100种算法【Python版】第8篇——群体智能优化算法之人工蜂群算法
侦查蜂（Scout Bees）：负责寻找新的食物源，探索新的区域。 跟随蜂（Onlooker Bees）：根据工蜂提供的信息选择食物源进行进一步的探索。 这些蜜蜂通过协同工作来最大化食物源的质量，从而优化问题的解。 1.2 核心特点 全局搜索能力：通过多种蜜蜂角色的协作，增强全局搜索能力，避免局部最优。 自适应性：根据食物源的质量动态调整搜索策略。 简单易实现：算法结构简单，易于理解和编程实现。 并行...
C++游戏开发中的多线程处理是否真的能够显著提高游戏性能？如果多个线程同时访问同一资源，会发生什么？如何避免数据竞争？｜多线程｜游戏开发｜性能优化
目录 1. 多线程处理的基本概念 1.1 多线程的定义 1.2 线程的创建与管理 2. 多线程在游戏开发中的应用 2.1 渲染与物理计算 3. 多线程处理的性能提升 3.1 性能评估 3.2 任务分配策略 4. 多线程中的数据竞争 4.1 数据竞争的定义 4.2 多线程访问同一资源的后果 4.3 避免数据竞争的方法 4.3.1 互斥锁（Mutex） 4.3.2 读写锁（Read-Write Lock...
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
目录 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) PSO优化过程： PSO优化前后，模型训练对比： 数据预测对比： 误差回归对比： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 （完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） .............................
一文彻底弄懂MySQL的优化
在企业级 Web 开发中，MySQL 优化是至关重要的，它直接影响系统的响应速度、可扩展性和整体性能。下面从不同角度，列出详细的 MySQL 优化技巧，涵盖查询优化、索引设计、表结构设计、配置调整等方面。一、查询优化1. 合理使用索引 单列索引：为查询频繁的字段（如 WHERE、ORDER BY、GROUP BY 中的字段）创建单列索引。组合索引：对于涉及多列条件的查询，建议使用组合索引。注意组...
100种算法【Python版】第6篇——群体智能优化算法之粒子群优化
韩信点兵 群体智能优化算法介绍 1 粒子群优化 1.1 算法原理 1.2 算法特点 1.2 算法步骤 2 算法应用 2.1 带有约束的复杂函数极值求解 2.1.1 问题描述 2.1.2 python代码 2.1.3 代码思路说明 2.2 投资组合优化配比问题 2.2.1 问题描述 2.2.2 python代码 2.2.3 代码逻辑说明 3 算法改进思路 群体智能优化算法介绍 群体智能优化算法是一类基...
AI金融攻防赛：YOLO模型的数据增强与性能优化(DataWhale组队学习)
跟随DataWhale 2024年10月学习赛的AI金融攻防赛学习总结文档。在前一篇文章中，我们详细介绍了如何在金融场景凭证篡改检测中应用YOLO算法。本文将在此基础上，进一步探讨如何通过数据集增强、优化训练参数和调整预测行为来提升模型的性能和准确性。希望我的经验能对大家有所帮助！💕💕😊 一、数据集增强 1. 数据增强的概念 数据增强是机器学习和深度学习中常用的技术，用于通过从现有数据集中生成新的训练...
十一、SQL 优化：提升数据库性能的关键技巧与实例讲解
SQL 优化：提升数据库性能的关键技巧与实例讲解 在当今数据驱动的时代，数据库的性能对于应用程序的成功至关重要。SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）是与数据库交互的主要工具，而优化 SQL 查询语句可以显著提高数据库的响应速度和吞吐量。本文将深入探讨 SQL 优化的技巧，并通过实例讲解展示如何将这些技巧应用于实际场景。 一、为什么需要 SQL 优化 提高性能 ...
大模型生图安全疫苗注入——进阶解决方案与系统优化(DataWhale组队学习)
引言 介绍 在之前的博客中，我们展示了如何利用Qwen模型进行文本改写，并通过多轮次对话优化模型的输出结果。然而，由于大语言模型生成结果的多样性和不确定性，确保生成文本的安全性和语义一致性仍然是一个挑战。 本篇博客将基于上一部分的代码实现，对其进行扩展和深入探讨； 本篇优化方案如下： 思路1：对比不同大模型的效果 加载不同规模的Qwen模型，并测试其文本改写质量。 思路2：提示词工程的改进与多轮优化...
基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 DE优化 4.2 GWO优化 5.完整程序 1.程序功能描述 基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真，对比SVM和GWO-SVM。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022A版本运行 3.核心程序 .....................
优化神经网络的计算密集度
在神经网络模型设计和优化过程中，计算密集度低的模型容易导致 GPU 或其他硬件资源的利用率低下，从而影响训练和推理效率。为了解决这一问题，我们可以从多个角度入手，提升计算密集度，最大化硬件利用率。本文将总结如何优化神经网络的计算密集度，提升硬件（如 GPU、NPU 等）性能。 1. 增加计算密集度 计算密集度可以通过提升模型的复杂度和引入更多计算操作来提升，具体方法如下： 1.1 提高模型复杂度 增...