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Ant Lion Algorithm 及其 Python 和 MATLAB 实现。

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简介：
该蚁狮算法（Ant Lion Algorithm）的原始研究论文及其配套的Python和MATLAB代码实现。

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  • Ant Lion Algorithm的Python与MATLAB实现方法
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    本文介绍了蚁狮优化算法在Python和MATLAB中的具体实现方式，旨在为研究人员提供一个便捷的学习资源，帮助他们更有效地应用该算法解决实际问题。 蚁狮算法（Ant Lion Algorithm）的原创者论文以及相应的Python实现和Matlab实现的相关资料可以找到。这些资源提供了对算法深入理解及实际应用的帮助。
     
  • RELIEF特征选择及其在Python和Matlab中的实现
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    本文章介绍了RELIEF特征选择算法，并详细讲解了其在Python和Matlab环境下的具体实现方法与应用案例。 Relief特征提取算法的matlab代码包含详细的程序标注。
     
  • 聚类算法及其实现代码（含MATLAB和Python版本）
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    本书深入浅出地介绍了各类聚类算法原理及其应用，并提供了详细的MATLAB与Python实现代码，适合数据挖掘、机器学习初学者参考。 K-Means聚类算法步骤如下： 1. 首先选择一些类别，并随机初始化每个类别的中心点。这些中心点的位置与数据点的向量长度相同。这一步需要我们预先确定类的数量（即中心点的数量）。 2. 计算所有数据点到各个中心点的距离，然后将每个数据点分配给距离最近的那个中心所属的类别中。 3. 更新每一类别的新中心位置，计算该类别内所有数据点的平均值作为新的中心点。 4. 重复上述步骤直到每次迭代后各组的中心变化不大为止。也可以通过多次随机初始化不同的初始中心来寻找最优的结果。
     
  • PLS原理及其MATLAB实现
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    《PLS原理及其MATLAB实现》一书深入浅出地介绍了偏最小二乘法（PLS）的基本理论，并详细讲解了如何使用MATLAB进行PLS分析及编程实践。 PLS（偏最小二乘法）的原理以及如何使用MATLAB编写相关程序进行了详细的讲解。解释内容深入浅出，便于理解。
     
  • Wahba问题及其Matlab实现
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    本文探讨了Wahba问题，并提供了该问题在Matlab环境下的解决方案和实现方法，旨在为工程与科学计算领域提供有效的数据处理工具。 姿态确定的Wahba问题可以通过SVD求解方法在Matlab中实现。
     
  • 扩散图算法的Python实现：Diffusion-Maps-Algorithm
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    Diffusion-Maps-Algorithm是基于Python语言开发的一款工具包，实现了扩散图算法，用于数据分析与机器学习中的非线性降维和数据集结构识别。 扩散贴图引入的扩散图算法的 Python 实现。
     
  • 猴群算法及其MATLAB实现，MATLAB
    优质
    本书《猴群算法及其MATLAB实现》详细介绍了猴群算法的概念、原理及应用，并通过大量实例展示了如何在MATLAB中实现该算法。适合科研人员和学生阅读。 上传了猴群算法的基础源代码，该代码分为主函数和爬行过程、观望过程以及空翻过程三部分。
     
  • Python中遗传算法Genetic Algorithm的代码实现
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    本项目展示了如何使用Python语言实现遗传算法（GA），旨在为初学者提供一个易于理解的学习资源和实践案例。 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一个分支领域，它是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索方法。该算法通过借鉴自然选择、基因重组以及突变等生物学机制来解决复杂的问题，并在众多优化问题中展现出强大的应用潜力和灵活性。
     
  • Vue-Antd-Admin：:ant:在Vue中实现Ant Design Pro
    优质
    Vue-Antd-Admin是一款基于Vue框架和Ant Design的管理后台解决方案，致力于帮助开发者快速搭建美观且功能强大的企业级应用。 Vue Antd管理员的Vue实现版本开箱即用的中后台前端/设计解决方案多种主题模式任选 浏览器支持：现代浏览器及IE10及以上版本（如Edge、火狐Firefox、Chrome、苹果Safari等），最近2个主要版本均被支持。 使用克隆： ``` $ git clone https://github.com/iczer/vue-antd-admin ```
     
  • Python爬虫技术及其实现步骤和注意事项
    优质
    本文章介绍了Python爬虫技术的基本原理及其实现步骤，并提供了实际操作中需要注意的关键事项。 本段落档介绍了Python爬虫的基本概念，并详细讲解了构建一个简单有效的爬虫所需的五个关键步骤：确定目标、发送请求、解析内容、提取数据以及保存结果，并附带每个阶段的实例代码段，以帮助读者理解和实施这些步骤。此外，文中强调在网络爬虫过程中必须考虑的因素，如遵守法律法规和确保不会干扰网站正常运作或违反站点规定；并提供了实用建议来保障高效且不失礼貌地收集所需信息。最后，文档提及Python爬虫的主要应用场景包括但不限于数据挖掘、市场调研以及竞争情报搜集等方面。 本段落档适用于对Web Scraping感兴趣的初学者及有一定经验的技术人员。对于想要获得有关Python编程的第一手经验和提高效率解决实际问题的人来说都非常合适。 除了介绍基础概念与常用方法论外，本段落还提供了完整的学习路径指导和编程指南，旨在让每位参与者都能顺利入门并逐步掌握高级技巧。同时提醒使用者务必合法合规地运用此类技能。