两个问题:1.如何在个人论坛上使用BT下载功能 2.在rm格式视频文件上加上旋转图标

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DRL经典论坛网络版 一人一句软件使用经验收集1.

1.FTP剩余空间察看方法 使用账号登陆后按“CTRL”+“R”,后屏幕出来一提示框,输入“ALLO 1”,就能看到FTP剩余的大致字节数,扣除后6位,就是大概剩余多少M了2.rm电影自动弹出制作者论坛的网址的应对方法有...

web基础

flex-grow=1和flex=1区别 flex=1是升级版,每item条目的宽度等分,不受子控件宽度的影响 flex-basis 用于设置子项的占用空间。如果设置了值,则子项占用的空间为设置的值; 如果设置默认是auto,子项占用的...

最全最强的DELL Leopard综合帖(系统+驱动+问题+进阶+软件) 08.8.11更新

http://bbs.pcbeta.com/viewthread-284377-1-1.html 最全最强的DELL Leopard综合帖(系统+驱动+问题+进阶+软件) 08.8.11更新 电梯直达 复制 zzg-cool ...

build.porp解析 及如何使用属性值优化系统

我们经常说的刷ROM是刷系统的意思,但是ROM的原意并不是这样,ROM的全称是read only memory只读储存器,正因为它是“只读”的,所以系统文件通常动会存储手机ROM里,但这只读是有条件限定的,通常情况下我们只能...

Ubuntu最全问题汇总(好东西分享了)

Ubuntu8.04最全问题汇总(好东西分享了)   一.系统初始化二.输入法三.系统美化四.影视工具五.文件浏览六.系统管理七.其他软件八.虚拟九.编程环境十.KDE 十一.Ubuntu出现的一些问题 一.系统初始化 (没有...

文章标题ffmpeg文档37-视频滤镜

ffmpeg文档37-视频滤镜 37 视频滤镜 配置编译FFmpeg时可以通过--disable-filters来禁止所有滤镜的编译。也可以配置编译脚本来输出所有包含进编译的滤镜信息。 下面是当前可用的视频滤镜介绍。 alphaextract...

视频滤镜参数

配置编译FFmpeg时可以通过--disable-filters来禁止所有滤镜的编译。也可以配置编译脚本来输出所有包含进编译的滤镜信息。下面是当前可用的视频滤镜介绍。 alphaextract 把输入视频作为灰度视频来提取透明...

ffmpeg mplayer x264 代码重点详解 详细分析

ffmpeg和mplayer中求平均...#define avg2(a,b) ((a+b+1)>>1) #define avg4(a,b,c,d) ((a+b+c+d+2)>>2) 显而易见...,注意a,b宏表达式可能引出的副作用 2 SIMD by software 实现方法: inline static uint64

Ubuntu 8.04 优化设置

文章中部分TIGER修改Ubuntu 8.04 LTS(长期支持版)免费光盘已经接受预定! https://shipit.ubuntu.com/ 有刻录机的最好自己刻盘,体谅人家.总纲:分以下几部分工作 (更新截至4月27日,决定停止更新,文章写长了就没意思...

我的ubuntu8.04安装经验

总纲:分以下几部分工作 (更新截至4月27日,决定停止更新,文章写长了就没意思了,眼花,啰嗦) 作者 pengkuny 原始链接 http://www.pengkuny.com/post/Install_Ubuntu8.04.html考虑到...文件浏览六.系统管理七.其他软

继续摘抄:Ubuntu9.04配置命令宝典

系统初始 1、因特网设置1)连网2)软件源设置的网站3)测试您连接软件源的速度4)设置软件源2.从旧系统升级到新的系统3.安装 Ubuntu 最流行的软件4.保存更新下载的包5.安装各种格式的软件包方法示例6.备份和还原...

Ubuntu8.04最全问题汇总

文件浏览六.系统管理七.其他软件八.虚拟九.编程环境十.KDE十一.Ubuntu出现的一些问题一.系统初始化(没有硬盘分区,系统安装的内容(可参考http://forum.ubuntu.org.cn/viewtopic.php?t=115542),因为安装方法太多...

html5+css3总结

1.前端组成 2.语义化理解 3.html标准语法 4.html注意的问题 5.字符实体 13 1.注释的写法 2.注释的作用 25 颜色的设置方法 37 浏览器内核...

ubuntu-9.04DVD版linux系统安装秘诀

伴随着windows7的出生,ubuntu也随之迎来了崭新的...然而,最近网上一群人总是吵着说9.04DVD版,无法安装无法ghostsp3安装无法使用wubi.exe安装或者只能把镜像解压后使用硬盘安装、或优盘安装、等等!!!!经过1个

UBUNTU教程之菜鸟飞飞

本文转自 ...本人尽力解释 为准备本文,收集了很多资料,前几日,ubuntu论坛看到有热心网友把一切都总结的很好了,虽然是8.10基础写的,但对于9.04也同样适用,为<br /

吴昊品工程级别软件项目 Round 1 —— 吴昊教你玩字幕

以上,是我大二的时候用MenuBuilder做的界面,基本是所见即所得吧,图形化界面的制作中,也就是为每按钮加上相应的监听再调用光盘中相应 的文件就可以了,这一点不难,但是,除了UI之外,我想借此聊下字幕制作...

Ubuntu9.04配置命令宝典

Ubuntu9.04配置命令宝典 内容目录 一....1、因特网设置 1)连网 2)软件源设置的网站 3)测试您连接软件源的速度 ...2.从旧系统升级到新的系统 ...4.保存更新下载的包 ...8.推荐几个下载软件的地方 9.如何...

网管教程+从入门到精通软件篇

Windows XP(包括 Windows 2000)的控制台命令是系统出现一些意外情况下的一种非常有效的诊断和测试以及恢复系统功能的工具。小编的确一直都想把这方面的命令做总结,这次辛苦老范给我们整理了这份实用的秘笈。...

工作笔记-杂文

http://source.android.com/source/initializing.htmlsync code:repo sync -j4设置ccache来减少编译时间:添加环境变量: 1.$ export USE_CCACHE=1 #建立缓存目录 2.$ export CCACHE_DIR=~/.ccache 设置缓存大小...

跟着别人学学优化自己的Ubuntu 操作系统

作者 pengkuny原始链接 http://www.pengkuny.com/post/Install_Ubuntu8.04.html考虑到...文件浏览六.系统管理七.其他软件八.虚拟九.编程环境十.KDE十一.Ubuntu出现的一些问题一.系统初始化(没有硬盘分区,系统安装的

x264 代码重点详解 详细分析

eg mplayer x264 代码重点详解 详细分析 ...4229人阅读 评论(1) 收藏 举报 h.264codecflv优化initializationinteger 目录(?)[+] ffmpeg和mplayer中求平均值得方法 1 ordinary c language level #def

电脑使用小技巧大合集

rm电影自动弹出制作者论坛的网址的应对方法有的RM电影,只要一拖进度条,就自动开一网页,弹出制作者论坛的网址。使用软件:Helix Producer里面的rmevents.exe。建立一内容为空的 events.txt

ubuntu设置全攻略

硬盘安装:将iso文件和wubi.exe(从iso中解压出来的)两个文件放到任意同一目录下,windows下点击wubi.exe即可完成安装,它将把ubuntu安装windows的一个文件夹内,无须分区,也不影响windows的文件;卸载也很方便...

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

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