不是标题狗喜欢的下

挺有意思的两本算法基础书

构建基于改进灰狼优化算法，可以优化SVR

一本详细介绍Python在Hacking方面应用的书

通过GWO 灰狼算法优化支持向量机SVM建立各参数与研究目标的映射模型，代代码比较全，可以直接在MATLLAB里面使用

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2011年4月份VIP版本，灰鸽子是国内一款著名后门。比起前辈冰河、黑洞来，灰鸽子可以说是国内后门的集大成者。其丰富而强大的功能.......

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。 本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。因此，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。