基于PSO-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目展示了利用粒子群优化（PSO）算法优化支持向量机（SVM）参数的过程，提高了分类准确性和泛化能力。包括无水印的算法运行效果预览、Matlab2022a环境下的实现、核心代码及详细注释、操作视频，以及对PSO和SVM理论的概述。PSO-SVM结合了PSO的全局搜索能力和SVM的分类优势，特别适用于复杂数据集的分类任务，如乳腺癌诊断等。
【赵渝强老师】MySQL的参数文件
MySQL启动时会读取配置文件my.cnf来确定数据库文件位置及初始化参数。该文件分为Server和Client两部分，包含动态与静态参数。动态参数可在运行中通过命令修改，而静态参数需修改my.cnf并重启服务生效。文中还提供了相关代码示例和视频教程。
MySQL的group by与count(), *字段使用问题
正确使用 `GROUP BY`和 `COUNT()`函数是进行数据聚合查询的基础。通过理解它们的用法和常见问题，可以有效避免查询错误和性能问题。无论是在单列分组、多列分组还是结合其他聚合函数的场景中，掌握这些技巧和注意事项都能大大提升数据查询和分析的效率。
【赵渝强老师】MySQL的全量日志文件
MySQL全量日志记录所有操作的SQL语句，默认禁用。启用后，可通过`show variables like %general_log%检查状态，使用`set global general_log=ON`临时开启，执行查询并查看日志文件以追踪SQL执行详情。