天鹰优化算法（Harris Hawk Optimization, HHO）是一种基于群体的优化算法，由Seyedali Mirjalili教授于2019年提出。这种算法的灵感来源于哈里斯鹰（Harris's Hawk）的社会行为和捕猎技巧。哈里斯鹰是一种非常聪明且具有高度社会性的猛禽，它们通常会成群结队地追捕猎物，通过协同合作来提高捕猎的成功率。 在HHO算法中，解空间中的每个潜在解决方案被视为

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。   本文主要介绍了天鹰340亿(AquilaChat2-34B-16K)本地部署的解决

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