人眼屈光系统经过长期的进化已经非常智能，但并不完美，存在多种光学像差。除了离焦、像散等低阶像差之外，人眼还存在着许多更加复杂的高阶像差，如彗差、球差、三叶草等。这些高阶像差不但给眼底视网膜高分辨率检查带来挑战，还降低了人眼自身的视觉分辨能力。研究高阶像差与视功能之间的相互关系将有助于提高我们的视光学认识，为优化视觉校正策略和视功能维护提供有益指导。但是，早期的相关研究均为单眼研究，而人类视觉为双眼视觉，其并非单眼的简单叠加。如何有效评价双眼高阶像差对双眼视功能的影响成为单眼像差校正与视功能研究的必然过渡和发展趋势。

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进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

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情感分析

本项目基于 weibo_senti_100k.csv 数据集，分别使用朴素贝叶斯、逻辑回归、LSTM、CNN、BERT等模型进行了实验，其中涉及的词向量表示方式包括one-hot、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vec、Glove等。对于Word2Vec和Glove词向量的构建过程，本项目也提供了相关代码。项目中模型的训练运行脚本为train.sh，如bert_train.sh，模型的测试运行脚本为test.sh，如bert_test.sh。此外，本项目也会给出如何将训练好的BERT模型以服务的形式进行部署，以满足商业应用中的实时性需求。针对具体模型的使用，请读者查看*_README.md文件。希望通过本项目的学习，读者能够对情感分析中常用的模型技术有进一步的理解。