微软技术通 - MSDN他最熟

本文介绍了一款名为“微软技术通”的MS机器人,它可以帮助用户轻松获取微软的各种技术资源,包括提交技术问题、查找职位空缺等。只需通过简单的命令即可调用其功能。

微软的网站庞大而且复杂,找到信息也同大海捞针一样;最让人头疼的是很多的链接经常更换,就算是用google也很难准确的找到。

最近一个朋友推荐了微软技术通,MSN机器人给我,觉得还不错,算是工作中的一个还算得力的小帮手。

输入“?”可以调出主菜单,涵盖了微软提供的所有技术资源分类。

需要提交技术问题的话,很容易,输入“3.1”,他会直接告诉你如何提交才是最好的方式:

想去微软面试吗?输入5,他会告诉你微软现在有哪些职位空缺,不错。

添加也很容易,只要把“msmsn@live.com”添加到你的联系人里面就可以了,别担心他拒绝你:0.

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是过智能优化算法自动寻找优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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