30、遗传算法与强化学习：原理、应用及实践

含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含多类型充电桩的电动汽车充电站优化配置方法展开，基于Matlab代码实现，旨在解决充电站中不同类型充电桩的合理配置问题，以提升充电效率、降低运营成本并满足用户需求。文中结合实际应用场景，构建数学优化模型，可能涉及目标函数设计（如最小化投资成本、最大化服务能力）、约束条件（如电力容量限制、空间布局限制）以及多类型充电桩（如快充、慢充、超

内容概要：本文档是一份关于交换路由配置的学习笔记，系统地介绍了网络设备的远程管理、交换机与路由器的核心配置技术。内容涵盖Telnet、SSH、Console三种远程控制方式的配置方法；详细讲解了VLAN划分原理及Access、Trunk、Hybrid端口的工作机制，以及端口镜像、端口汇聚、端口隔离等交换技术；深入解析了STP、MSTP、RSTP生成树协议的作用与配置步骤；在路由部分，涵盖了IP地址配置、DHCP服务部署（接口池与全局池）、NAT转换（静态与动态）、静态路由、RIP与OSPF动态路由协议的配置，并介绍了策略路由和ACL访问控制列表的应用；最后简要说明了华为防火墙的安全区域划分与基本安全策略配置。; 适合人群：具备一定网络基础知识，从事网络工程、运维或相关技术岗位1-3年的技术人员，以及准备参加HCIA/CCNA等认证考试的学习者。; 使用场景及目标：①掌握企业网络中常见的交换与路由配置技能，提升实际操作能力；②理解VLAN、STP、OSPF、NAT、ACL等核心技术原理并能独立完成中小型网络搭建与调试；③通过命令示例熟悉华为设备CLI配置逻辑，为项目实施和故障排查提供参考。; 阅读建议：此笔记以实用配置为主，建议结合模拟器（如eNSP或Packet Tracer）动手实践每一条命令，对照拓扑理解数据流向，重点关注VLAN间通信、路由选择机制、安全策略控制等关键环节，并注意不同设备型号间的命令差异。

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 RAML Java 解析器是一个分支项目，其中整合了我们用于连接 Cucumber 与 RAML 的实用工具，并且附带了一个实例。 这一构思的核心在于，通过在 Cucumber 的定义中应用服务的 displayName，能够使单元测试工具（例如 rest-assured）明确了解如何针对各个服务进行状态测试及其具体方法。

下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。

内容概要：本文是一份关于LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测中应用的超详细教程，系统讲解了LSTM的基本原理、核心门控机制（遗忘门、输入门、输出门）、常见变体（如GRU、双向LSTM），并通过Python实战案例演示了从数据预处理、模型构建、训练评估到结果可视化的完整流程。文章还介绍了超参数调优、多变量输入、模型融合等进阶优化技巧，并拓展了LSTM在金融、物联网、自然语言处理等领域的实际应用场景，帮助读者全面掌握序列预测核心技术。; 使用场景及目标：①理解LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题并捕捉长期依赖；②掌握使用PyTorch构建LSTM模型进行时间序列预测的全流程；③应用于电力负荷预测、股价走势分析、设备故障预警等实际业务场景。; 阅读建议：建议边学边练，结合文中提供的代码链接动手实践，重点关注数据预处理与模型调参环节，同时尝试将方法迁移至其他数据集以加深理解。

多旋翼无人机组合导航系统-多源信息融合算法（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕多旋翼无人机组合导航系统，重点介绍了基于多源信息融合算法的设计与实现，利用Matlab进行代码开发。文中采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为核心融合算法，整合GPS、IMU（惯性测量单元）、里程计和电子罗盘等多种传感器数据，提升无人机在复杂环境下的定位精度与稳定性。特别是在GPS信号弱或丢失的情况下，通过IMU惯导数据辅助导航，实现连续可靠的位姿估计。同时，文档展示了完整的算法流程与Matlab仿真实现，涵盖传感器数据预处理、坐标系转换、滤波融合及结果可视化等关键环节，体现了较强的工程实践价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和信号处理知识，从事无人机导航、智能控制、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多旋翼无人机的高精度组合导航系统设计；②用于教学与科研中理解多传感器融合原理与EKF算法实现；③支持复杂环境下无人机自主飞行与定位系统的开发与优化。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与理论推导同步学习，重点关注EKF的状态预测与更新过程、多传感器数据的时间同步与坐标变换处理，并可通过修改噪声参数或引入更多传感器类型进行扩展实验。

源码来自：https://pan.quark.cn/s/28c3abaeb160 在高性能计算（High Performance Computing，简称HPC）范畴内，处理器的性能衡量对于改进系统构建及增强运算效能具有关键价值。 本研究聚焦于一种基于ARM架构的处理器展开性能评估，并就其性能与Intel Xeon等主流商业处理器进行对比研究，特别是在浮点运算能力、存储器带宽及延迟等维度。 研究选取了高性能计算中的典型任务，诸如Stencils计算方法等，分析了在ARM处理器上的移植编译过程，并借助特定的执行策略提升运算表现。 此外，文章还探讨了ARM处理器在“绿色计算”范畴的应用前景，以及面向下一代ARM服务器级SoC（System on Chip，简称SoC）的性能未来探索方向。 ARM处理器是一种基于精简指令集计算机（Reduced Instruction Set Computer，简称RISC）架构的微处理器，由英国ARM Holdings公司研发。 ARM处理器在移动设备、嵌入式系统及服务器级计算领域获得广泛应用，其设计优势体现为高能效比、低成本且易于扩展。 当前的ARMv8架构支持64位指令集，在高性能计算领域得到普遍采用。 在性能测试环节，重点考察了处理器的浮点运算能力，因为浮点运算在科学计算、图形渲染和数据处理等高性能计算任务中扮演核心角色。 实验数据揭示，ARM处理器在双精度浮点运算方面的性能达到475 GFLOPS，相当于Intel Xeon E5-2680 v3处理器性能的66%。 尽管如此，其内存访问带宽高达105 GB/s，超越Intel Xeon处理器。 这一发现表明，在数据密集型应用场景下，ARM处理器能够展现出与主流处理器相匹敌的性能水平。 在实践...

内容概要：本文介绍了ASF-YOLO——一种针对YOLOv11的Neck结构革新方法，通过引入注意力机制提升多尺度特征融合的效率与精度。核心在于三大模块：尺度序列特征融合（SSFF）、三重特征编码器（TFE）和通道位置注意力机制（CPAM），实现对不同层次特征的智能加权与精细化处理，从而显著提升对大、小目标的检测准确性。文章提供了完整的代码实现路径，包括模块定义、配置文件修改及训练验证流程，并指出实际应用中的关键注意事项，如通道匹配、注意力强度调节与学习率调整。; 使用场景及目标：①在智能交通、工业质检等复杂场景中提升多尺度目标检测精度；②作为科研创新点，用于改进现有检测模型并支持论文成果产出；③深入理解注意力机制在特征融合中的设计与应用逻辑。; 阅读建议：此资源以代码实践为导向，建议读者结合提供的模块代码与配置文件，逐步集成到YOLOv11中进行调试与训练，重点关注各模块输入输出维度一致性及注意力权重的可视化分析，以获得最佳优化效果。