在当今电子商务高速发展的背景下，淘宝作为中国领先的C2C网络购物平台，汇聚了大量的商品信息和交易数据。这些数据对于市场研究者、数据分析师以及企业家等群体而言，具有不可估量的商业价值。通过对这些数据的分析，可以洞察消费者行为模式、市场趋势和产品流行度，进而指导产品策略和市场营销活动。 然而，淘宝网出于保护商家和消费者隐私、维护平台秩序等多种考虑，对网站数据进行了加密和反爬虫措施，这使得通过自动化手段爬取商品数据变得相对复杂。技术的演进和数据采集需求的驱动催生了一批专业的网络爬虫工具和方法，它们可以帮助用户通过合法的途径获取淘宝商品数据。 网络爬虫是一种自动化网络数据抓取工具，能够模拟人工浏览网页的行为，自动识别网页中的特定信息，并将这些信息存储到数据库或电子表格中。在淘宝数据爬取的过程中，用户可以通过设置特定的关键词，利用网络爬虫对淘宝商品页面进行搜索和数据提取。这种方法可以大幅提高数据收集的效率和准确性。 关键词搜索是网络爬虫数据提取的一个重要组成部分。在使用关键词进行搜索时，用户需要预先定义好希望获取数据的种类和范围。例如，如果想要分析服装市场的流行趋势，就可以设定“连衣裙”、“T恤”、“休闲鞋”等关键词进行搜索。通过精确的关键词设置，可以过滤掉大量无关的信息，确保数据的针对性和有效性。 在实际操作过程中，网络爬虫首先会模拟正常的浏览器行为向淘宝服务器发送搜索请求，服务器随后返回相应的搜索结果页面。爬虫程序会解析这个页面，提取出包含商品信息的HTML元素，如商品名称、价格、销量、评价数量等。提取完成后，这些数据会被整理并存储到用户指定的格式中，例如CSV或者Excel文件。 在爬取淘宝商品数据时，还需要注意遵守相关的法律法规和平台规则。这通常意味着不能进行大规模无限制的数据抓取，以免给淘宝服务器造成不必要的负担，甚至可能因为违反服务条款而遭到封禁。因此，建议用户合理安排爬虫的抓取频率和数据量，或者使用淘宝提供的官方API服务进行数据获取，后者通常会更加稳定和合规。 数据爬取完毕后，接下来就是数据分析的过程。数据分析可以采用多种统计和可视化工具，如Python、R、Excel等，对爬取的数据进行深入分析。分析内容可以包括但不限于销售趋势分析、价格分布分析、竞品比较分析等。通过这些分析，企业能够更好地理解市场动态，消费者的需求变化，以及竞争对手的情况，从而制定更为精准的市场策略。 淘宝商品数据的爬取对于了解网络购物市场动态和消费者行为具有极为重要的意义。但同时，从事数据爬取工作需要考虑到数据的合法性和技术的实现难度，只有在遵守规则的前提下，合理利用网络爬虫技术，才能确保获取的数据既全面又有价值。此外，后续的数据分析工作也极为关键，它能够帮助我们从海量数据中提炼出有用的信息，并将其转化为实际的商业洞察。

对抗搜索和博弈是人工智能领域中的一个重要分支，它主要研究的是在有对手参与的环境中如何做出最优决策的问题。在本节中，我们将深入探讨这一主题，包括博弈中的优化决策、α-β剪枝算法以及其他改进方法，并简要介绍当前博弈领域的最新发展情况。 博弈中的优化决策是寻找在博弈中的最佳策略，这通常涉及到计算所有可能的走法及其结果，然后选择最有利的行动。在许多情况下，这需要解决复杂的搜索问题，因为游戏树可能会非常庞大。例如，在棋类游戏中，每一步都有多种可能的后续动作，使得计算所有可能的结局变得极其困难。 α-β剪枝是解决这个问题的一种高效算法，它用于减少搜索空间。α-β剪枝基于最小-最大搜索策略，其中一方（最大化玩家）试图找到最好的行动，而另一方（最小化玩家）则试图找到最坏的回应。通过设置两个值α和β，分别代表当前节点的最大可能价值和最小可能价值，算法可以在搜索过程中提前剪掉不会影响最终结果的分支，从而大大提高搜索效率。 除了α-β剪枝，还有许多其他的方法可以进一步优化对抗搜索。这些改进包括使用更高效的评估函数来快速判断局面的好坏，引入启发式搜索策略以优先考虑更有希望的分支，以及利用机器学习技术训练神经网络来预测对手的行动和评估游戏状态。 博弈的发展情况一直在不断演变。随着计算能力的增强和算法的进步，人工智能在各种游戏中已经取得了显著的成就，如围棋的AlphaGo和AlphaZero，它们展示了深度学习和强化学习在处理复杂决策问题上的强大能力。此外，多智能体系统和合作博弈的研究也在不断发展，这些研究不仅限于零和博弈，还涵盖了非零和博弈，即参与者的目标可能部分重叠或相互依赖的情况。 零和博弈和非零和博弈是博弈论中的两个基本概念。在零和博弈中，一方的收益必然意味着另一方的损失，总收益为零。比如在囚徒困境中，两个囚犯必须在揭发对方和保持沉默之间做出选择，他们的利益是直接对立的。相比之下，非零和博弈允许参与者通过合作实现双方共赢或双输，总收益可以是正数或负数。 对抗搜索和博弈是人工智能的重要组成部分，它们涉及到战略决策、搜索优化和多智能体交互等核心问题。随着技术的不断进步，我们期待在这个领域看到更多创新和突破，为人工智能在现实世界的复杂决策问题中提供更强大的解决方案。

用JS让文章内容指定的关键字加亮 是这样的.. 现在有这些关键字:美容,生活,购物当在文章里头出现这些关键字,就把它加亮显示.. 文章是生成静态页面的,而这些关键字是能随时更新的,所以我想用JS来实现…不知道怎样来实现这样的功能啊?特此求助 代码如下:[removed]function highlight(key) { var key = key.split(‘|’); for (var i=0; i<key.length; i++) {  var rng = document.body.createTextRange();  while (rng. 在网页开发中，有时我们需要对文章中的特定关键字进行高亮显示，以便用户更容易发现和理解。这在搜索结果展示、文章阅读或者数据分析等场景中非常常见。本文将介绍如何使用JavaScript来实现这样的功能，主要围绕提供的代码进行解析和扩展。 让我们分析给出的JavaScript函数`highlight(key)`。这个函数的主要目的是接收一个包含多个关键字的字符串，然后遍历整个文档，找到这些关键字并将其高亮显示。`key`参数是以竖线（`|`）分隔的关键词列表。 ```javascript function highlight(key) { var key = key.split('|'); // 将关键词字符串分割成数组 ``` 在这里，`split('|')`方法被用来将传入的字符串按照分隔符`|`切割成一个数组，例如`['美容', '生活', '购物']`。 接着，我们使用`for`循环遍历这个关键词数组： ```javascript for (var i = 0; i < key.length; i++) { var rng = document.body.createTextRange(); while (rng.findText(key[i])) { // rng.pasteHTML(rng.text.fontcolor('red')); rng.pasteHTML(''); } } ``` 在循环内部，我们创建了一个`TextRange`对象`rng`，它代表文档中的一段文本。`findText(key[i])`方法用于查找当前关键词`key[i]`在文档中的出现位置。如果找到，就会进入`while`循环，将找到的关键字替换为高亮显示的HTML元素。 原代码中注释掉的部分`rng.pasteHTML(rng.text.fontcolor('red'));`原本会将找到的关键字改为红色，但这里被替换为一个带有边框的红色`div`，并包裹在一个`a`标签内，这样不仅可以高亮显示，还可以为用户提供可点击的链接（尽管链接地址设为了`#`，即当前页面）。 ```javascript rng.pasteHTML(''); ``` 这段代码将替换掉找到的关键字，并为其添加样式和属性。`title`属性提供了关键词的工具提示，`display:inline`确保高亮部分保持在文本流中，而不会破坏布局。 调用`highlight`函数时，你需要提供一个包含所有关键字的字符串，如`highlight('文章|关键|功能')`。 然而，需要注意的是，上述代码仅适用于IE浏览器，因为它使用了`TextRange`对象，这是Internet Explorer特有的。对于其他浏览器，如Firefox、Chrome、Safari等，可以使用`document.querySelectorAll`或`NodeIterator`结合正则表达式来实现类似功能。 例如，我们可以使用`querySelectorAll`配合`innerText`属性和正则表达式来替换文本： ```javascript function highlightModern(key) { const keys = key.split('|'); const regex = new RegExp(keys.join('|'), 'gi'); const elements = document.querySelectorAll('body *'); // 获取所有元素 for (const element of elements) { if (element.nodeType === Node.TEXT_NODE) { const text = element.textContent; const replacedText = text.replace(regex, function (match) { return '' + match + ''; }); element.textContent = replacedText; } } } // 添加CSS样式 document.head.insertAdjacentHTML('beforeend', ` `); highlightModern('文章|关键|功能'); ``` 这段代码首先创建了一个正则表达式来匹配所有的关键词，然后遍历所有页面元素，将匹配到的关键字替换为带有`highlight`类的`span`标签。添加一个CSS样式，使高亮背景颜色为黄色。 总结来说，JavaScript的高亮显示功能可以通过多种方法实现，具体取决于目标浏览器和需求。在处理静态页面且关键词可能变化的情况下，动态使用JavaScript来实现关键词高亮是一种可行的解决方案。

多目标水母搜索算法在MATLAB中求解微电网优化问题的实践与探讨,多目标水母搜索算法（MOJS）在MATLAB中求解微电网优化问题的实践与应用,多目标水母搜索算法(MOJS)求解微电网优化--MATLAB ,核心关键词：多目标水母搜索算法(MOJS); 微电网优化; MATLAB; 求解。,MOJS算法在MATLAB中求解微电网优化 在探讨智能优化算法的领域中，多目标水母搜索算法（MOJS）作为一种新兴的启发式算法，其在MATLAB平台上的应用备受关注。特别是在微电网优化问题中，该算法展现了其独特的性能和优势。微电网优化问题涉及到微电网的设计、运行、控制和经济性等多个方面，是电力系统领域的一个重要研究方向。 多目标水母搜索算法是受水母觅食行为启发的一种优化算法，它模拟了水母在海洋中通过改变其身体形态和泳姿来捕食的生物机制。MOJS算法具备良好的全局搜索能力和较好的收敛速度，适合于求解具有多目标、高维数特征的复杂优化问题，如微电网优化问题。 MATLAB作为一种高性能的数值计算和可视化软件，被广泛应用于工程计算、算法开发、数据分析和图形可视化等领域。它的强大功能为算法的实现和问题的求解提供了便利条件。在微电网优化问题中，MATLAB不仅支持算法的开发，还能够进行复杂系统的模拟和性能评估。 微电网优化问题的求解是一个多目标优化问题，通常包括了成本最小化、能量效率最大化、环境影响最小化等目标。这些问题具有高度的非线性、不确定性和动态变化性，传统的优化方法往往难以有效应对。多目标水母搜索算法通过模拟自然界的群体智能行为，能够高效地在复杂的搜索空间中寻找最优解或近似最优解。 在实际应用中，多目标水母搜索算法可以用于微电网的多种优化任务，如负荷分配、储能配置、发电调度、网络重构等。通过优化这些关键的运行参数，可以提高微电网的经济性、可靠性和可持续性。MOJS算法的实现和应用不仅需要深厚的理论基础，还需要结合实际的微电网模型和数据进行仿真测试。 从文件名列表中可以看出，相关文档详细介绍了MOJS算法在微电网优化中的应用，包括了引言部分、问题的详细描述和理论分析。这些文档可能涵盖了算法的原理、微电网优化问题的定义、算法在问题中的具体应用步骤和方法，以及通过MATLAB实现的案例和结果分析等内容。此外，文件中还可能包含了图像文件和其他文本文件，这些内容有助于更好地理解微电网优化问题和MOJS算法的应用效果。 通过综合分析，我们可以得出结论：多目标水母搜索算法在MATLAB平台上的实现为微电网优化问题提供了一种有效的解决方案。它不仅能够处理传统优化方法难以应对的复杂问题，而且能够通过智能搜索机制在多目标优化框架下寻求最优解。随着智能算法和计算技术的不断发展，我们可以期待MOJS算法在未来微电网优化中发挥更大的作用。同时，MATLAB作为算法开发和优化问题求解的重要工具，也将继续推动相关领域的研究与应用发展。

Textseek文件文字内容搜索工具deb安装包，V2.19.2996(arm64位版) 获取不易，需要的下载吧

根据提供的文件信息，我们可以生成以下几个相关知识点： 1. 文件搜索工具概述 文件搜索是计算机用户在使用过程中经常需要进行的操作，目的是为了快速找到存储在计算机中的文件和文件夹。高效的文件搜索工具能够帮助用户节省时间，提高工作效率。传统的文件搜索功能往往受到系统性能和索引速度的限制，但在目前的市场中已经有许多第三方工具提供了更为强大的搜索功能，如Everything、Listary、Wox等。 2. Everything搜索工具介绍 在这些工具中，Everything以其轻量级和快速的搜索性能在用户中有着较高的评价。Everything是一款由voidtools开发的文件搜索工具，特别适用于Windows操作系统。它通过索引文件名和路径来实现快速搜索，相较于其他搜索工具，Everything的搜索速度非常快，几乎是即时显示结果，这得益于它的高效算法和对文件系统底层的直接访问。 3. Everything搜索工具的版本特点 版本号1.4.1.969指的是Everything软件的一个特定版本。这个版本号通常包含了关于该软件的功能和改进的信息。例如，更新到1.4.1.969版本可能包括了新的功能，性能改进，bug修复，以及对新操作系统版本的兼容性支持等。用户可以通过查看具体的更新日志来了解这个版本具体更新了哪些内容。 4. x86架构与软件 文件名中的“x86”通常是指32位版本的软件。在计算机架构中，x86是一种广泛使用的指令集架构，它由Intel 8086和8088处理器首次引入，后来发展成为个人电脑上使用最广泛的处理器架构。x86架构的软件可以在任何兼容的处理器上运行，而32位软件则意味着它能够利用32位宽的CPU寄存器进行数据处理。对于软件开发者来说，发布32位版本是为了确保兼容性和覆盖更广泛的用户基础。 5. 压缩包的使用与管理 提到的压缩包文件“Everything-1.4.1.969.x86.zip”表明用户可能需要下载或已经下载了这个文件搜索工具的特定版本压缩包。压缩包是一种常见的文件打包方式，它能够将多个文件或文件夹压缩成一个文件，以便于存储和传输。解压缩软件如WinRAR、7-Zip等被广泛用于打开和管理压缩包文件。 6. 文件搜索工具的适用场景 了解文件搜索工具的适用场景对于用户来说同样重要。Everything尤其适合于搜索包含大量文件和文件夹的驱动器，如硬盘和网络共享驱动器。对于那些经常需要在大量数据中寻找特定文件的用户，如开发者、IT专业人员、研究人员，Everything提供的快速搜索功能能够显著提升工作流。 7. 软件更新和下载 用户在使用软件时需要保持更新，以便利用最新的功能和性能优化。对于Everything这类软件，更新可能包括安全漏洞的修复以及对最新操作系统版本的支持。用户可以通过软件官网或其他安全的下载渠道获取最新版本。 8. 软件安装与配置 安装和配置软件是用户使用软件时的初始步骤。对于Everything而言，安装过程简单，用户只需运行安装程序并按照提示操作即可。安装完成后，用户可以开始配置软件设置，以满足其个人喜好或工作需求，比如自定义搜索结果的显示方式、设置过滤器等。 Everything是一款快速、高效的文件搜索工具，它适合于需要在大量文件中快速定位特定内容的用户。它的1.4.1.969版本可能是针对特定功能优化或修复的更新。通过下载和安装32位的软件版本，用户可以确保在兼容的x86架构计算机上运行该工具。使用压缩包文件时，用户应注意选择可信赖的来源，并在安装前确保与系统兼容。

,经典文献复现：孤岛划分，最优断面相关 题目：考虑频率及电压稳定约束的主动解列最优断面搜索方法 最新复现，全网独一份，接相关代码定制 针对现有解列断面分析方法未考虑潮流冲击、电压稳定约束等问题，提出了一种考虑频率及电压稳定约束的主动解列最优断面搜索模型，以系统潮流冲击最小为目标，在满足机组同调分群约束和系统连通性等约束的基础上，最后，通过修改后的新英格兰 39 节点系统进行仿真分析，讲发电机组分成两群，各自归属一个孤岛 关键词：孤岛划分 最优断面 机组同调分群 系统连通性约束 改进单一流 ,关键词：考虑频率及电压稳定约束；主动解列；最优断面搜索方法；孤岛划分；系统连通性约束；改进单一流；机组同调分群；复现分析。,经典文献复现：主动解列最优断面搜索模型——考虑频率与电压稳定约束的孤岛划分策略

### 温度传感器DS18B20序列号批量搜索算法 #### 引言 温度传感器DS18B20是一种广泛应用的数字温度传感器，它采用单总线接口技术，这意味着只需要一条数据线即可实现与微处理器之间的通信，极大地简化了系统布线，并降低了成本。DS18B20具有每个设备独有的64位序列号(含8位CRC校验码)，这使得在同一总线上可以挂载多个传感器，并通过特定的协议和时序来区分它们。在多点温度检测系统中，为了高效管理和控制这些传感器，开发了一种批量搜索算法，用于快速准确地获取所有DS18B20传感器的序列号。 #### 序列号搜索协议 在DS18B20中，每个传感器的序列号由64位组成，其中包括一个8位的CRC校验码，确保数据传输的准确性。序列号的搜索过程是基于特定的协议进行的，主要包括以下几个步骤： 1. **搜索命令**: 当系统需要获取传感器序列号时，首先向总线发送一个序列号搜索命令(0xf0)。 2. **逐位读写**: 从序列号的第一个比特开始，系统依次读取原码、反码，并根据读取的结果回写比特值。这个过程会重复进行，直到序列号的最后一个比特被读取完毕。 3. **排除机制**: 在读写比特的过程中，只有那些序列号与已读取比特相匹配的传感器才会继续响应。那些不匹配的传感器会将它们的数据输出口切换为高阻态，不再参与后续的搜索过程。 4. **读取比特的含义**: - **01**: 表示当前比特值为0。 - **10**: 表示当前比特值为1。 - **00**: 表示存在多个传感器，需要进一步分支搜索。 - **11**: 表示搜索结束，没有更多的传感器需要搜索。 #### 批量搜索算法 在实际应用中，单总线上可能会连接多个DS18B20传感器。因此，为了有效地管理这些传感器并获取它们的序列号，开发了一种批量搜索算法。该算法的关键在于如何高效地遍历所有可能的序列号，并确保不会遗漏任何传感器。 1. **完整性**: 算法必须能够无遗漏地搜索出总线上所有传感器的序列号，这意味着对于每一个分支点都需要进行两次搜索，分别沿着0和1两个方向。 2. **有效性**: 为了避免重复搜索同一个传感器，算法需要确保每个序列号只被搜索一次。 3. **算法基本思想**: - 每个序列号搜索只在上一个序列号搜索产生的最后一个有效分支点改变搜索方向，从而获得一个新的序列号。 - 有效分支点是指在当前搜索路径中出现但未经过改变搜索方向处理的分支点；无效分支点则是已经处理过的分支点。 - 每次搜索过程结束后都会产生一个最后的有效分支点，称为下一个序列号搜索的“末点”。 4. **算法具体步骤**: - 设置初始状态: 假想序列号第0比特的前一个比特是一个分支点，这个分支点只搜索取0方向。 - 进行序列号搜索: 对于每个序列号搜索，只在末点改变搜索方向，并更新末点寄存器。 - 记录传感器数量: 使用传感器数量累计寄存器记录已找到的传感器数量。 - 判断搜索结束: 当末点退回到初始的假想分支点时，表示所有的传感器都已经被搜索完成。 通过以上步骤，批量搜索算法能够高效、完整地搜索出单总线上所有DS18B20传感器的序列号，并确保每个传感器只被搜索一次，从而提高了系统的性能和可靠性。

基于改进麻雀搜索算法的MPPT追踪控制：全局优化与局部寻优的双重策略研究,利用麻雀搜索算法的优化方法与实现：改进的MPPT追踪控制技术,利用改进的麻雀搜索算法实现部分遮光光伏MPPT追踪控制，在原有的SSA算法公式中，为了避免算法后期导致MPPT的较大幅度振荡，在发现者公式中加入线性递减因子。 为了使算法不至于收敛太快以至于追踪不到全局最优解，修改加入者位置更新公式，加入随机数矩阵使得位置更新过程更加随机化，同时为了使算法后期进行局部寻优，在加入者位置更新公式中同样加入了线性递减因子，以减小算法后期的位置变化范围，提高算法的搜索精度。 提供操作视频，参考文献和仿真模型，matlab2018b以上版本可以打开 ,核心关键词：麻雀搜索算法; MPPT追踪控制; 线性递减因子; 位置更新公式; 随机数矩阵; 操作视频; 参考文献; 仿真模型; Matlab2018b以上版本。,基于改进麻雀搜索算法的光伏MPPT追踪控制研究：引入线性递减因子与随机数矩阵优化

基于蒙特卡罗树搜索的 Quoridor AI 是一个抽象的策略游戏，在 81 (9x9) 个正方形的棋盘上玩，目标是让你的棋子到棋盘的另一边。 这个玩 Quoridor 的 AI 代理基于 。 纯 MCTS 导致性能不佳。 应用一些启发式方法后，性能得到了显着提高。 我在树搜索的选择、扩展和模拟阶段（以及搜索后的后期处理）添加了启发式方法。 您可以在下面的“包含的一些启发式方法”部分中看到其中的一些。 如果您想查看所有启发式方法或其实现细节，请参阅源代码中的注释。 （找到“启发式”这个词。） 您可以在网站（或 Web 应用程序） 上与此 AI 对战。 网站上每个 AI 级别的每次移动推出次数如下。 等级 每次移动的卷展栏 新手 2,500 平均 7,500 好的 20,000 强的 60,000 最新版本 (v0.3) 中包含的一些启发式方法 Quoridor 的分支因子很