Delphi显示QQ好友的IP地址和归属地..rar

GA优化BP神经网络权值和阈值，克服BP神经网络易于陷入局部最小值等问题。不仅可以自动搜寻神经网络最佳隐藏层神经元数量，还可以固定经GA优化后的权值和阈值使得网络多次运行最终结果不变。

hadoop源代码归档

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为预测某条微博的具体转发者，在微博是否会被转发的研究基础上，提出了基于社交网络拓扑结构、用户行为及用户间关联三个层面的逻辑回归分类算法，并针对该算法进行真实数据集检测。实验结果表明，该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比性能显著提升，为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。

用matlab对多元还原概率预测代码用于识别生物标志物的基因表达数据的多视图综合分析 该存储库为本文提供了一些代码。 代码版本 1.0。 如果您对它感兴趣但对内容有疑问，请随时与我联系。 沟通： 一、摘要 微阵列技术的广泛应用产生了大量公开可用的基因表达数据集。 然而，由于 (1) 高噪声，使用生物统计学和机器学习方法分析基因表达数据是一项具有挑战性的任务； (2) 样本量小，维数高； (3) 批次效应和 (4) 重要生物标志物的低重现性。 这些问题揭示了基因表达数据的复杂性，从而大大阻碍了微阵列技术在临床应用中的应用。 综合分析提供了解决这些问题的机会，并提供了对生物系统的更全面的了解，但当前的方法有几个局限性。 这项工作利用最先进的机器学习开发技术，对多个基因表达数据集进行整合、分类和识别重要生物标志物。 我们设计了一个新的集成框架，MVIAm - 基于多视图的微阵列数据集成分析，用于识别生物标志物。 它应用多种跨平台归一化方法将多个数据集聚合成一个多视图数据集，并利用强大的学习机制多视图自步学习 (MVSPL) 在癌症分类问题中进行基因选择。 我们使用模拟数据和乳腺癌和肺癌的研究

LSTM回归预测与WOA鲸群优化算法

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把所有知识点按不同层次整理成了思维导图的形式，做了重点标注。 希望对急需复习的同学能有一些帮助，这玩意真是太痛苦了。 但由于是思维导图，一些非常细节的点可能需要复看对应知识点及课本，另外由于做到后期手抖，后几章比前几章略显粗糙。若有错别字，望诸君海涵。 祝大家考试顺利。