Fading Glaciers: Where to Find the Path to Sustainability in Juneau? Summary In this paper, we develop a single-objective nonlinear planning model bas

引言 元启发式算法在解决复杂优化问题方面展现出卓越的性能，尤其是在传统数学方法难以应对的非线性、多模态或高维问题中。这些算法通常模拟自然界中的物理现象、生物行为或社会交互，通过迭代过程逐步逼近最优解。近年来，基于物理的元启发式算法因其独特的数学建模方式和强大的全局搜索能力而受到广泛关注。它们将物理定

在serv00中部署gptload 项目原地址: https://github.com/tbphp/gpt-load 此项目是一个基于newapi改造的智能api轮询系统，具备负载均衡和报错重试的功能，在github上拥有2k个star。 由于serv00独特的freebsd二进制系统，不能像uba

传热学 一维稳态热传导的傅里叶定律 q=-kA\frac{dT}{dx} 其中q是热流密度，表示的是单位时间通过这个截面的热量，k是对流交换系数，表征了传热速度，一般来说对于金属而言，其传热速率较快，木头则较慢。A是截面的面积，面积越大，单位时间内传输的热量便越大。 傅里叶定律也可以表示成如下的形式

项目介绍如前已述，https://keggin.me/archives/mathmodelagent 原项目的地址::

GPT-SoVITS-WebUI是一个强大的少样本语音转换与语音合成Web用户界面. 零样本文本到语音 (TTS): 输入 5 秒的声音样本, 即刻体验文本到语音转换. 少样本 TTS: 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型, 提升声音相似度和真实感. 跨语言支持: 支持与训练数据集不同语言的推理,

相比于K-means需要事先指定k值且只能找到球形或凸形聚类、易将所有点分配到某个聚类，容易受异常值影响的缺点，DBscan由于考虑到了噪声点的影响，因此能够更好地完成聚类的任务。一般来说，当待分类的数据中，包含噪声数据，聚类形状不规则或者不知道聚类的具体数量的时候，我们常采用的是DBSCAN，而不

K-means的缺点 K-means要求必须预设k值 - 需要事先知道或估计簇的数量，且其出初始点十分敏感，不同的初始中心可能导致不同结果，且其直接假设簇是球形的，这在一定程度上是不可能的，而层次聚类(hierarchical clustering)则没有这种问题，他在使用前不需要提前限定簇的个数，