资源描述 内容概要 本资源提供了基于LightGBM模型的贝叶斯优化过程的代码实现。通过使用贝叶斯优化算法，本代码可以高效地调整LightGBM模型的超参数，以达到优化模型性能的目的。同时，代码中还集成了k折交叉验证机制，以更准确地评估模型性能，并减少过拟合的风险。 适用人群 机器学习爱好者与从业者 数据科学家 数据分析师 对LightGBM模型和贝叶斯优化算法感兴趣的研究者 使用场景及目标 当需要使用LightGBM模型解决分类或回归问题时，可以使用本资源中的代码进行模型超参数的优化。 希望通过自动化手段调整模型参数，以提高模型预测精度或降低计算成本的场景。 在模型开发过程中，需要快速找到最优超参数组合，以加快模型开发进度。 其他说明 代码使用了Python编程语言，并依赖于LightGBM、Scikit-learn等机器学习库。 代码中提供了详细的注释和说明，方便用户理解和使用。 用户可以根据自身需求，修改代码中的参数和配置，以适应不同的应用场景。

通过GA优化算法优化模糊隶属函数实现最优的模糊控制效果_源码

Revo Smart Optimizer v1.1汉化包,汉化过程相当简单，只需要把config.ini这个文件覆盖到Revo Smart optimizer安装目录下的config.ini即可完成汉化。 Revo Smart Optimizer功能强大，简要描述： 1.标准卸载，该功能类似于windows的卸载面板; 2.强力卸载，该功能可以强力卸载应用程序(包括正在运行的应用程序),并请相关的注册表信息; 3.强力文件夹，只要给定一个文件夹路径，该功能可以强力卸载包含于所给文件夹文件(包括正在运行的应用程序)及文件夹,并请相关的注册表信息; 4.启动项管理，该功能可以添加或者禁用开机启动项，并且可以查看启动项的相关信息； 5.内存优化，该功能具有手动和自动优化两种方式，它可以使得计算机运行更佳更好； 6.磁盘优化，该模块包括磁盘分析、磁盘整理和磁盘优化三个子功能； 7.磁盘垃圾清理，该功能可以扫描和清理磁盘垃圾文件和文件夹。该功能也可以根据用户自定义规则进行扫描和清理； 8.注册表清理，该功能可以对注册表进行深度清理，也可以根据用户选择的扫描段进行部分扫描和清理。它速度快，注册表清理安全； 9.一键加速PC，该功能通过多方面对系统进行优化，包括系统垃圾清理、加速网速、加快开关机速度和优化硬盘传输模式等。 特别说明： 本汉化破解只能用于个人学习研究，勿用于其它目的，否则后果自负！

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

1. Matlab实现粒子群优化算法优化BP神经网络的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

au3代码，对游戏的内存、CPU进行优化

Unity最新的T4m地形优化插件，更新了部分代码，基本支持Unity5的所有版本。如果您发现在某些Unity5的版本中存在问题，请留言联系，我会尽快修复。

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食猎物行为的启发, 并将多智能体系统与进化机制相结合发展而来的优化方法。作为一种新颖的仿生群体智能优化算法, 分析了蝙蝠算法的仿生原理、优化机理及特点, 对算法优化过程进行了定义。通过标准算例对蝙蝠算法在连续空间和离散空间的优化性能进行了仿真测试, 结果表明该算法在函数优化和组合优化方面应用的可行性和有效性, 具有良好的应用前景。

经典批处理,系统优化,网路优化等批处理.... 系统信息查询&修改 文件创建&改名等操作

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