金鹰优化器

该工具箱提供金鹰优化器 (GEO) 和多目标金鹰优化器 (MOGEO) 元启发式算法的源代码和用户界面，其相关论文的信息如下： 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.107050 预印本链接：https://www.researchgate.net/publication/347685369_Golden_Eagle_Optimizer_A_nature-inspired_metaheuristic_algorithm 如有疑问，请联系：geo.algorithm@gmail.com

【优化解决方案】基于金鹰算法GEO解决多目标优化问题matlab源码.zip

个人整合了火鹰优化算法的源代码和详细原理说明，更多优化算法可在空间内查看。

哈里斯鹰优化算法（HHO）是一种仿生智能优化算法，灵感来源于哈里斯鹰的捕食行为。算法模拟了鹰群在搜索最佳猎物位置时的群体协作和个体智能，适用于解决工程设计、数据分析和机器学习优化问题。压缩包包含主程序文件HHO.m、初始化函数initialization.m、辅助函数Get_Functions_details.m等，以及算法简介PDF和许可文件。通过这些资源，您可以深入理解HHO算法的工作原理和实际应用。

长期记忆HHO（LMHHO）利用记忆概念存储最佳解决方案，代码演示了如何修改HHO变体。此外，代码还评估了探索-开发比率和多样性。

梁敬彬的 SQL 优化脚本，属于那种你看了会忍不住收藏的资源。全套 9 周的内容，每周一个实战案例，SQL 优化的各种坑和技巧。语气不啰嗦，内容也不打太极，直接上干货，像老司机带你看清 SQL 到底卡在哪儿。挺适合平时手里有数据库项目、但老觉得慢的你。比如第 1 周就讲怎么用索引避免全表扫描，第 4 周更进阶，搞子查询、连接优化这些。用的是项目里能碰到的真实场景，不是纸上谈兵。如果你平时写 SQL 还老是靠感觉，那这套脚本真挺值的，跟着练一轮下来，优化思路就顺了。

SQL 的硬核宝典《SQL 金典》，内容扎实不花哨，适合你慢慢啃，越啃越香。不管是刚入行写SELECT的小伙伴，还是天天和JOIN、GROUP BY打交道的老手，这本书都挺有。每一章拆得挺细，像窗口函数、存储过程、索引优化这些内容都有覆盖，清楚，示例也不少。 SQL 基础的部分，教你建表、查数据这些入门操作，适合刚接触数据库的朋友。代码写得挺规范，讲 SQL 语法的同时，还会提一些实践建议，挺实用。 查询进阶的内容就比较香了，像多表联查、子查询、聚合函数这类日常业务常用的技巧，书里讲得比较通透。是数据量大的时候，怎么查得快，怎么写得优雅，这部分写得还不错。 窗口函数、递归查询这些高级玩法在“c

钣金加工里的激光切割，一直是个挺吃经验的活儿。Lingo 的优化模型在这块儿就挺有用，能帮你把排料路径、切割顺序都捋顺了。实际用过一次，发现排版效率直接上来，材料利用率也高了不少。代码结构清晰，用if-then、@for循环逻辑来建模，思路清楚，调试也不难。 模型构建用的是LINGO 语言，如果你熟点数学优化思维，比如线性规划、整数规划，上手就快。不熟也没事，照着模板改改参数也能用。嗯，像是对工件形状比较固定的订单，直接套模子改尺寸就行了。 代码的亮点在于它考虑了工艺限制，比如切割顺序、最小切割距离这些，蛮贴近实际生产。运行环境是lingo12，稳定还不占资源。你用LINGO 优化工具配上这个

克里金插值是一种在地理信息系统（GIS）和统计学中广泛应用的高级空间插值技术，由南非矿业工程师丹尼尔·吉拉德·克里金提出。它利用地质统计学原理，通过考虑数据之间的空间相关性和误差结构来估计未知位置的空间变量值。本程序使用C#编程语言在.NET平台实现克里金插值，采用了指数模型作为协方差函数。指数模型通过半变函数描述同一变量在空间上不同距离的变化率，其形式为C(h) = σ² * exp(-|h|/λ)，其中σ²是方差，λ是特征长度。程序还包括数据处理、等高线生成等步骤，提高预测精度。

金碟数据库卡慢？有些地方你没注意到。清理临时表、重建索引、开启快照隔离，这些优化手段简单但有效。你可以通过清理临时表释放空间，避免不必要的占用。索引重建有助于提升查询效率，减少碎片。快照隔离能提高并发性能，避免读取冲突。整体来看，这些优化操作都直接，做起来也不复杂。你只需要掌握几个 SQL 语句，就能让金碟数据库快速又稳定。记得操作前备份数据，万一出了问题也能轻松恢复哦。嗯，这些技巧你学了之后，效率能提高不少！