算法工程

改进版的龙虾优化算法 ECOA，挺有意思的。它不是简单地加点参数，而是用了Halton 序列和准对称学习法来优化初始种群，搜索更精了。还有点狠的是，引入了精英指导机制和海洋捕食者聚类，就是为了让算法别卡在局部最优那儿，跳得出来、收得回来。用起来在一些高维优化问题上，比如压载罐设计、杆系结构尺寸优化，表现还挺稳。如果你是搞工程计算或者在玩群体智能优化算法，这个 ECOA 可以试试看。代码不复杂，逻辑清晰，而且收敛速度和稳定性做得比较平衡。想深入点的，可以顺带看看类似的聚类、数据挖掘的文档，配合着用效果更好。

工程硕士学术项目：Matlab算法与工具源码 本资源提供丰富的Matlab算法和工具源码，适用于毕业设计和课程设计等学术项目。所有代码经过严格测试，确保可直接运行。 资源内容: 涵盖多种领域的Matlab算法 实用工具源码 代码注释清晰，易于理解 适用场景: 毕业设计 课程设计 学术研究 算法学习 使用说明: 下载并解压资源包。 根据项目需求选择相应的算法或工具。 运行代码并进行必要的调整。 疑问解答: 如有任何使用问题，欢迎随时交流，我们将及时解答。

本资源为vivo 2019年校园招聘图像算法工程师笔试题，涵盖算法、数据结构、机器学习等多个知识领域。主要内容包括循环语句在编程中的重要性，内存管理中new和delete的运用区别，链表数据结构的各种实现方式，机器学习中的K-Means聚类和KNN最近邻算法，以及快速排序的实现原理。此外，还包含了SIFT特征描述、双摄相机系统的计算机视觉应用，2D变换和支持向量机（SVM）等常见知识点。

社交拟态优化算法（SMO）是一种新型优化方法，特别适用于工程应用。提供了MATLAB代码示例（版本0.1），通过Costfunc.m文件来最小化目标函数。用户只需输入适当的SMO参数和问题参数即可进行优化。研究者可参考以下期刊文章：Saeed Balochian、Hossein Baloochian在《Expert Systems with Applications》2019年的研究成果。

生成包含所有jar包的项目，并配置好MySQL数据库，可直接使用。

MatLab工程数学为初学者提供了适用于工程项目的实际应用方法。

软件工程领域的大数据挖掘课程涵盖多种算法，包括KNN、ID3、贝叶斯等，详细介绍了这些算法及其实现方式。这些内容对于希望深入理解和应用数据挖掘的开发者尤为重要，读者可在相关编译器上运行和实验。欢迎交流和咨询。

PowerDesigner反向工程指南 本指南讲解如何使用PowerDesigner进行数据库反向工程，将现有数据库结构转换为PowerDesigner模型。 步骤： 打开PowerDesigner，创建一个新的数据模型。 选择“Database”-> “Reverse Engineer Database”。 在弹出的窗口中，选择要反向工程的数据库类型和连接信息。 点击“确定”按钮，PowerDesigner将连接到数据库并读取其结构。 反向工程完成后，您将在PowerDesigner中看到数据库的模型，包括表、列、关系等。 提示： 确保您拥有数据库的访问权限。 反向工程过程可能需要一些

掌握特征工程的基础知识与应用技巧，提升机器学习模型性能。

SNS被称为S的一个邻居。 侯选集合由邻域中的邻居组成，选择邻域中评价值优秀的邻居入选。 禁忌算法中，禁忌表中的主要指标是禁忌对象和禁忌长度。 禁忌长度是被禁对象不允许选取的迭代次数。 评价函数是侯选集合元素选取的评价公式。 特赦规则允许部分禁忌对象重新可选。 记忆频率信息有助于加强禁忌搜索的效率。 模型及求解使用禁忌搜索算法解决问题。