编写server.py文件，建立服务端，循环接收web请求，使用多线程实现并发，解析请求（request），并返回响应（response）。未完善，只实现了基本的客户端发起请求——>服务端解析请求——>数据库信息获取——>...

屏幕取词技术实现原理与关键源码 2018年01月17日 16:00:18hemeinvyiqiluoben阅读数：503 转自：https://www.cnblogs.com/seacryfly/archive/2012/01/08/2316511.html 虽然屏幕取词技术早已经不是什么秘密，以...

随着移动支付的快速发展，第三方支付已经深度融入到生活中，如果生活在一二线城市，从吃饭、购物、看电影、菜市场买菜到搭公交地铁，你能想到的消费场景，基本都可以用移动支付解决。在这些便捷的背后都有第三方支付...

Python实现电子词典（图形界面） 终端电子词典：https://www.cnblogs.com/noonjuan/p/11341375.html 文件一览： .├── client.py├── data.py├── dic.csv├── func.py├── pics│ ├── pic_login....

JavaWeb 分页查询的实现

代码一览： dictionary/├── code│ ├── client.py│ ├── func.py│ ├── server.py│ └── settings.py├── data│ ├── data.py│ ├── in.txt│ ├── out.txt│ └── processor.py└─...

一、Numpy优势 学习目标 目标 了解Numpy运算速度上的优势 知道Numpy的数组内存块风格 知道Numpy的并行化运算 ...Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。...

以渐进、交互式方式实现数据可视化 2. matplotlib的效果: 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。 能将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 ...

绘图架构 学习目标 目标 ...以渐进、交互式方式实现数据可视化 二、为什么要学习Matplotlib 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。 ...

应用bar实现柱状图的绘制 知道柱状图的应用场景 应用 电影票房收入绘制 matplotlib能够绘制**折线图、柱状图、饼图、直方图、**散点图、热力图、K线图等，但是,我们需要知道不同的统计图到底能够表示出什么,...

以渐进、交互式方式实现数据可视化 2）Matplotlib的特征 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。 能将数据进行可视化，更直观的呈现 使数据更加客观、更具有说服力 ...

1. Matplotlib的三层结构 1.1 容器层 容器层主要由Canvas、Figure、Axes组成。 Canvas是位于最底层的系统层，在绘图的过程中充当画板的角色，即放置画布（Figure）的工具。 Figure是Canvas上方的第一层，也是需要...

文章目录第一部分 数据挖掘库的安装第二部分 Matplotlib2.1 matplotlib简介2.2 折线图与基础绘图功能 第一部分 数据挖掘库的安装 matplotlib == 2.2.2 Numpy == 1.14.2 pandas == 0.20.3 TA-Lib == 0.4.16 ：技术...

一、Matplotlib初识 1.什么是matplotlib ---画2维图形的python库 专用于开发2D图表 ...3.实现一个简单的画图 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.figure() #创建画布 plt.plot([1,0,9...

应用Matplotlib的基本功能实现图形显示 应用Matplotlib实现多图显示 应用Matplotlib实现不同画图种类 1. Matplotlib之HelloWorld 1.1 什么是Matplotlib 是专门用于开发2D图表（包括3D图表） 以渐进、交互式方式...

Matplotlib 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解...实现一个简单的Matplotlib画图 # 1.创建画布 plt.figure(figsize=(20,8), dpi=100) # 2.绘制图像 x = [1,2,3] y = [4,5,6] plt.plot(x, y) ...

以渐进、交互式方式实现数据可视化 1.2 作用 可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整分析方法。 能将数据进行可视化,更直观的呈现 使数据更加客观、更具说服力 例如下面两个图为数字...

应用Matplotlib的基本功能实现图形显示 应用Matplotlib实现多图显示 应用Matplotlib实现不同画图种类 3.1 Matplotlib之HelloWorld 学习目标 目标 了解什么是matplotlib 为什么要学习matplotlib matplotlib...

1 什么是Matplotlib2 为什么要学习Matplotlib3 实现一个简单的Matplotlib画图4 认识Matplotlib图像结构(拓展，了解)5 Matplotlib三层结构(拓展，了解)5.1 容器层5.2 辅助显示层5.3 图像层6 小结二、折线图(plot)与...

1、最全的windows操作系统快捷键 一、常见用法： F1　显示当前程序或者windows的帮助内容。 F2　当你选中一个文件的话，这意味着“重命名” F3　当你在桌面上的时候是打开“查找：所有文件”对话框 F10或ALT　激活...

以渐进、交互式方式实现数据可视化 mat - matrix 矩阵 二维数据 - 二维图表 plot - 画图 lib - library库 matlab 矩阵实验室 mat - matrix lab - 实验室 1.2 Matplotlib作用 可视化是在整个数据挖掘的...

通俗地说，证券投资基金是通过汇集众多投资者的资金，交给银行保管，由专业的基金管理公司负责投资于股票和债券等证券，以实现保值增值目的的一种投资工具。2、证券投资基金是如何分类的？ 按照基金规模可否随时...

文章目录一、数据挖掘基础环境安装与使用1.1 库的安装1.2 jupyter notebook使用 一、数据挖掘基础环境安装与使用 1.1 库的安装 本教程基于win10下，Python版本为3.7 创建虚拟环境 conda create -n Data_mining ...

利用web网页设计技术（html+css+javascript）进行网站开发，含源代码 ，以及网页所用的图片，可做课程设计参考

安豆是一个想学Android应用开发的小白，于是它找到自己的邻居－程序员大牛－熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境，实现应用的功能，美化应用界面，让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用－计算器。 学习的过程中，两个伙伴有问有答，学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白，变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识，初步形成安卓开发的概念，掌握安卓开发最最基础的知识。

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

课程采用FFMpeg作视频解码，采用OpenGL实现视频的渲染，从RGB数据的绘制，到直接渲染YUV数据，实现三路YUV数据单纹理的输入，提升系统性能，接着采用PBO方式优化内存到显存的传输，实现DMA传输，解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中，极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据，从固定管线到可编程管线一次实现，采用PBO实现DMA数据传输处理，以及简单的视频特效的实现。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

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