ChatGPT的提示语是指在用户与ChatGPT进行交互时，ChatGPT会给出的一些提示信息，以引导用户进行下一步操作或提供更好的交互体验。下面是对ChatGPT提示语的描述：1. 欢迎语：当用户第一次与ChatGPT进行交互时，ChatGPT会给出一个欢迎语，以表示对用户的欢迎和感谢。欢迎语通常包括问候语、介绍ChatGPT的功能和特点等。2. 提问引导语：当用户向ChatGPT提出问题时，ChatGPT会给出一些提示信息，以引导用户提出更具体、更清晰的问题。例如，ChatGPT可能会问用户需要了解什么方面的知识，或者需要了解哪些具体的信息。3. 回答提示语：当ChatGPT回答用户的问题时，ChatGPT会给出一些提示信息，以帮助用户更好地理解和使用回答。例如，ChatGPT可能会给出一些相关的链接、引用一些权威的资料或者提供一些实用的建议。4. 闲聊引导语：当用户想要与ChatGPT进行闲聊时，ChatGPT会给出一些提示信息，以引导用户进行更有趣、更富有意义的闲聊。例如，ChatGPT可能会问用户想要聊些什么话题，或者提供一些有趣的话题供用户选择。5. 感谢语：非常感谢你们。

此demo主要介绍的是完整的数据交互，从硬件-> unity -> webGL-> 服务端 -> 数据库之间的数据交互，解释了数字孪生的数据流。这是经过简化版的demo没有太多的功能，只有控制白天和黑夜，根据数据库的变化来动态的变化，并驱动硬件控制灯的自动开关。 1. 服务端NodeJS + 原因：nodeJs在可以非常快以比较低的代码量搭建服务端 2. 数据库-mySQL 3. 建模unity+C# 4. 硬件： + 开发板：NodeMCU集成开发板 + 优点：集成了esp8266芯片 + 语言：C语言 联系方式： 微信公众号：”拼搏的小浣熊“，有个人联系方式。（此项目中遇到的任何问题都可以无偿解答）

vrlm2.0教程交互式三维图形编程vrlm2.0教程交互式三维图形编程

仿饿了么添加购物车实现动画+购物车数据交互+二维码UI。

动态多目标优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解动态多目标优化问题,其已成为进化计算领城一个新的研究课题。本文首先介绍了动态优化问题的分类,然后描述了动态多目标优化问题的基本概念、数学表述,最后在当前对动态多目标优化进化算法的基本原理、设计目标、研究现状及性能度量讨论的基础上,提出了对动态多目标优化问题需进一步研究的关键问题。

交互多模(IMM)卡尔曼滤波器机动目标跟踪matlab(非常好).rar

变异(Mutation) 交叉(Crossover) 选择(Selection) 遗传操作 算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择 *

nsga ii算法代码MATLAB 演示“工具箱” 多目标优化的差分进化 这些代码是由（）在其理学硕士期间开发的。 在（）教授的指导下，在米纳斯吉拉斯州联邦大学就读。 Octave-Matlab文件夹包含Octave的实现（也应在Matlab上工作）。 实现了以下算法： 后验方法（无首选项）： – DEMO [1]：具有非支配排序的常规DEMO； – IBEA [2]：使用指标代替DEMO。 先验的或交互式的（具有首选项）： – R-DEMO [3]：R-NSGA-II，但改用DEMO； – PBEA [4]：IBEA，但使用参考点； – PAR-DEMO（nds）[5]：我们提出的使用非支配排序的方法； – PAR-DEMO（ε）[5]：相同的方法，但使用指示符。 Fillipe的理学硕士论文可用，并包含了多目标优化和基于偏好的方法的广泛评论。 它还包含对基于首选项的自适应兴趣区域（PAR）框架的更广泛的描述和讨论。 如果您以任何方式使用这些代码，请引用我们的论文[5]： @article{Goulart2016, doi = {10.1016/j.ins.2015.09.015},

里面包含搭建的详细说明文档，node-v12.18.0-x64安装包，可用的chrome浏览器版本等，已测可用。

【智能优化算法】基于人工蜂群算法求解多目标优化问题附matlab代码.zip