TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #398 · 24.06

Хочу немного похвалить Copilot — у него обнаружилась удивительно неплохая способность писать комментарии к коду! На этом скриншоте я написал только первые полтора слова у каждого комментария, остальное дополнила нейросеть, и в одном месте я сделал после этого небольшую правку. Во-первых, это действительно подразгружает, потому что ошибки в комментариях не так страшны, можно доверить такое дело генератору. Во-вторых, есть интересное неочевидное свойство: нейросеть может попытаться объяснить вам чужой код таким способом. Вы как бы спрашиваете компьютер о том, что написал другой человек на языке компьютера. Это довольно прикольно, и даже может быть как-то использовано в целях обучения, как по мне. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pso

当前筛选 #pso清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15242 · 23.10.2025 г., 12:30

#python#ant_colony_algorithm#artificial_intelligence#fish_swarms#genetic_algorithm#heuristic_algorithms#immune#immune_algorithm#optimization#particle_swarm_optimization#pso#simulated_annealing#travelling_salesman_problem#tsp You can use scikit-opt, a Python library offering many heuristic optimization algorithms like Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony, Immune Algorithm, and Artificial Fish Swarm Algorithm. It supports user-defined functions to customize operators, allows continuing runs from previous iterations, and accelerates computations via vectorization, multithreading, multiprocessing, and caching. GPU support is in development. It helps solve complex optimization problems such as function minimization and the Traveling Salesman Problem efficiently, with easy installation and rich examples. This saves you time and effort in implementing and tuning optimization algorithms yourself. https://github.com/guofei9987/scikit-opt