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PlatEMO 3.0是一个先进的平台。

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简介:
1. 平台已集成超过二十余种单目标进化算法,并涵盖了百余个相应的单目标测试问题。目前平台拥有总计一百五十个算法以及三百三十九个测试问题,这些资源广泛应用于单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、高成本优化、稀疏优化和偏好优化等领域,所包含的测试问题涵盖机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程领域的实际应用场景。 2. 平台引入了全新设计的整体框架和直观的图形界面,显著增加了模块数量并提升了整体功能; 3. 平台配备了基于标签的过滤系统,使用户能够精准地选择适用于特定类型问题的算法,从而更高效地进行问题求解; 4. 平台采用了更为便捷的问题定义方式,用户无需编写独立的程序代码文件,即可灵活地自定义各种问题; 5. 平台提供了更加丰富多样的结果展示方式,能够清晰地呈现问题的真实前沿进展以及可行的解决方案范围,并能同步展示种群演化过程; 6. 为方便中文用户的使用,平台同时提供了详细的中文用户手册。

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  • PlatEMO多目标优化
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    PlatEMO是一款基于进化算法的多目标优化计算平台,旨在为研究人员和工程师提供一个灵活且高效的工具来解决复杂问题。 PlatEMO:进化多目标优化平台是一款用于进行多目标优化问题研究的工具。该平台提供了多种算法及其变种,并支持自定义算法设计与实验结果可视化等功能。此外,它还包含大量测试函数以便用户评估不同算法性能。对于从事相关领域科研人员来说,这是一个非常有价值的资源。
  • PlatEMO 版本 3.0
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    PlatEMO版本3.0是一款全面升级的多目标优化算法框架,提供广泛的测试问题集与多种先进求解方法,助力研究者和工程师高效探索复杂优化挑战。 该平台新增了20多种单目标进化算法及100多个单目标测试问题。目前,平台上共有150种算法和339个测试问题,涵盖单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化以及偏好优化等多个领域。这些测试问题涉及机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度策略及工程实践中的实际应用场景。 此外,平台还开发了全新的整体框架和图形界面,并增加了更多模块及其功能;引入基于标签的筛选机制以帮助用户根据特定需求选择算法;简化了问题定义流程,使用户无需编写独立代码文件即可自定义测试问题。同时,结果展示方式更加多样化,能够直观地呈现真实前沿面及可行区域随种群变化的情况。 为方便更多中文使用者熟悉平台功能与操作方法,《用户手册》现已提供中文版本。
  • PlatEMO化型多目标优化
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    PlatEMO是一款功能强大的进化型多目标优化软件平台,提供丰富的算法库和测试问题集,旨在支持学术研究与工程应用。 PlatEMO是由安徽大学BIMK(生物启发情报与挖掘知识研究所)和萨里大学NICE(自然启发计算与工程小组)共同开发的进化多目标优化平台,它包含超过150种开源进化算法及300多个开源基准测试问题。该工具拥有强大的GUI界面,并支持并行执行实验、一键生成Excel或LaTeX格式的结果输出。最新和最先进的算法会不断被纳入其中。 非常感谢您使用PlatEMO。此平台的版权属于BIMK集团,主要用于研究与教育目的。代码是基于论文中发布的算法的理解而编写实现的。请勿以网站上的材料或信息作为任何业务、法律或其他决定的基础,对于在工具中使用的任何算法所造成的后果,我们不承担任何责任。 使用该平台的所有出版物都应承认使用“PlatEMO”,并引用以下文献:版权属于BIMK组。您可以自由地将此工具用于研究目的。所有利用此平台或其中任一代码进行的出版物均需注明使用了“PlatEMO”。
  • mmdetection3d:OpenMMLab通用3D物体检测
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    MMDetection3D是OpenMMLab推出的一个先进的开源库,专注于三维空间中的物体检测任务。它为研究者提供了丰富的模型和工具,推动了自动驾驶、机器人视觉等领域的技术进步。 我们发布了代码库v0.11.0,在最近的第五届AI驾驶奥运会比赛中,我们获得了最佳PKL奖,并在多模式项目中获得第二名,同时还有视觉效果奖项。我们的代码和模型即将发布! MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱,专为通用3D检测设计。它是OpenMMLab项目的一部分。 主要特点包括: - 支持多种单模态及多模态检测器,如MVXNet、VoteNet和PointPillars等。 - 适用于室内和室外场景下的3D物体检测,支持ScanNet、SUNRGB-D、Waymo、nuScenes、Lyft以及KITTI数据集。对于nuScenes数据集,我们还提供了额外的支持。 此项目与PyTorch兼容,并且可以使用master分支与PyTorch 1.3+版本一起工作。
  • Web安全实训.zip
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    本项目提供了一个全面的Web安全实训平台,旨在帮助学习者通过实践提升对网络攻击和防御的理解与技能。 靶场是为信息安全人员提供实战演练、渗透测试及攻防对抗训练环境的虚拟或实体场地,在网络安全领域扮演着重要角色,并成为培养与提升安全专业技能的重要平台。 首先,它为从业人员提供了模拟真实网络环境的操作空间。通过构建类似实际网络结构并部署多种安全设备和应用,靶场能够再现多样化的攻击防御场景。这使得参与者能够在受控环境中进行实践操作,全面提升实战能力。 其次,靶场是渗透测试与漏洞攻防演练的理想场所。在这里,安全专业人员可以模拟黑客行为来发现系统及应用程序中的潜在弱点,并实施相应的修复措施以改进防护机制。同时这也是提升防守方技能的机会,通过对抗训练提高防御效能。 搭建靶场还有助于促进团队合作和沟通交流,在攻守博弈中通常需要多人协作配合制定攻击或防卫策略。这有助于培养成员间的协同意识并优化整体作战效率。 此外,靶场还为学习者提供了一个安全的学习环境。学生可以通过实际操作来掌握网络安全知识和技术,并了解最新的威胁情报及防御措施。这种实践教学模式相比传统理论课程更为直观有效,有利于加深对信息安全领域的理解与认知。 最后,靶场也是行业内交流分享的平台,在这里从业人员可以共同探讨解决方案并交换最新的安全信息和经验心得。这有助于构建更广泛的社区网络推动整个行业的进步与发展。 综上所述,靶场在信息安全领域中占据着不可替代的地位:它不仅为专业人员提供了实战演练的机会、促进了团队协作与沟通,并且还提供了一个安全的学习环境以及一个交流分享的平台。通过实践操作和持续学习,参与者可以更好地应对日益复杂的网络威胁并提高整体的安全水平。
  • 关于跨CString源码探讨
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    本文深入探讨了跨平台CString源码的设计与实现细节,分析其在不同操作系统间的兼容性及优化策略。 // =============================================================================// // 文件:StdString.h // // 作者:Joe OLeary (参考外部帮助在评论中标记) // 如果您发现此代码中的任何错误,请告知我: jmoleary@earthlink.net 最新版本的此代码应始终可通过以下链接获取: 这个头文件声明了CStdStr模板。该模板继承自标准C++库基本字符串(basic_string<>)模版,并添加了如下便利功能: - 完整的一套MFC CString函数,包括隐式转换 - 对COM IStream接口的写入/读取操作支持 - 用于STL算法的功能对象 从该模板中实例化两个类:CStdStringA和CStdStringW。名称CStdString是根据UNICODE宏设置定义这两个中的一个。 此头文件还声明了我们自己的版本MFC/ATL UNICODE-MBCS转换宏,我们的版本与Microsoft的完全相同以促进移植性。 注意: 如果您在使用该代码时构建的是MFC或ATL,则应首先包含afx.h或atlbase.h,视情况而定。 贡献者名单: 许多人帮助我改进和完善了这个类。这是一个很长的列表,但要为自己辩护的话,在我对此代码进行了两次重大重写之后许多改进变得必要起来。其他人则帮助提高了CString外观。 这些人包括(按时间顺序): - Pete the Plumber (???) - Julian Selman - Chris (of Melbsys) - Dave Plummer - John C Sipos - Chris Sells - Nigel Nunn ... (省略部分贡献者名单) 修订历史: 2005年1月10日:感谢Don Beusee指出将长度检查格式化函数映射到无长度检查CRT等价物的危险性,并激励我优化Replace()实现。 ... 版权: 2002 Joseph M. OLeary。此代码完全免费使用,可以在任何地方使用、重写或重构它。如果您能利用软件获利,恭喜您!我喜欢资本主义。如果以任何形式重新分发,请尽量保留本通知。 ============
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    本篇文章提供了一个基于I2C协议的UVM(Universal Verification Methodology)验证平台的具体实现案例。文中详细介绍了如何构建和使用该平台进行芯片级功能验证,为硬件设计工程师提供了宝贵的实践指导与参考。 一个i2c的验证平台实例可以作为UVM验证平台的一个参考案例。这段文字无需添加任何额外的信息或标注,因为它原本就不包含联系信息、链接或其他非必要内容。因此,在重写时保持了原文的意思不变,并且没有加入不必要的细节或联系方式。
  • shuzeCloud:领国内数据中开发
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    shuzeCloud是国内领先的数据中台开发平台,致力于为企业提供高效、智能的数据处理解决方案。通过集成先进的数据管理技术和分析工具,我们帮助客户实现数据价值的最大化。 数择云平台简介 数择云平台是一款开源的一站式大数据智能开发工具,能够满足用户的数据治理需求,并提供对外数据服务的能力。 该平台集成了从工作室、车间到工具的全方位功能,帮助您高效完成数据集成、开发、治理、服务以及质量和安全等方面的工作。我们的目标是成为开源界最优秀的DataWorks解决方案。 数择云平台与DataWorks的功能对比 | 模块 | 功能点 | DataWorks基础版 | 数择云平台 | | --- | --- | --- | --- | | 基础功能 | 工作空间数量 | 不限 | 不限 | | 皮肤定制支持情况: 支持/规划中否?不支持?| 规划中(未来计划) /不支持 ?| 支持/规划中否?不支持? | 支持/规划中否?不支持?| | API接口开放性 | 不支持 | 支持 | | 数据集成功能: 实时同步和离线同步情况如何,是否包含资源监控及自定义资源配置等高级特性?| 实时同步: 支持
    离线同步: 支持
    同步资源监控:不支持
    自定义资源组 : 不支持 |实时同步: 支持
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    同步资源监控:支持
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