灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）由 Mirjalili 等人于 2014 年提出，是一种模拟灰狼社会等级与狩猎行为的群体智能优化...

随着仿真、金融、能源、航天等领域对优化模型精度要求的不断提高，决策变量维度迅速膨胀，传统梯度类方法面临“维数灾难”与“局部陷阱”双重瓶颈。近二十...

核心思想：通过交替地使用不同的维度作为分割轴，递归地将 K 维空间划分为若干个更小的区域，从而高效地进行范围搜索和最近邻搜索，用于任意维度 K 的最近邻搜索和范...

当有两堆需要对齐的“三维点”时，ICP算法几乎总是应该考虑的算法，在实际应用中，为了克服ICP对初始值敏感的缺点，通常会提供良好的初始估计，比如使用其他传感器（...

RGB-D SLAM 算法包括前端和后端，前端对 RGB 图像和深度信息进行特征提取和匹配，提取关键帧和位姿估计后,构建地图和位姿优化，后端对传输的地图、位姿再...

pg_trgm 是为**字母语言（如英语）**设计的，基于「连续 3 个字符」划分。 但中文属于「无空格、无词界」的语言，因此直接使用时存在问题：

在文本搜索或模糊匹配场景中，很多人第一反应是用 LIKE '%关键字%'，但这种方式在数据量大时性能极差。

但如何让这三者实时同步数据，既可靠又简单？ 本文将带你从原理到实现，构建一个轻量级、高性能、可扩展的同步方案。

?【深度解析】微软Bing革命性升级！Copilot Search上线：从此搜索≠找链接，而是直接生成答案！

大家好！我是你们的老朋友——想不明白的过度思考者！今天我们要一起探索Java中两个神奇的数据结构：Map和Set！准备好了吗？让我们开始这场魔法之旅吧！🎩

设 left 为本轮查询的左边界，right 为本轮查询的右边界，根据 mid 位置元素的信息，分析下一轮查询的区间：

🔥草莓熊Lotso：个人主页 ❄个人专栏: 《C++知识分享》 《Linux 入门到实践：零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持，毅力是永...

狼群算法（Wolf Pack Algorithm, WPA）和灰狼算法（Grey Wolf Optimizer, GWO）虽然都以自然界中的狼为...

几年前，许多人，甚至是顶尖的人工智能研究人员，都声称prompt engineering现在已经死了。

-节点重布线删减冗余节点： 基于最新节点，优化当前最新路径，使得路径具有渐近最优性，在每次采样过程中保持最优节点的选取。

SLAM 解决的是根据观测到的环境信息，估计自身的位置和姿态并建立环境地图的问题，本质在于利用观测到的数据和先验信息来估计最大后验概率，观测到的数据之间存在着一...

全局路径规划： A－Star 算法为静态路网中求解最短路径的直接搜索算法，其也是一种启发式算法，在当前搜索节点往下一节点选择时，通过建立启发函数选取距离目标代价...

传统路径规划算法分为基于图搜索和基于采样两种，智能算法能在一定程度上弥补传统算法不足，比如图搜索的算法计算时间过长，采样的算法找到可能不是最优路径。

全局路径规划适合已知的环境地图，指导机器人到达目标点；局部路径规划在机器人接近目标或环境发生变化或环境地图未知时，实时更新周围环境信息，完成避障功能以适应动态环...

牛顿法是一种在实数域和复数域上近似求解方程根的迭代算法，被广泛推广用于求解无约束优化问题，核心思想是使用函数的二阶泰勒展开来构造迭代过程。