DEAP 是一种用于快速原型设计和思想测试的新型进化计算框架。它旨在使算法明确，数据结构透明。它与多处理和 SCOOP 等并行机制完美协调。
DEAP 包括以下功能：
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使用任何可想象的表示的遗传算法
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列表，数组，集，字典，树，Numpy 数组等
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使用前缀树进行遗传编程
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弱类型，强类型
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自动定义的功能
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进化策略（包括 CMA-ES）
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多目标优化（NSGA-II，SPEA2，MO-CMA-ES）
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多个群体的共同进化（合作和竞争）
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评估的并行化（以及更多）
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居住在人口中的最佳人物名人堂
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定期拍摄系统快照的检查点
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基准测试模块包含最常见的测试功能
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进化的谱系（与NetworkX兼容）
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替代算法的示例：粒子群优化，差分进化，分布估计算法
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1. DEA基本概念理解 在正式展开DEA软件使用之前，我们首先需要明确一下几个DEA的基础概念： ①技术效率：指在保持决策单元投入不变的情况下，实际产出同理想产出的比值。 ②规模报酬：规模报酬是要说明，当生产要素同时增加了一倍，如果产量的增加正好是一倍，称之为规模报酬不变（-），如果产量增加多于一倍，则称之为规模报酬递增（irs），进而，如果产量增加少于一倍，就称为规模报酬递减（drs）。 ③
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Seata内置了一个分布式UUID生成器，用于辅助生成全局事务ID和分支事务ID。我们希望该生成器具有如下特点： 高性能 全局唯一 趋势递增 高性能不必多言。全局唯一很重要，否则不同的全局事务/分支事务会混淆在一起。 此外，趋势递增对于使用数据库作为TC集群的存储工具的用户而言，能降低数据页分裂的频率，从而减少数据库的IO压力 (branch_table表以分支事务ID作为主键)。 在老版Seat
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本文向大家介绍基于python实现KNN分类算法，包括了基于python实现KNN分类算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 kNN方法在类别决策时，只与极少量的相邻
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介绍 CBA算法全称是Classification base of Association，就是基于关联规则进行分类的算法，说到关联规则，我们就会想到Apriori和FP-Tree算法都是关联规则挖掘算法，而CBA算法正是利用了Apriori挖掘出的关联规则，然后做分类判断，所以在某种程度上说，CBA算法也可以说是一种集成挖掘算法。 算法原理 CBA算法作为分类算法，他的分类情况也就是给定一些预先
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在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封
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在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。 Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封
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雪花算法 类型：SNOWFLAKE 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 默认值 worker-id (?) long 工作机器唯一标识 0 max-vibration-offset (?) int 最大抖动上限值，范围[0, 4096)。注：若使用此算法生成值作分片值，建议配置此属性。此算法在不同毫秒内所生成的 key 取模 2^n (2^n一般为分库或分表数) 之后结果总为 0 或 1。为防