内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。

EBWO改进白鲸算法， 一种混合改进的白鲸优化算法 EBWO算法 改进点：两个点 1、引入准反向学习QOBL策略，提高算法的迭代速度 2、引入旋风觅食策略，提高算法开发能力 改进后的EBWO算法与原始BWO、GWO、WOA、SSA进行对比 效果好的不是一点点 包含23种基准测试函数均有 在当今快速发展的信息时代，优化算法作为解决复杂问题和提高系统性能的关键技术，一直受到广泛关注。白鲸优化算法（BWO）是近年来提出的一种新型智能优化算法，它模仿了白鲸捕食的行为，通过模拟白鲸在海洋中的觅食行为来解决优化问题。然而，像其他算法一样，BWO算法在实际应用中也存在一定的局限性，比如搜索效率和开发能力的不足。因此，为了克服这些缺陷，研究者们不断地对BWO算法进行改进和优化，EBWO（改进白鲸优化算法）应运而生。 EBWO算法引入了两个重要的改进策略：准反向学习（QOBL）策略和旋风觅食策略。QOBL策略的引入显著提高了算法的迭代速度。传统算法在优化过程中往往会陷入局部最优解，而无法快速跳出，导致效率低下。QOBL策略通过模仿自然界中动物的反向逃逸行为，允许算法在遇到不利于搜索的方向时，能够迅速调整方向，从而加快迭代速度，提高全局搜索能力。EBWO算法还引入了旋风觅食策略，这增强了算法的开发能力，即在找到全局最优解的邻域后，能更深入地挖掘这个区域，提高解的质量。这一策略使得EBWO算法能够在高维搜索空间中更加灵活和高效地找到问题的最优解。 通过与其他先进算法，如灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）和沙蚤算法（SSA）等的对比分析，EBWO算法在多种基准测试函数上的表现均优于它们。这表明，改进后的EBWO算法能够更有效地解决工程和科学领域中遇到的各种复杂优化问题。 此外，为了更好地理解和分析EBWO算法，在技术支持文档中也包含了算法的详细介绍和解析，以及对算法性能的详细评估。文档中提及的23种基准测试函数，覆盖了不同类型的优化问题，从简单的单峰函数到复杂的多峰函数，这些测试函数的使用有助于全面评估EBWO算法在各种条件下的性能。 通过这些基准测试函数的评估，我们可以看到EBWO算法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也显示出了良好的性能和强大的竞争力。它为解决各种工程优化问题提供了新的思路和方法，对于推动优化算法的发展具有重要意义。 EBWO算法作为一种混合改进的白鲸优化算法，通过引入QOBL策略和旋风觅食策略，有效提高了算法的搜索效率和开发能力。该算法在与多个先进算法的性能对比中表现出色，为解决优化问题提供了新的选择。随着算法在各个领域的广泛应用，相信EBWO算法将会推动相关技术的进步，并在实际工程问题中发挥重要作用。

kettle引入jar包，里面包含kettle-core-8.3.0.0-371.jar，kettle-engine-8.3.0.0-371.jar，metastore-8.3.0.0-371.jar，这三个 jar 包，如果通过 maven 引入不成功可以尝试一下通过 maven 命令将这三个jar包导入到 maven 仓库中

QT C++ AES字符串加密解密类库是一种在C++编程环境中使用QT框架实现的高级加密标准（AES）加密和解密工具。QT是一个流行的开源跨平台应用开发框架，广泛应用于桌面、移动和嵌入式系统。AES是目前广泛应用的对称加密算法，以其高效和安全性著称。 AES（Advanced Encryption Standard）是美国国家标准与技术研究所（NIST）于2001年制定的一种区块加密标准，取代了之前的DES。AES的核心在于一系列的替换和置换操作，包括字节代换、行位移、列混淆和轮密钥加。它支持128、192和256位的密钥长度，以及128位的区块大小，这使得攻击者难以破解。 在QT C++中实现AES加密解密，开发者通常会使用如QCryptographicHash、QSslCipher等QT提供的安全库。类库可能包含以下关键部分： 1. 密钥和初始化向量（IV）的管理：AES加密需要一个密钥和一个可选的初始化向量。密钥决定了加密和解密的密文，而IV则确保相同的明文在不同的加密过程中产生不同的密文，增加安全性。 2. 加密函数：这个函数接收明文字符串和密钥作为输入，通过AES算法生成密文。可能采用的模式有ECB（电子密码本）、CBC（密码块链接）、CFB（密文反馈）或OFB（输出反馈）等，其中CBC模式由于其良好的安全性通常被首选。 3. 解密函数：与加密函数相对应，接收密文和密钥，解密出原始的明文字符串。 4. 错误处理和边界检查：确保输入的字符串长度和格式符合要求，防止空指针、内存溢出等问题。 5. 示例代码：为了方便用户快速上手，类库通常会提供示例代码，展示如何创建密钥、设置IV、调用加密和解密函数，以及处理结果。 在文件列表中的"aesni"可能是实现AES加密的优化库，利用Intel的AES-NI指令集，这是一种硬件加速的AES操作，可以显著提高加密和解密的速度。 在实际开发中，使用这样的类库可以简化编码过程，提高代码的安全性和效率。但同时，开发者也需要了解加密解密的基本原理，确保正确使用，并采取适当的措施保护密钥的安全，比如不将密钥硬编码在程序中，定期更换密钥，以及在传输时使用安全通道等。 QT C++ AES字符串加密解密类库为开发者提供了一种便捷的方式来实现数据的安全存储和传输，结合QT的跨平台特性，可以在多种操作系统上应用，保障信息安全。

nanohttpd是一个java开源项目，对http服务做了很好的封装，使用起来非常方便。只需一个文件即可实现httpserver; nanohttpd 2.3.0是最新的版本，只需将资源中的jar包引入到工程中，按照例程进行开发，很轻松就可以拥有httpserver服务器哦

buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。 在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。 当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。 输入电压为20V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制下，输出很快为10V，且没有超调。 当加减载时，输出电压也一直为10V。 整个仿真全部采用模块搭建，没有用到S-Function。

引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略 本文主要讨论了引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略，旨在探索量化投资中的一种重要投资策略。动量Alpha策略认为前期上涨幅度较大的股票将会由于惯性作用持续战胜市场，给投资者带来超额收益。文章选取上证50指数成份股作为研究对象，对于大数据方法和情绪因子的数据挖掘和分析进行了研究，并应用动量Alpha策略对股票进行了选择和投资。 以下是本文的知识点总结： 一、量化投资的发展历史 量化投资是一种通过数量化方法和计算机程序化自动形成买卖指令，用以获得稳定收益的交易方式。量化投资的发展经历了萌芽、兴起，并在90年代达到繁荣。代表人物为詹姆斯·西蒙斯和詹姆斯·埃克斯设立的大奖章基金，连续二十年收益近40%，远超“股神”巴菲特同期收益21%。 二、动量Alpha策略的原理 动量Alpha策略认为前期上涨幅度较大的股票将会由于惯性作用持续战胜市场，给投资者带来超额收益。该策略认为股票的价格变化是由其历史价格走势所决定的，通过对股票的历史价格走势进行分析，可以预测股票的未来价格变化。 三、大数据方法在量化投资中的应用 大数据方法由于其复杂多样，数据量巨大以及产生的非结构化数据可以形成有效信息。通过对非结构化情绪文字的处理形成结构化情绪数据，可以为投资选股形成一个新的思路，即情绪高涨的股票通常会得到更多关注。 四、本文的研究结果 本文选取了上证50指数成份股作为研究对象，对于大数据方法和情绪因子的数据挖掘和分析进行了研究，并应用动量Alpha策略对股票进行了选择和投资。实证分析表明模拟的九种策略有七种可以获得超额收益率，且形成期为20天或30天，持有期为70天的动量策略可以达到高于25%的超额收益率和高于40%的总收益率。 五、量化投资在中国的发展前景 量化投资在中国的发展起步较晚，但随着市场股指期货的推出和更多金融产品的发明，我国量化投资可操作性得到有效的提高，为国内量化投资提供了新的契机。 本文探索了引入大数据因子选股的Alpha动量交易策略，并对量化投资的发展历史、动量Alpha策略的原理、大数据方法在量化投资中的应用、本文的研究结果和量化投资在中国的发展前景进行了讨论，为读者提供了一个系统的了解量化投资的机会。

maven本地引入tongweb7的jar包的方法

为了实现高成像要求，投影光刻物镜在设计时需要考虑膜层偏振效应的影响，并进行相应的分析和评价。首先介绍了基于琼斯矩阵的偏振像差理论，然后以一个数值孔径（NA）为0.75的投影光刻物镜为例，设计了相应膜系，系统分析了膜层引入的偏振像差，并在设计时对膜层引入的离焦项和球差项进行了间隔优化补偿，补偿前后标量波像差和质心畸变分别从68.92 nm 和3.76 nm 改善为1.08 nm 和0.38 nm，偶极照明模式下90 nm 密集线条对比度从0.082 提高为0.876，在此基础上，提出在设计时根据不同表面的入射角分布情况，采用组合膜系，同时控制P光和S光的振幅和相位分离，减小膜系引入的延迟和二次衰减等偏振像差，使得线条对比度提高了1.1%。

主要介绍了h5 vue引入微信sdk 实现分享朋友圈，分享给朋友，获取地理位置功能，本文给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下