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CS算法优化 BP神经网络算法步骤： １）初始化鸟巢数ｎ、Ｐａ 及最大迭代次数Ｎｍａｘ等参数； ２）随机产生ｎ个鸟巢的初始位置：ｑｉ（０）＝ ［ｘ（０） １ ，ｘ（０） ２ ， …，ｘｎ（０）］Ｔ ，该位置与BP神经网络初始阈值和权值相对应，BP神经网络训练得到的误差作为其适应度值
运行阶段：Pod 中的容器被初始化后，就开始运行了。在运行过程中，Kubernetes会对容器的运行状态进行监控，如容器是否运行正常，或者容器是否已经退出。
#创建类Bird class Bird: #对象初始化语句 def __init__(self, n, c, s): self.name = n self.color = c self.size = s
（2）数组的使用 1）动态初始化 方法一：数据类型[ ] 数组名 = new 数据类型[大小] 如：int[ ] a = new int[5]； 方法二：先声明数组： 数据类型 数组名[ ]  
然后在主程序的起始部分，我们初始化了串口通信相关的设置，确保与硬件设备的通信正常进行。接着进入了一个循环，不断监控硬件端口的状态，当检测到有数据到达时，就从串口中读取数据，并对其进行处理。
summary_collector为初始化的SummaryCollector实例。其中collector_specified_data中的collect_landscape以字典的形式包含了绘制地形图所需要的所有参数设置： landscape_size： 表示地形图的分辨率。
定义规则如下： matlab代码：关键代码已注释 clc clear all; n=200; Se=zeros(n); Z=zeros(n) Se(n/2-2:n/2+2,n/2-2:n/2+2)=1; %初始化中心几个点为1。
您将初始化项目、安装 Flask、创建应用程序并在您的计算机上运行它。您还将学习如何使用 Git 对应用程序代码进行版本控制。 初始化项目 项目初始化包括为您的应用程序创建一个目录、设置将安装依赖项的Python 虚拟环境以及初始化Git 存储库。
全局数据中的变量，默认初始化为0 函数返回var的值，虽然是一个局部变量，但是var的值依然保存着返回时候var的值 var只做一次初始化 2、函数相关 下面的额函数调用了几个参数 int main（） { func(((1,2),(3,4，5))); return
"config_data":用于自定义provider处理实际请求前的初始化,如果context中config_data非空,FG的HTTP函数需要先将config_data作为输入调用/tfplugin5.Provider/Configure方法,进行初始化,再根据method_name
在初始化 LinkedBlockingDeque 时可以设置容量防止 其过度膨胀。另外，双向阻塞队列可以运用在“工作窃取”模式中。
1.2.2 移植思想 系统复位后，进入Start.s文件中代码，完成中断向量表基地址、堆栈、CACHE和CPU时钟的初始化后，调用main函数，控制权交给了操作系统。在中断向量入口处，采用跳转指令，直接跳到相应处理程序中。
其基本流程包括初始化种群、计算适应度、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断。 4.2、基于GA的PID参数优化 在基于GA的PID参数优化中，我们将PID的三个参数Kp，Ki，Kd编码为染色体，即个体。
3.1 变量的声明与赋值 声明并初始化一个变量 数据类型 变量名 = 初始值; 当然在还没想好一个变量的初始值大小的时候，可以先声明变量再对变量进行赋值操作。在Java中，变量的声明要尽可能的靠近变量的第一次使用或者赋值的地方。
引脚定义 应用电路 AD原理图 DS1302 软件 命令字节 寄存器 通信时序与数据读写 驱动程序 DS1302写一个字节 DS1302读一个字节 初始化
=HAL_OK); return ch;}/*****************************************************/ 串口空闲中断接收不定长数据 整体思路： 首先我在初始化的时候调用__HAL_UART_ENABLE_IT
初始化输入框不行么？ $(this).removeData('bs.modal')换成 $('input').value(''); 2. 将输入框的value值设为空不就可以了吗？$('input，textarea').value(''); 3.
1、找到一个磁盘目录，并创建一个文件夹（不要包含中文路径） 2、右键选择Git Bash Here（打开Git终端） 3、打开之后输入初始化命令git init （此命令可以对文件夹进行版本库的初始化） 4 、这个时候文件夹里会多出一个.git文件，这个不要删除他的作用是用来记录项目改动的
v(i,j) :输入层与中间层的连接权 w=rands(middle,output); %初始化连接权矩阵w(j,t) :中间层与输出层的连接权 th1=rands(middle,1); %初始化中间层阈值矩阵th1 :中间层的阈值
状态变量定义和初始化 定义变量：委托人、拍卖师、买受人、竞拍结束标志、时间限制、竞拍最高金额。
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