Batch Size是指在一次前向传播/反向传播中使用的训练样本数量。迭代次数是指完成一次完整的batch前向传播和反向传播所需的次数，也就是参数更新的次数。一个epoch表示整个训练数据集完整通过神经网络一次。Batch Size：决定每次参数更新使用的样本数，影响内存使用和梯度噪声迭代次数：完成一个epoch需要的参数更新次数，等于总样本数/batch sizeEpoch：完整遍历整个训练集的

本文提出了一种新颖的基于群体智能的元启发式优化算法——壮丽细尾鹩优化算法（SFOA）,SFOA从精湛的神仙莺的生活习性中汲取灵感。融合了精湛的神仙莺群体中幼鸟的发育、繁殖后鸟类喂养幼鸟的行为以及它们躲避捕食者的策略。通过模拟幼鸟生长、繁殖和摄食阶段对应的精湛的三种自然行为以及躲避天敌，建立了数学模型。该算法结合了壮丽细尾鹩莺群体中幼鸟的发育，繁殖后喂养幼鸟的行为，以及它们躲避捕食者的策略，于202

这个错误表明 PyTorch 运行时遇到了内存不足的问题，特别是在尝试加载 CUDA 相关的库（如）时失败了。错误消息 “页面文件太小，无法完成操作” 表明 Windows 系统的虚拟内存（页面文件）设置不足。

本文介绍了酶作用优化（EAO）算法，这是一种新颖的仿生优化算法，旨在模拟生物系统中的自适应酶机制。EAO采用了一种动态平衡探索和开发的新颖策略，以有效地导航和优化复杂的多维搜索空间。于2025发表在JCR 2区，中科院4区 SCI计算机类期刊 The Journal of Supercomputing。

嗅觉优化算法由于在处理多样化约束和复杂性方面的局限性而经常不足。本文提出了受活生物体嗅觉启发的基于自适应交叉的嗅觉优化（ACB-SAO）算法。新算法引入了两个关键贡献，即集成Linnik Flight与黄金比例配置以提高探索能力的长尾探索模式和用于嗅觉剂优化（SAO）的动态交叉速率调整。这种协同作用通过平衡全局和局部搜索能力来增强解决方案的准确性。

智能信息时代的到来见证了跨各个学科的复杂优化问题的激增。尽管现有的元启发式算法在许多场景中都表现出了功效，但它们仍在与某些挑战作斗争，例如过早收敛、探索不足以及在高维、非凸搜索空间中缺乏鲁棒性。这些限制凸显了对能够在保持计算效率的同时更好地平衡探索和利用的新颖优化技术的需求。针对这一需求，我们提出了人工旅鼠算法（ALA），这是一种受生物启发的元启发式算法，它在数学上模拟了自然界中旅鼠的四种不同行为

提示调优只使用冻结的语言模型来调优连续的提示，这大大减少了每次任务的存储和训练时的内存使用。然而，在NLU的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，即时调优并不能很好地执行。还发现，现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏通用性。论文提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompt tuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配，同时只有0.1%

模拟退火是一种元启发式优化方法，适用于解决距离约束车辆路径问题（DVRP），目标是优化车辆路线以最小化总距离，同时确保每辆车不超过最大行驶距离。代码通过读取Excel数据、初始化随机解、迭代优化和可视化结果来实现该算法，研究表明初始解生成和Metropolis准则在算法性能中起关键作用。专注于距离约束而非容量约束，与传统VRP有所不同，可能存在潜在改进空间，如更复杂的降温计划或初始解生成方法。

5.点击下一步后，自定义路径。2、下载完成后双击安装。

windows10和11都通用。是不是有人告诉你家庭版本没有gpedit.msc，没有组策略编辑器？这压根就是某软玩的小把戏。Win10/11家庭版可通过修改文件后缀新建bat脚本，添加组策略包，以管理员身份运行后，输入gpedit.msc即可打开本地策略组编辑器。1、首先新建一个后缀为.txt的文本文档，然后将下列代码复制到文本文档里面，然后保存。2、将.txt后缀改为.bat后保存，然后以管理