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本期文章复现一篇发表于2024年来自中科院一区TOP顶刊《Energy》的改进蜣螂算法。论文引用如下：LiY,SunK,YaoQ,etal.Adual-optimizationwindspeedforecastingmodelbasedondeeplearningandimproveddungbeetleoptimizationalgorithm[J].Energy,2024,286:129604.改进的蜣螂优化算法原理如下：改进策略改进点1： 融合Fuch混沌与逆向学习策略在种群初始化的应用种群初始化在DBO中随机生成，会导致种群初始化分布不均匀，导致初始化种群的多样性。融合混沌和逆向学习策

vs2019+Qt实现打开影像并以鼠标为中心用滚轮控制图片缩放之前写了一个博客讲怎么显示一张影像，那个是基于Qpainter的今天使用QLabel来显示影像，并且用鼠标滚轮控制缩放。关于图像的打开和显示，主要参考这个博客关于如何使图片自适应窗口与铺满窗口，可以参考这个博客。这两个博客出自同一作者，都很详细。其中按照第二个博客运行后存在的问题是，点了铺满窗口后，再点自适应窗口，图片没有反应。解决方法：1.在头文件添加成员变量QImagem_image;2.在InitImage()函数和File_open()两个中将img拷贝到m_image中，即在这两个函数中都添加：m_image=img->c

目录💐专栏导读💐文章导读 🌷用户分类🌺su指令🌷认识Linux权限🌺文件访问者的分类🌺文件类型和访问权限🌼文件类型🌼file指令🌼访问权限🌺文件权值的表示方法🌼字母表示法🌼八进制表示法🌷如何修改文件访问者的权限及相关指令🌺chmod指令🌺chown指令🌺chgrp指令🌺权限掩码与umask指令 umask指令🌷目录的权限🌺粘滞位💐专栏导读🌸作者简介：花想云，在读本科生一枚，致力于C/C++、Linux学习。🌸本文收录于Linux从入门到精通 系列，本专栏主要内容为Linux的系统性学习，专为小白打造的文章专栏。🌸相关专栏推荐：C语言初阶系列 、C语言进阶系列 、数据结构与算法💐文章导读 本章主

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 目录1乘法1.1标量乘法(中小学乘法)1.1.1乘法的定义1.1.2乘法符合的规律1.2向量乘法1.2.1向量：有方向和大小的对象1.2.2向量的标量乘法1.2.3常见的向量乘法及结果1.2.4向量的其他乘法及结果1.2.5 向量的模长（长度）模长的计算公式1.2.6距离2向量的各种乘法2.1向量的标量乘法（即：向量乘1个常数）2.2通用的向量/矩阵乘法 (MatrixMultiply)2.3向量的内积(数量积)innerproduct2.3.1内积的定义（适合N维空间中）2.3.2内积的计算公式：2.3.3内积乘法符合的规律2.3.4内积的几何意义2.4向量的点积(标准内积/欧几里得内积)

一、@Prop属性父——>子单向同步@Prop装饰的变量可以和父组件建立单向的同步关系。@Prop装饰的变量是可变的，但是变化不会同步回其父组件。@Prop装饰的变量和父组件建立单向的同步关系。@Prop变量允许在本地修改，但修改后的变化不会同步回父组件。当父组件中的数据源更改时，与之相关的@Prop装饰的变量都会自动更新。如果子组件已经在本地修改了@Prop装饰的相关变量值，而在父组件中对应的@State装饰的变量被修改后，子组件本地修改的@Prop装饰的相关变量值将被覆盖。注意:@Prop变量装饰器允许装饰的变量类型只有：string、number、boolean、enum类型 二、@Li

前言：    鸿蒙系统的学习与记录。1 、使用开发工具：deveco-studio1）这个是工具的安装2）这个是工具包，里面包含了obpm，如果你装不上这个，可以使用工具包内部的2、安装官方安装教程：点我下载完成后，双击下载的“deveco-studio-xxxx.exe”，进入DevEcoStudio安装向导。在如下界面选择安装路径，默认安装于C:\ProgramFiles路径下，也可以单击Browse...指定其他安装路径，然后单击Next。在如下安装选项界面勾选DevEcoStudio后，单击Next，直至安装完成。（我个人这里是三个都勾选，第三个是创建一个默认项目安装完成后，单击Fin

错误一览RuntimeError:NoCUDAGPUsareavailableTypeError:load()missing1requiredpositionalargument:'Loader'TypeError:Expectedstate_dicttobedict-like,gotRuntimeError:NoCUDAGPUsareavailable这个问题比较常见了，原因在于源代码需要多块gpu，而我们的电脑通常只有1块，参考：在这里我也是将源代码中的’2’改为了’0’：#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='2'os.environ["CUDA_VIS

1.期望与方差看到这个小标题，读者也许会想，这里不是在讲线性代数么，怎么感觉像是误入了概率统计的课堂？这里我专门说明一下，在这一讲里，我们的最终目标是分析如何提取数据的主成分，如何对手头的数据进行降维，以便后续的进一步分析。往往问题的切入点就是数据各个维度之间的关系以及数据的整体分布。因此，我们有必要先花点功夫，来梳理一下如何对数据的整体分布情况进行描述。首先大家知道，期望衡量的是一组变量 XX X取值分布的平均值，我们一般记作： E[X]E[X] E[X]，反映的是不同数据集的整体水平。比如，在一次期末考试中，一班的平均成绩是 9090 90分，二班的平均成绩是 8585 85分，那么从这两