Best HTTP 的3.0.9版本，目前besthttp对http和webscoket做了分包，这里面只有http的功能。仅供学习，如有需求，请在官网购买：https://assetstore.unity.com/packages/tools/network/best-http-267636

粒子群优化算法是一种群体智能优化算法，其设计灵感来源于自然界中鸟群或鱼群等生物群体的行为模式。在这种算法中，一个由个体组成的群体通过社会交往和信息共享的方式，共同搜索最优解。这种算法通常用于解决优化问题，其基本原理是模拟鸟群捕食的行为，每个粒子代表问题空间中的一个潜在解，通过跟踪个体的经验和群体的经验来动态调整搜索方向和步长。 基本粒子群优化算法包含两个主要的变体：全局粒子群优化算法（g-best PSO）和局部粒子群优化算法（l-best PSO）。全局算法利用群体中最优个体的位置来指导整个群体的搜索方向，具有较快的收敛速度，但在解决复杂问题时容易产生粒子群体在局部最优解附近过早收敛的问题。而局部算法是根据每个粒子的邻域拓扑结构来更新个体最优解，虽然可以细化搜索空间，但可能会减弱群体最优解的聚拢效应，导致收敛速度变慢。 为解决这两种变体的不足，陈相托、王惠文等人提出了GL-best PSO算法。这种新算法试图平衡全局搜索能力和局部搜索能力，通过调整全局和局部最优解的权重来达到优化效果。GL-best PSO算法在保持快速收敛的同时，能够避免粒子过早地陷入局部最优，从而提高解决复杂问题的能力。 GL-best PSO算法的核心是建立一个结合了全局最优解（g-best）和局部最优解（l-best）的粒子更新规则。全局最优解能够指导整个粒子群朝向当前已知的全局最优方向移动，而局部最优解则允许粒子探索其周围的小区域，以增加解空间的多样性。在GL-best PSO模型中，通过中和全局和局部的聚拢效应，力图找到一种既具有快速收敛速度又具有精细搜索能力的平衡点。 为了验证GL-best PSO算法的有效性，作者通过一系列仿真实验来评估该算法的性能，并与几种经典的粒子群优化算法进行比较。仿真实验所使用的测试函数集包含了各种复杂度和特点的优化问题，能够全面考察算法在不同情况下的优化表现。 总结而言，GL-best PSO算法是在粒子群优化算法领域的一次重要改进和创新，它不仅为控制科学与工程、最优化算法等研究提供了新的研究方向，也为解决实际优化问题提供了新的工具和思路。通过这种算法，研究者可以在保证收敛速度的同时，增加算法在搜索空间中的探索能力，提高求解质量，特别是在复杂问题的求解中体现出更优异的性能。

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Best HTTP2 2.6.2 支持 unity2021 及unity202最新WebGL WebSocket 组件

2.2 Cokriging模型 Cokriging 模型是上个世纪 70 年代发展起来 的一种更有效的地质统计学插值模型 [91]-[95] 。在 地质统计学领域，为了提高对某个抽样比较困难 的量的预测精度，提出了采用更容易抽样的量进 行辅助预测的 kriging 模型，称为 cokriging 模型 [92] 。2000 年，Kennedy 和 O’Hagan[96]首次将 cokriging 模型推广应用于工程科学领域，发展了 一种采用低可信度计算机程序结果，来辅助预测 高可信度计算机程序结果的 cokriging 方法。目前 国际上对 cokriging 模型的研究主要集中在地质统 计学和数学统计学等领域，在航空航天等工程科 学领域的研究也逐渐得到重视 [14][97]-[101] 。 2010 年，文献[101]独立提出了一种可用于 建立变可信度代理模型的实用 cokriging 模型（也 参见[14]）。下面对该模型进行介绍。 对于一个具有 m 个设计变量的优化问题， 在设计空间中同时采用高可信度分析（例如 NS 方程或密网格数值模拟）和低可信度分析（例如 Euler 方程或疏网格数值模拟）进行抽样，并建 立所谓的变可信度代理模型。更多建立变可信度 模型的方法请参见文献[88]。变可信度代理模型 在达到相同近似精度的条件下，可显著提高建立 代理模型的效率。 假设高、低可信度分析程序的抽样位置如下 1 1 2 2 ( )(1) T 1 1 1 ( )(1) T 2 2 2 ( ,..., ) ( ,..., )       S x x S x x   n n m n n m (40) 下标“1”和“2”分别代表高、低可信度，例如 1n 和 2n 分别代表高、低可信度样本点数（假设 2 1n n ）。相应的目标函数或约束函数的响应值 如下 1 1 2 2 ( )(1) T 1 1 1 ( )(1) T 2 2 2 [ ,..., ] , [ ,..., ] .     y y   n n n n y y y y (41) Cokriging 模型预估值定义如下 T T T 1 1 1 2 2ˆ ( )   x λ y λ y λ ySy , (42) 其中 1 2,λ λ 分别为对高、低可信度响应值的加权 系数。假设存在分别与 ,y y1 2 分别对应的 2 个 静态随机过程， ( ) ( ), ( ) ( ).       x x x x Y Z Y Z 1 1 1 2 2 2 (43) 则设计空间不同位置处，随机变量之间的协方差 和交叉协方差定义为 ( ) ( ) ( ) ( )2 (11) 11 1 1 1 ( ) ( ) ( ) ( )2 (22) 22 2 2 2 ( ) ( ) ( ) ( )(12) 1 21 2 1 2 ( ( ), ( )) ( , ) ( ( ), ( )) ( , ) ( ( ), ( )) ( , )        x x x x x x x x x x x x i j i j i j i j i j i j Cov Z Z R Cov Z Z R Cov Z Z R (44) 其中， 21 和 2 2 分别为随机过程 ( )xY1 和 ( )xY2 的过程方差。采用与 kriging 模型类似的推 导方法，可得到 cokriging 模型的预估值如下（具 体推导过程见文献[14]） T T 1 1 Sˆ ( ) ( ) ( )   x φ β r x R y Fβy ， (45) 其中 1 2 1T 1 1 T 11 S 22 1(11) (12) ( ) 2 S 1(21) (22) 2 2 ( )1 , ( ) , , ( )0 , , ,                                                r x φ β F R F F R y r r x y R R 1 0 R y F y 0 1R R      n n (46) 且有

带有随机回归系数线性模型中的最佳二次无偏估计，刘绪庆，吴延东，对带有随机回归系数线性模型中的联合二次函数的最佳二次无偏估计问题进行了讨论。

Unity插件上很好用的HTTP插件BEST HTTP 3，比unity自带unity web request强很多。

动手的RESTful API设计模式和最佳实践 这是Packt发布的“ 的代码存储库。 设计，开发和部署高度适应性，可扩展性和安全性的RESTful Web API 这本书是关于什么的？ 本书介绍了代表性状态传输（REST）范例，该范例是一种体系结构样式，允许联网的设备通过Internet相互通信。 在本书的帮助下，您将探索面向服务的体系结构（SOA），事件驱动的体系结构（EDA）和面向资源的体系结构（ROA）的概念。 本书涵盖了为什么需要高质量的API来进行企业集成。 本书涵盖以下激动人心的功能： 探索RESTful概念，包括URI，HATEOAS和按需编码 研究无状态，分页和可发现性等核心模式 使用API​​网关优化链接微服务的端点 深入研究API身份验证，授权和API安全性实施 与服务编排一起制定复合和流程感知服务 公开用于云计算的基于RESTful协议的API 如果您觉

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