XinShe Yang教授提出的Cuckoo Search优化算法Matlab原代码，可用于全局优化，并附有算法原理的文章及测试函数，供大家参考学习。

Cuckoo Malware Analysis 英文无水印pdf pdf所有页面使用FoxitReader和PDF-XChangeViewer测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除

乳腺 MRI 图像中的肿瘤分割。 我在这个项目中使用了 RIDER 数据库。 用于图像分割的三种基于聚类的算法： 1- 模糊 c 均值 (FCM) 2-k-均值3-通过布谷鸟搜索优化（CSO）算法优化k-means

恶意软件分类器 这是恶意软件分类研究的代码库。 所有深度学习模型都是使用Python 3.6+和PyTorch 1.9实现的。 点击查看研究详情 数据 源数据是由恶意软件动态分析系统生成的json报告。 对数据进行了分析，以提取有关恶意样本的最有用信息。 分析的结果是，选择了3698个特征，并将在此基础上进行进一步的分类。 因此，为恶意软件的每个实例分配了一个尺寸为3698的二进制特征向量，该特征向量的标签是卡巴斯基反病毒软件进行分类的结果。 该数据库包含来自8种不同类型的恶意软件的大约10,000个带标签的样本和大约14,000个未带标签的样本。 数据可视化 尺寸为3698的规格化矢量表示为大小为61×61（61≈√3698）的RGB图像，其中，每个像素的颜色由相应特征的值设置。 自动编码器 在未标记的数据上训练了一个潜在空间尺寸为200的自动编码器模型，以便使用预训练的编码器对恶意软

redis-cuckoofilter：用于Redis的与哈希函数无关的Cuckoo过滤器

Chucky: A Succinct Cuckoo Filter for LSM-Tree Niv Dayan, Moshe Twitto Pliops

布谷鸟贡献 欢迎来到马克的布谷鸟补品店！ 产品 cuckootables.sh 我们建议将虚拟机与仅主机网络设置一起使用，然后手动转发/路由到 Internet 和其他资源。 此 shell 脚本可作为 Cuckoo 部署的起点。 伪造的.py 如果您想在没有 Internet 连接的情况下运行 Cuckoo 设置，您只能通过为虚拟机提供要连接的虚假资源来获取有关网络活动的信息。 此 Python 脚本使用您指定的固定 IP 回复 DNS 查询。 在该 IP 上 - 可能是 Cuckoo 机器或其他东西 - 然后您可以托管 InetSim 等虚假服务或根据需要设置自定义服务。 运行/运行 运行/日志/运行 您应该将 Cuckoo 与看门狗进程一起运行，看门狗进程会在出现故障/崩溃时重新启动它。 为此，我们在我们的设置和 malwr.com 上使用“ ”。 为此，请安装 runit

注意这不是官方支持的Google产品。 布谷鸟指数 概述 （ ，CI）是一种轻量级的二级索引结构，它以节省空间的方式表示键和列分区之间的多对多关系。 CI的核心是将大小可变的指纹与指示合格分区的压缩位图相关联。 它解决什么问题？ 传统上，通过为每个分区维护一个过滤器（例如Bloom过滤器）来索引该分区中包含的所有唯一键值，来查找可能包含给定查找关键字的所有分区的问题得以解决： Partition 0: A, B => Bloom filter 0 Partition 1: B, C => Bloom filter 1 ... 要识别包含密钥的所有分区，我们需要探查所有每个分区的过滤器（可能很多）。 由于布隆过滤器可能会返回假阳性，因此我们有可能（例如1％）意外地将阴性分区识别为阳性。 在上面的示例中，对键A的查找可能返回分区0（真肯定）和1（假肯定）。 根据存储介质的不同，错误的肯定

cuckoo_search12 是对原布谷鸟算法MATLAB程序的修改。其中的数据是参考论文《 基于布谷鸟算法的平面选址问题_宋瑞敏 》中的无约束公式和12顶点数据。 程序在MATLABr2017b测试通过。其他顶点计算只需要修改最后的函数及顶点矩阵即可。

布谷鸟算法python代码,基于xinshe Yang的matlab m文件改编