Spider3 出预告片了

蜘蛛侠3的预告片风格依旧先缓后急,影片故事错综复杂,包括多条线索,彼得·帕克将在敌人、朋友和爱人之间周旋。动作场景火爆,心理戏份充足。虽然观众已习惯蜘蛛侠飞檐走壁,但本片仍令人期待新的看点。

        刚刚下了spiderman 3 的 trailer,风格和前两集的预告片一样,都是先缓后急。
预告片很精彩,影片也同样值得期待。Spiderman的1,2 集水准还是很高的,属于
改编的很精彩的漫画电影。从预告片来看,影片和第二集一样,故事有多条走线,Parker
在敌人,朋友和爱人之间周旋,心理戏也会有不少,动作场面火爆精彩。
只是观众习惯了Spiderman 飞来飞去,这次影片又能有什么新招数作为卖点。第二集加入了
大量的武打场面,很难想象这次会是什么。不过那么多钱堆出来的剧本,再差也不会差到哪里去。
这还是明年最期待的影片。




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,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的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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