智能Web算法

网络Web算法的分析涵盖了联合数据挖掘的相关方法，帮助理解现代算法的原理。

适合数据挖掘初学者和熟悉Java语言的人，全书采用Java语言编写，内容丰富详实。

永洪商业智能产品的Web API文档详细介绍了其API接口的使用方法和配置细节。包括权限验证、用户管理、角色管理、数据集管理、调度任务操作等功能。用户需通过HTTP协议发送XML格式的请求与服务器通讯。文档指导开发者使用Postman等工具配置请求，并处理API返回的XML格式响应。

智能 Web 平台的模块化设计挺省心，尤其是像流程审批、智能报表这类功能，基本拖拖拽拽就能搞定，连脚本都省了不少。对于你这种天天写业务逻辑的开发者来说，节省时间可不只是说说而已。 流程自动化的体验也蛮顺手的，日常像假、报销这些审批流，设置一下就能自动走。自定义表单也不复杂，字段逻辑清晰、拖拽交互响应也快，不用自己写一堆校验代码，爽！ 数据上报是平台里我最喜欢的点之一，字段映射挺灵活，上传接口也友好，支持实时写入，更新同步也快。搭配数据挖掘一起用的话，你还能从大堆日志里出用户习惯或者操作异常，别说老板爱看，自己看着也有成就感。 再说智能报表，图表自动生成的逻辑做得挺稳，柱状、折线、饼图一应俱全，

这是一个适合具有一定Matlab基础的学习者的资源，提供了30个案例分析，专注于智能优化算法的学习和应用。

智能优化算法的入门 PPT 资源，讲得还挺系统的，尤其是遗传算法这块，基本的原理、流程都有说到。风格比较清爽，也不死板，适合刚接触启发式算法的朋友快速上手。全局优化能力强、通用性好，这类现代启发式算法的特点它讲得挺清楚，比如适合 TSP 问题，资源里还有不少可以配套练手的Matlab 代码，你点进去看看，像TSP 优化这个就蛮实用。我看了一下，跟它相关的资源也不少，蜂群算法、粒子群这些都有，想拓展也挺方便。如果你对遗传算法感兴趣，又不想一上来就啃枯燥的公式，这 PPT 还挺适合入门的，节奏刚好。要注意一点，虽然是 PPT 格式，但部分内容默认你对优化算法有点基础，建议先看看应用示例，比如Mat

Web 数据挖掘实验：算法抉择 在 Web 数据挖掘实验中，选择合适的算法至关重要。算法的选择取决于数据的性质、挖掘的目标以及可用的计算资源等因素。 一些常用的 Web 数据挖掘算法包括： 分类算法: 用于将数据划分到预定义的类别中，例如支持向量机、决策树和朴素贝叶斯。 聚类算法: 用于将数据分组到具有相似特征的簇中，例如 K-Means 算法、层次聚类和 DBSCAN。 关联规则挖掘算法: 用于发现数据项之间的关联关系，例如 Apriori 算法和 FP-Growth 算法。 链接分析算法: 用于分析网页之间的链接关系，例如 PageRank 算法和 HITS 算法。 选择算法时，需要

有限状态机、遗传算法、神经网络等人工智能算法演示程序及源代码。

智能优化算法的入门宝典MadDE-main.zip，真的蛮适合喜欢折腾算法和想搞懂优化思路的朋友。里面有不少基于MATLAB和C 语言写的示例代码，覆盖了像遗传算法、粒子群优化这种常见的智能方法，挺全的。 结构上挺清晰，MATLAB 那部分对初学者还蛮友好，注释比较细，跑一遍示例马上就有感觉。你可以看看PSO_main.m或者GA_optimize.m，都是经典玩法，动手一遍理解就更深。 C 语言部分就稍硬核些，更适合有经验的朋友，尤其是对算法底层实现感兴趣的。像de_algorithm.c这种源码文件，写得还挺规范，便于你二次开发或移植到嵌入式项目中。 优化方向的同学应该都知道，智能算法不就

研究生级别智能优化算法课程的全套学习资料，助你轻松掌握算法精髓并顺利通过考试。 资料内容： 课程讲义：详细解读智能优化算法的核心概念、经典算法和最新研究成果。 代码实现：提供完整的算法代码实现，方便学习和实践。 往年试题：包含历年期末考试真题，帮助你熟悉考试题型和难度。