在机器学习中，特征选择是对模型结果的优化和对特征的分析，无论是做机器学习分类或者回归模型，都可适用；在这里我使用（python）遗传算法对特征进行分析，然后选取最优特征建立机器学习回归模型。

https://blog.csdn.net/weixin_43493903/article/details/126446523 学习Halcon的HSmartWindowControl窗口控件，用WPF和Opencv仿照实现。

https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.12.065 MATLAB源码 结合SHADE和IDE两个算法进行分层运算

机器人语音交互作业 机器人语音交互作业

instanceAlongCurve, Maya API node 用于曲线上形状的交互式实例化 实例沿曲线Maya插件在 python 中开发，它试图简化沿着曲线实例化各种对象的过程。 插件实际上创建了一个新的依赖图 node，它处理所有必要的逻辑。 它还包括一个 node 创建命令和一个属性编辑器模板，用于非常熟悉和用户友好

医学成像交互工具包（MITK）是用于开发交互式医学图像处理软件的免费开源软件系统。 MITK将Insight Toolkit（ITK）和Visualization Toolkit（VTK）与ap结合在一起。Medical Imaging Interaction Toolkit（MITK）是一个免费的开源软件系统，用于开发交互式医学图像处理软件。 MITK将Insight工具包（ITK）和可视化工具包（VTK）与应用程序框架结合在一起。 以下链接提供了针对不同使用场景的高级和参考文档：获得有关MITK的高级概述，并提供指向更多文档的指针寻求MITK应用程序帮助的最终用户应阅读以下内容：

交互界面达到的效果是，通过点击画面上的按钮来控制是否要显示相应物体的检测结果，即是否把物体框出。 这里放置了两个版本，物体检测代码是相同的，不同的是交互性的设计，2.0调用的是现成的button函数，使用起来更方便些。

数控车削加工参数高效低碳多目标优化建模与求解，刘志杰，杨云，高效低碳制造是当前社会经济发展应对资源锐减和环境恶化严峻新挑战的迫切需求。引入碳税等碳排放成本已成为社会、政府监管、调控

通过gamultiobj函数，实现基于nsga2的改进优化算法

多目标优化的免疫遗传算法，通常多目标问题中各个目标函数不可能找到使每个函数都同时满意的解，而只能是在各目标函数之间进行协调折衷［１］。在过去的一段时间里，国内外学者提出了许多的多目标优化算法。如文献［２］提出了ＳＰＥＡ充分利用ｐａｒｅｔｏ最优解的概念，将种群的最优个体储存在种群外，通过不断更新而获得ｐａｒｅｔｏ最优解，但该方法获得在各个子目标都同时达到最少值的ｐａｒｅｔｏ最优解所在区域内，所获ｐａｒｅｔｏ最优解较少；