运用LOGWARE4．0软件中的“COG”模块对仓库选址进 行精确重心法求解。实验结果如图2所示。实验表明，从25 次迭代以后，运算结果保持不变。因此 ，该仓库的地址为 = 6．298，Y=6．484，运输成本为55 015 057．44美元。 图2 运用精确重心法求解仓库选址问题的结果 4．1．3 粒子群算法求解实例结果 采 用 MATLAB7进 行 算 法 编 程 ，在 Intel Core2 Duo CPU T7100 1．80 GHz的计算机上进行计算。经过多次实验， 最终确定粒子群算法的各项参数 ：种群规模 m=25，惯性权重 CO=0．2，学习因子 c，=c，=1．5，迭代次数 gmax=30。 经过一次计算机实验 ，得到的初始种群如图3所示，经过 3O次迭代，种群的平均适应度和最优适应度的变化情况如图4

在AutoCAD APP store中也可下载，我在这赚个分。 可对齐所有对象，支持CAD2023，亲测好用。 只有各种对齐和均分功能，可在cad菜单栏找到arrange菜单，可点击工具栏按钮后点击对象，实现对齐。

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Model_Encrypt 对魔兽争霸地图使用的自定义模型进行简单加密 使用方法 将地图拖动到"将地图拖到这里来加密模型.bat"中,会生成一张新的地图,新的地图里的自定义模型将无法被导出 注意事项 模型加密原理非常简单,懂的人很快就能找到破解方法,因此这个加密只能阻止那些只会使用现成工具的人. 开发一个专门针对该加密的工具,或是更新现有工具来破解该加密都是非常简单的事情,也就是说这种模型加密随时可能失效,请不要过分依赖她. 该模型加密是我平时制作地图的副产物,抽空将其整理成了独立的工具,请不要期待我会经常升级维护该工具.遇到使用问题或发现BUG可以提交给我,我心情好的话会看一下的.

Gloomy对Windows内核的分析 (c)Gloomy aka Peter Kosyh, Melancholy Coding'2001 董岩 译 1.介绍 2.研究CreateProcess 3.内核反汇编技术 4.系统调用接口 5.内存与进程管理器 6.对象管理器

利用ReliefF算法对回归特征变量做特征重要性排序，实现特征选择。 通过重要性排序图，选择重要的特征变量，以期实现数据降维的目的。 程序直接替换数据就可以用，程序内有注释，方便学习和使用。 程序语言为matlab。

共有两个数据集和一个源码文件（有问题可联系博主） 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险多类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会，肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一，与多种慢性疾病密切相关。因此，开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法，通过整合多个决策树或弱学习器的预测结果，实现了对肥胖风险的多类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建多棵决策树，利用多数投票原则得出最终预测结果；而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数，不断迭代生成新的弱学习器，并将它们的预测结果加权求和，得到最终的预测值。 数据集方面，系统采用了包含多个特征（如年龄、性别、身高、体重、生活方式等）和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程，系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息，为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面，系统采用了Python编程语言，并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。

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