内容概要：本文详细介绍了如何利用改进版蛇优化算法（GOSO/ISO）优化XGBoost的回归预测模型。首先，通过混沌映射初始化种群，使初始解更加均匀分布，避免随机初始化的局限性。其次，采用减法优化器改进位置更新公式，增强算法的勘探能力和收敛速度。最后，加入反向学习策略，帮助算法跳出局部最优解。文中提供了详细的MATLAB代码实现，涵盖混沌映射、减法优化器、反向学习以及XGBoost参数调优的具体步骤。此外，还讨论了多种评价指标如MAE、MSE、RMSE、MAPE和R²，用于全面评估模型性能。 适合人群：具备一定机器学习和MATLAB编程基础的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效调优XGBoost参数的回归预测任务，特别是在处理复杂非线性关系的数据集时。目标是提高模型的预测精度和收敛速度，减少人工调参的时间成本。 其他说明：文中提到的方法已在多个数据集上进行了验证，如电力负荷预测、混凝土抗压强度预测等，取得了显著的效果提升。建议读者在实践中结合具体应用场景调整参数范围和混沌映射类型。

EBWO改进白鲸算法， 一种混合改进的白鲸优化算法 EBWO算法 改进点：两个点 1、引入准反向学习QOBL策略，提高算法的迭代速度 2、引入旋风觅食策略，提高算法开发能力 改进后的EBWO算法与原始BWO、GWO、WOA、SSA进行对比 效果好的不是一点点 包含23种基准测试函数均有 在当今快速发展的信息时代，优化算法作为解决复杂问题和提高系统性能的关键技术，一直受到广泛关注。白鲸优化算法（BWO）是近年来提出的一种新型智能优化算法，它模仿了白鲸捕食的行为，通过模拟白鲸在海洋中的觅食行为来解决优化问题。然而，像其他算法一样，BWO算法在实际应用中也存在一定的局限性，比如搜索效率和开发能力的不足。因此，为了克服这些缺陷，研究者们不断地对BWO算法进行改进和优化，EBWO（改进白鲸优化算法）应运而生。 EBWO算法引入了两个重要的改进策略：准反向学习（QOBL）策略和旋风觅食策略。QOBL策略的引入显著提高了算法的迭代速度。传统算法在优化过程中往往会陷入局部最优解，而无法快速跳出，导致效率低下。QOBL策略通过模仿自然界中动物的反向逃逸行为，允许算法在遇到不利于搜索的方向时，能够迅速调整方向，从而加快迭代速度，提高全局搜索能力。EBWO算法还引入了旋风觅食策略，这增强了算法的开发能力，即在找到全局最优解的邻域后，能更深入地挖掘这个区域，提高解的质量。这一策略使得EBWO算法能够在高维搜索空间中更加灵活和高效地找到问题的最优解。 通过与其他先进算法，如灰狼优化算法（GWO）、鲸鱼优化算法（WOA）和沙蚤算法（SSA）等的对比分析，EBWO算法在多种基准测试函数上的表现均优于它们。这表明，改进后的EBWO算法能够更有效地解决工程和科学领域中遇到的各种复杂优化问题。 此外，为了更好地理解和分析EBWO算法，在技术支持文档中也包含了算法的详细介绍和解析，以及对算法性能的详细评估。文档中提及的23种基准测试函数，覆盖了不同类型的优化问题，从简单的单峰函数到复杂的多峰函数，这些测试函数的使用有助于全面评估EBWO算法在各种条件下的性能。 通过这些基准测试函数的评估，我们可以看到EBWO算法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也显示出了良好的性能和强大的竞争力。它为解决各种工程优化问题提供了新的思路和方法，对于推动优化算法的发展具有重要意义。 EBWO算法作为一种混合改进的白鲸优化算法，通过引入QOBL策略和旋风觅食策略，有效提高了算法的搜索效率和开发能力。该算法在与多个先进算法的性能对比中表现出色，为解决优化问题提供了新的选择。随着算法在各个领域的广泛应用，相信EBWO算法将会推动相关技术的进步，并在实际工程问题中发挥重要作用。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

多目标粒子群算法MOPSO，Matlab实现 测试函数包括ZDT、DTLZ、WFG、CF、UF和MMF等，另外附有一个工程应用案例；评价指标包括超体积度量值HV、反向迭代距离IGD、迭代距离GD和空间评价SP等 ,多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实现与综合测试：涵盖ZDT、DTLZ、WFG等多类测试函数及MMF与CF，并附以工程应用案例的评估与分析，采用超体积HV、反向迭代IGD及迭代空间等评方法,基于多目标粒子群算法MOPSO的Matlab实践：涵盖ZDT、DTLZ、WFG等多类测试函数与MMF案例，以及超体积度量HV等综合评指标体系的应用研究,MOPSO; Matlab实现; 测试函数: ZDT; DTLZ; WFG; CF; UF; MMF; 评价指标: HV; IGD; GD; SP,多目标粒子群算法MOPSO：Matlab应用及性能评价

本工具于2024年06月25日23时53分再次整合编译完成，2024年最新版 此次整合编译，优化了UI界面，最大的亮点是添加了，E4A项目，增加了两款强大的编程助手，更新，关于，又加入了各位大神版本的od工具。添加了E筋经，内含了资料，资源，模块，源码，支持库等，其中源码就包含了14,539个，压缩后，共计近6gb容量的资源 此版本包含了ST工具项目，逆向教程，资料源码，上百款资料源码，添加了业内论坛大神的教程和其专用工具，添加了 ST工具，PE工具，调试工具，反向编译工具，编辑工具，编程辅助工具，资源工具，加壳工具，脱壳工具，补丁工具，封包分析工具，行为监控工具，NET工具，密码综合学工具，安卓工具，辅助工具，ARK工具，B工具，等二十个项目类别，包含了820种工具，共计66000多个文件，上百款资料源码，功能更强大，堪称万合一的，反向编译★逆向工程★工具包。 本工具文件较大，是一款收录整合市面上绝大多数的编程软件，超强万合一的编程软件，涵盖了上百款工具，可以满满足各种人士的需求简单方便，实用性强，堪称万能合一的☆反编译☆逆向工程☆工具BOX

在本文中，我们将深入探讨如何使用String Boot整合海康威视(Hikvision)的SDK，实现一系列关键功能，包括实时预览、设备抓图、云台反向定位、云台旋转控制以及获取云台参数。这些功能对于构建监控系统或者进行远程视频管理至关重要。 String Boot是一个基于Java的框架，它将Spring Boot的功能与字符串处理和配置管理相结合，旨在简化开发过程。在本项目中，String Boot被用来快速构建和部署海康SDK相关的应用程序。 1. **实时预览**：实时预览功能允许用户通过网络实时查看摄像头捕捉的画面。实现这一功能通常涉及到设备连接、流媒体传输协议（如RTSP或HTTP）的设置以及视频解码显示。在代码中，你需要配置设备的IP地址、端口，并利用海康SDK提供的API来启动预览。 2. **设备抓图**：设备抓图是指从摄像头中获取静态图像。海康SDK提供了捕获帧并将其保存为图片的接口。开发者需要调用相关方法，指定设备ID和保存路径，即可实现这一功能。 3. **云台反向定位**：云台是摄像头可移动部分，支持上下左右旋转。云台反向定位是指确定云台当前位置，这对于精确控制摄像头视角至关重要。SDK通常提供API用于获取云台的当前位置，包括水平和垂直角度。 4. **云台旋转控制**：云台旋转控制允许用户远程调整摄像头的视角。这需要调用SDK中的云台控制接口，设置旋转方向、速度等参数，以便进行平移/倾斜操作。 5. **获取云台参数**：获取云台参数涉及读取设备的详细配置，如旋转范围、速度限制等。这些信息有助于优化控制逻辑，确保操作的准确性和稳定性。 6. **布防**：布防功能可能指的是开启或关闭摄像头的报警功能。在安全监控场景下，布防和撤防状态的管理非常重要。使用SDK，可以设定布防时间、触发条件以及相应的响应策略。 7. **透明通道**：透明通道通常是指数据传输过程中，保持原始数据格式不变，不进行编码或解码的过程。在海康SDK中，透明通道可能用于传输非视频数据，如音频流或其他传感器数据。 在项目中，`pom.xml`文件是Maven项目的配置文件，用于定义依赖项和构建设置。`src`目录包含源代码，`doc`可能包含SDK的使用文档，而`libs`目录则存放了海康SDK的相关库文件。 为了运行这个项目，你需要先安装和配置Java环境，然后导入项目到IDE，如IntelliJ IDEA或Eclipse，导入依赖并配置运行环境。确保正确配置了海康SDK的路径和设备信息，就可以启动应用，体验以上所述的各项功能。 String Boot整合海康SDK提供了一套完整的解决方案，涵盖了监控系统的多个核心功能。开发者可以通过学习和理解这些功能的实现，提升在视频监控领域的开发能力。

由于IR2110内部不能产生负电压，因此在采用零电压关断IGBT时容易产生毛刺干扰，对此研究了IGBT体寄生二极管反向恢复过程，并结合IGBT的输入阻抗米勒效应，分析出IR2110零电压关断毛刺干扰产生原因，最后对IR2110典型零电压关断电路进行改进，设计一种带负充电泵的IR2110关断电路。经实验验证，该电路可有效解决IR2110的零电压关断毛刺干扰问题，保证逆变器的工作稳定性。

开发环境 Win10 X64/Visual Studio 2019/WDK 10.0 SDK 10.0.19041.0/易语言5.9 今天开源个非常简单的CallBack回调的使用 相信很多人都很熟悉这个回调，一般都是拿来做保护进程使用，但是大部分不知道这个回调还能这么利用，有提权操作当然也有降权， 这些在微软文档也是公开的，只是有时候很难注意到。

在本文中，我们研究了非线性指数电动力学以及反向反应对一维s波全息超导体性能的影响。 我们将继续进行分析和数值研究。 在分析研究中，我们采用Sturm–Liouville方法，而在数值方法中，我们采用射击方法。 我们通过分析获得了临界温度和化学势之间的关系。 我们的结果表明分析方法和数值方法之间有很好的一致性。 我们观察到，非线性和后反应参数强度的增加都会导致黑洞背景中凝结的形成更加困难，临界温度降低。 这些结果与二维s波全息超导体获得的结果一致。

基于粒子群算法优化深度置信网络(PSO-DBN)的数据回归预测，优化参数为隐藏层节点数目，反向迭代次数，反向学习率，利用交叉验证抑制过拟合问题，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。