docker-ingress-routing-daemon Docker swarm守护程序，可修改入口网格路由以将真实的客户端IP暴露给服务容器： 纯粹通过路由和防火墙规则实施; 所以 无需运行traefik或其他反向代理等其他应用层; 所以 无需重新配置您现有的应用程序。 据我们所知，在编写docker-ingress-routing-daemon时，这是从docker服务启动的容器内访问客户端IP的最轻便的方法。 功能摘要： 支持为所有已发布服务或仅针对指定TCP或UDP端口上的指定服务使用传入流量上的路由替换docker的伪装 支持在服务容器内设置rp_filter=1 （严格）的最新内核（例如在Google Cloud映像中使用的内核）（尽管可以将其禁用） 自动安装内核调整，以提高生产中的IPVS性能 背景 Docker Swarm的现成入口网格路由逻辑使用IPVS和

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16.3 使用部分预混燃烧模型 设置和求解部分预混燃烧问题，结合部分非预混和部分预混的设置。16.3.1 中给出了这个过程 的大致轮廓，同时还有相应的关于到预混和非预混章节里去查询细节的相关信息。部分预混燃 烧模型的特殊的输入，在 16.3.1 和 16.3.2 中介绍。 16.3.1 设置和求解步骤 1、用 prePDF 生成一个 PDF 的查询表。你可以跟着非预混燃烧章节里，14.3.1 或者 14.4.6 讲 563

沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization, SCSO)算法是一种受自然界沙猫行为而设计的元启发式算法。 本资源仅供学习交流，严禁用于商业用途。

使用 CSO 的 ANN 权重优化比梯度下降方法具有更好的达到全局最小值的能力。 该软件包旨在预测特定提前期的海面温度异常 (SSTA) 时间序列。 比较了使用 CSO 和梯度下降法预测 SSTA 的结果，发现 CSO 使均方根误差提高了 20% 到 40%。

自适应粒子群优化是一种优化算法，它是粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）的一种变体。与传统的PSO不同，APSO使用自适应策略来调整算法的参数，以提高算法的性能和收敛速度。 APSO的主要思想是根据群体的收敛情况动态调整算法的参数。APSO的核心算法与PSO类似，由粒子的速度和位置更新规则组成。每个粒子通过与局部最优解和全局最优解比较来更新自己的位置和速度。 APSO的另一个关键之处是学习因子的自适应调整。在每个迭代中，APSO会计算每个粒子的适应度值。如果适应度值的方差较小，则学习因子的值会变小，以便更加收敛到最优解。相反，如果适应度值的方差较大，则学习因子的值会变大，以便更好地探索解空间。

码头工人= :red_heart: 该存储库的目标是提供大量示例，说明如何将与PostgreSQL，Nginx，Elasticsearch等不同软件产品一起使用。示例包含在开发和配置过程中本地使用的版本。 为了使用这些示例，建议至少安装19.03.5版本的19.03.5 。 一些示例包含Vagrant文​​件，该文件为安装了所需版本docker的您简化了虚拟机的创建。 如果Dockerfile，某些软件的docker-compose.yml文件丢失，您只需要打开拉取请求就可以了，我会尽快添加它们。 我有大量用于不同项目的原始示例，但没有足够的时间来使它们足够清楚以适合此存储库。 我非常热衷于帮助其他工程师解

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鼠群优化（Rat swarm optimization，RSO）算法是于2020年提出的一种寻优精度高、全局搜索性能强的新型仿生群体智能算法。