ga-z77x-d3h mod BIOS F18i带nvme模块（主板版本ver1.1)，更新如下： Intel Legacy RAID for SATA 11.6.0.1702 to 13.1.0.2030 Intel UEFI RAID SataDriver 11.6.0.1702 to 13.1.0.2030 Atheros PCIE Ethernet Controller 2.0.2.7 to 2.0.6.6 Atheros PCIE Ethernet Controller 2.1.1.1 to 2.1.1.5 Marvell 88SE91xx Adapter BIOS 1.0.0.0027 to 1.0.1.0025 Intel PCI Accelerated SVGA BIOS 2158 to 2170 Intel Sandy GOPdriver 2.0.1023 to 2.0.1024 Intel Ivy GOPdriver 3.0.1023 to 3.0.1027 CPU MicroCode Pack (with Sandy 6A728 and Ivy 6A919) ME firmware 8.1.30.1350 to 8.1.51.1471 Modified splash logo 2 nvme driver 自己动手制作，并亲自刷机测试，只要主板型号和版本一致的可以放心刷机！这是用来给老的z77主板上最新的pci转nvme盘用的，老机器再折腾一把，可以大幅提高硬盘性能！ 技嘉的主板有双bios，所以不怕刷坏，自己在制作过程中也有刷黑现象，我这块主板最简单的方法是按住reset键不松开，再按电源开机键，直到电脑启动后再自动关机，这时松开reset键，再按电源开机键开机，系统就会提示主bios损坏，进行备份bios刷回覆盖复活。

行业标准GA∕T 497-2016 道路车辆智能监测记录系统通用技术条件.pdf

Discrete Berth Allocation，Iterative Variable Grouping Genetic Algorithm

基于matlab的遗传算法及其在稀布阵中的应用 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 是一种基于自然进化理论的优化算法，可以解决各种复杂的优化问题。在 MATLAB 中，可以使用 ga 函数来实现遗传算法。 在稀布阵 (Sparse Array) 中的应用，可以使用遗传算法来求解稀布阵的构建问题，即在给定的限制条件下，求解稀布阵的布局方式。这类问题可以转化为优化问题，使用遗传算法来求解。

Matlab实现GA-LSTM遗传算法优化长短期记忆网络的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据) 命令窗口输出MAE、MAPE、MSE、R2、MSE等指标。 优化学习率、隐藏层节点数、正则化系数。

特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.

1.领域：matlab，GA遗传算法优化RBF神经网络算法 2.内容：基于GA遗传算法优化RBF神经网络进行数据预测matlab仿真+代码操作视频 3.用处：用于GA遗传算法优化RBF神经网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

开发环境：GUI-Guider-1.4.1-GA+STM32F4+LVGL8.2+KEIL+Freertos。液晶屏为SPI串口屏，实际可以用任何屏幕，只要修改lvgl里面的disp_flush填充函数就可以。 注意disp_flush函数默认是描点函数，建议自己编写色块填充函数增加速度。

关于遗传算法的MATLAB程序，是M文件的，里头一共有好几个文件来着，要需要的话就下吧

算法优化