51单片机的一些常用的延时函数，比较常用，希望大家参考

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Linux C常用库函数手册及Linux命令大全 chm格式

强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(x2),tf.reduce_max(x2)) 输出结果： tf.Tensor([1. 2. 3

Perm函数是多自变量单目标函数，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，既适合传统优化算法函数，也适合是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性，大范围看，图像是一个漏斗形函数，人容易收敛，但是小范围看图像中间位置有一个小峰，最优值及近似最优值分布在峰的周围，优化的时候收敛方向首先向下寻优，然后是弧形走势，对应很多算法而言，需要不断调整，趋近最优解后，收敛路线比较狭窄，这个时候，如果算法参数设置的不合理，很容易在收敛路线左右震荡缓慢收敛，貌似简单并不简单的一个函数

Schwefel函数是一个典型的欺骗问题，有1个全局极小值点，距离另一个局部最优点很远，因此如果陷入局部最优就很难跳出,测试的是函数的全局搜索能力，和跳出局部最优的能力，对算法的要求较高，简单的算法不太可能求解最优解，一般需要启发式智能算法，比如粒子群算法，遗传算法，模拟退火算法，萤火虫算法，布谷鸟算法，灰狼算法，鲸鱼算法，鱼群算法，天牛须算法，烟花算法，蚁群算法，樽海鞘算法，鲸鱼算法，狮群算法等等各种来求解，后续会陆续推出这些算法的针对测试函数的求解代码，有疑问或者需要说明的，欢迎大家评论区留言，

Zakharov函数没有局部最小值，只有全局最小值，函数谷底明显，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，初学者者联系调试算法参数的一个入门级函数，有很好的实用性

Rastrigin函数有几个局部极小值。它是高度多模态的，但最小值的位置是规则分布的，函数谷底不明显，次峰依次接近主谷底角度，可以很好测试各种算法的全局收敛能力，是测试智能启发式算法性能的，很多初级算法容易陷入局部最优，往往需要对算法进行改进才能很好的寻找到最优解，是测试算法改进性能的很好的一个测试函数，特别二次改进，或者深度改进算法的时候，依然可以做出来对比效果，有很好的实用性，

STM8S 库函数例程，包含所有外设的基本操作，方便初学者