金鹰算法

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。

蚂蚁金服的算法笔试题，内容还蛮有意思的，尤其适合准备大厂面试的你。题目主打字符串和递归思路，考点不多但挺扎实。比如里面那个no_name函数，看着没名字，但逻辑挺清晰：判断两个字符串能不能通过循环移位变成一样的。这种题啊，说简单也简单，说绕也真绕，关键是你得想明白它怎么一步步去删字符、比对位置。另一个函数utilityFunction，是个小工具，用来干掉指定位置的字符，思路不复杂，就是字符数组的操作。整份 PDF 虽然 OCR 出来有点瑕疵，但不影响理解，适合练手。建议你自己动手实现一下，比单看理解要强得多，顺便也熟悉下这类字符串类题的套路。

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

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在一个文件中。

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。

杨中科编写的完整版程序员SQL金典对程序员非常实用，分为四个部分。推荐下载其他部分，请访问我的空间。

哈里斯鹰算法优化的 LSSVM 模型，说白了就是用聪明点的搜索策略帮 LSSVM 找最合适的参数。里面的 HHO（Harris Hawks Optimization），灵感挺有意思，模拟鹰群狩猎策略，蛮适合这类参数优化场景的。比起手动调参或者网格搜索，效率高不少。回归预测方面，LSSVM 本身就挺好用的，尤其是对小样本高维数据。但它挑参数，一不小心就跑偏。用 HHO 调一调，预测准头能提升一大截。文章里有详细实现流程，从准备数据、建模到评估，步骤清晰。代码方面是用 Matlab 写的，结构不复杂。trainlssvm、hho_lssvm.m这些核心函数调用得比较清楚，适合上手快点的项目落地。你