的典型元学习算法。我们对相关论文的贡献进行了调研，并对其进行了分类总结。最后，提出了该领域的研究方向。

全国最新省市区行政区划数据汇总，最新汇总时间2020/04/01 数据来源于百度百科/维基百科最新信息

元矿工 Meta Miner：允许向任何阶层矿工添加算法切换支持。 不增加任何额外的采矿费。 检查mm.js内置帮助 Usage: mm.js [] [options] Adding algo switching support to *any* stratum miner is file name of config file to load before parsing options (mm.json by default) Config file and options should define at least one pool and miner: Options: --pool= (-p): is in pool_address:p

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HTTP Referer是header的一部分，当浏览器向web服务器发送请求的时候，一般会带上Referer，告诉服务器我是从哪个页面链接过来的

使用Tensorflow进行深度学习训练的时候，需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存，以便在此基础上继续训练或者使用。介绍这方面的博客有很多，我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍： http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 我对这篇文章进行了整理和汇总。 首先是模型的保存。直接上代码： #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #

vc++2010安装失败