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麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。

知网 * 通过发送解析包形式抓取数据，相比于使用selenium等方式性能稍高一些。 * 可使用知网高级检索功能进行搜索，更高效检索文献。 * 可根据网络及知网反爬虫情况选择性开启详细信息抓取及下载caj文献功能。 * 利用excel表格快速查看所需文献摘要等信息，可根据excel提供下载链接选择性下载，防止下载过快导致知网反爬。 # 使用方法 ## 安装依赖 >在验证码处理部分使用了`tesserocr`，不过验证效果目前不是很好，所以默认开启手动识别验证码。 > >如果本地没有安装`tesseract`，可以先安装这个，再执行`pip install tesserocr`。或者将`CrackVerifyCode.py`文件第15、63、64行注释后再执行安装命令。 ```shell pip install -r requirements.txt ```

我用着可以用，我修改了一下，原来的是拼音首在前，我改到后面了。 .版本 2 .子程序 _窗口_创建完毕 组合框模糊搜索_初始化 (组合框1, 125) .子程序 _组合框1_编辑内容被改变 组合框模糊搜索_内容被改变 (组合框1) .子程序 _组合框1_列表项被选择 组合框模糊搜索_列表项被选择 (组合框1)

这封信提出了对新的光共振的探索，该共振会衰减到成对的夸克，并与高pT光子或射流结合产生。 该数据集由质子-质子碰撞组成，在大强子对撞机上，ATLAS探测器在质心能量为s = 13 TeV的情况下，积分光度为36.1 fb $ ^ {-1} $。 共振候选物被确定为大型大半径射流，其子结构与粒子衰减成一个夸克对一致。 检查候选者的质谱图是否存在高于背景的局部过量。 在数据中未观察到新共振的证据，该新共振用于排除产生疏恐惧轴矢量Z'玻色子。