TI-RTOS概述 TI-RTOS是CC2640R2F设备上蓝牙低能耗项目的运行环境。TI-RTOS内核是传统SYS/BIOS内核的定制版本，可作为具有驱动程序，同步和调度工具的实时抢占式多线程操作系统。 线程模块 TI-RTOS内核管理线程执行...

标签：内容 80％的最终用户响应时间都花在前端。...这是更快的页面的关键。...但有一种方式来建立网页更丰富的内容，同时也实现了快速响应时间？以下是HTTP请求的数量减少，同时还支持丰富的网页设计的一些

01 明确内容 如果你想成为一个网站设计者，并正想建一个网站的话，首先应该考虑网站的内容，包括网站功能和你的用户需要什么。...大约在两年以前，企业网站就像一本广告册子，更槽糕的是，网站使用了大量...

通俗地说，您的网站就是由网页组成的，如果您只有域名和虚拟主机而没有制作任何网页的话，您的客户仍旧无法访问您的网站。 网页是一个包含HTML标签的纯文本文件，它可以存放在世界某个角落的某一台计算机中，是...

在制作网页过程中,你首先要定义网页语言,以便访问者浏览器自动设置语言,而我们用所见即所得的HTML工具时,都没有注意到这个问题,因为它是默认设置。要设置的语言可以在HTML代码状态下找到:<meta...

了解如何使用SpringBoot处理头信息 ；了解如何使用SpringBoot处理Cookie ；学会如何对 Session 进行读写；了解如何在不同请求间传递 flash参数一、Http 头信息HTTP 头(Header)是一种附加内容，独立于请求内容和响应...

如何加载一个SWF文件并控制其位置等相应属性……新建一个空地MC，将它放在主场景中，实体名改为OK，写AS： loadMovie("test.swf", "_root.ok"); 控制这个MC的位置，大小等相对属性（Property）就会影响调入SWF的位置...

1、减少HTTP请求数量  到底

一、 DreamWeaver——自制动态HTML动画的网页　DreamWeaver是一个很酷的网页设计软件，它包括可视化编辑、HTML代码编辑的软件包，并支持ActiveX、JavaScript、Java、Flash、ShockWave等特性，而且它还能通过拖拽...

在制作网页过程中,你首先要定义网页语言,以便访问者浏览器自动设置语言,而我们用所见即所得的HTML工具时,都没有注意到这个问题,因为它是默认设置。要设置的语言可以在HTML代码状态下找到: &lt;meta ...

1.怎样定义网页语言(字符集)?在制作网页过程中,你首先要定义网页语言,以便访问者浏览器自动设置语言,而我们用所见即所得的HTML工具时,都没有注意到这个问题,因为它是默认设置。要设置的语言可以在HTML代码状态下找到...

网页要使用网页浏览器来阅读。 简介 　网页是构成网站的基本元素，是承载各种网站应用的平台。通俗的说，您的网站就是由网页组成的。如果您只有域名和虚拟主机而没有制作任何网页的话，您的客户仍旧无法访问您的...

网页要使用网页浏览器来阅读。 简介 　网页是构成网站的基本元素，是承载各种网站应用的平台。通俗的说，您的网站就是由网页组成的。如果您只有域名和虚拟主机而没有制作任何网页的话，您的客户仍旧无法访问您的...

什么是首页? 首页是指一个网站的主索引页，是令访客了解网站概貌 并引导其调阅重点内容的向导。首页设计要求在保障整体感的前提下，根据大多 数人的阅读习惯以色彩、线条、图片等要素将导航条、各功能区以及内容区...

1.怎样定义网页语言(字符集)?在制作网页过程中,你首先要定义网页语言,以便访问者浏览器自动设置语言,而我们用所见即所得的HTML工具时,都没有注意到这个问题,因为它是默认设置。要设置的语言可以在HTML代码状态下找到...

P话一哈，这和优化大同小异的意思，今天被问到，事后都不知道当时说的什么，惭愧，看的东西太少了。 1 减少HTTP请求数量 (Minimize HTTP Requests) tag:content 80%的用户响应时间被花费在前端，而这其中的绝大...

参考Best Practices for Speeding Up Your Web Site 　Exceptional Performance 团队总结了一系列优化网站性能的方法，分成了7个大类35条，包括内容、服务器...　80%的终端响应时间花在了前端下载网页的各项内容，...

由于自己正在做一个高性能大用户量的论坛程序，对高性能高并发服务器架构比较感兴趣，于是在网上收集了不少这方面的资料和大家分享。希望能和大家交流 msn: defender_ios@hotmail.com ————————————...

写在前面：文章转自网络 英文原版链接 ，若是觉得本文哪里不好...[服务器]使用CDN（Content Delivery Network） [服务器]添上Expires或者Cache-Control HTTP头 [服务器]Gzip组件 [css]把样式表放在顶部 [js...

这部分时间包括下载页面中的图像、样式表、脚本、Flash等。通过减少页面中的元素可以减少HTTP请求的次数。这是提高网页速度的关键步骤。 减少页面组件的方法其实就是简化页面设计。那么有没有一种方法既能保持页面...

闭包的优点是可以避免全局变量的污染，缺点是闭包会常驻内存，会增大内存使用量，使用不当很容易造成内存泄露。 闭包有三个特性： 1.函数嵌套函数 2.函数内部可以引用外部的参数和变量 3.参数和变量不会被...

网站前端性能优化常用几种方式 一、总结 一句话总结： ... 加载策略（预加载，推迟加载内容） 静态资源（样式文件放在...放在外部文件中：浏览器会缓存这些文件，单页面也更小，用户访问多个网页的话外部文件可以复...

80%的终端用户响应时间都花在了前端上，其中大部分时间都在下载页面上的各种组件：图片，样式表，脚本，Flash等等。减少组件数必然能够减少页面提交的HTTP请求数。这是让页面更快的关键。 减少页面组件数的一种...

Spring是一个开放源代码的设计层面框架，他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题，因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。本课讲全面的剖析Spring框架的核心技术，并带大家学会Spring在实际项目的使用方法！ Spring的核心的东西讲明白

本视频教程包括了SpringBoot的基本使用及SpringBoot如何和各项技术整合。在上述环境下，SpringBoot应运而生。它使用“习惯由于配置”的理念让项目运行起来。使用SpringBoot很容易创建一个独立运行(运行jar，内嵌Servlet容器)准生产级别的基于Spring框架的项目，使用SpringBoot可以不用或只需要很少的Spring配置。 本视频教程包括了SpringBoot的基本使用及SpringBoot如何和各项技术整合。

【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）。

整个教程以 C++ 语言为核心，完整精彩的演练了数据结构、算法、设计模式、数据库、大数据高并发检索、文件重定向、多线程同步、进程通讯、黑客劫持技术、网络安全、加密解密，以及各种精彩的小项目等，非常适合大家学习。讲课生动风趣、深入浅出，全套视频内容充实。 手把手教你从菜鸟到 C++ 语言高手，让你知识点一通百通，求职面试无往不利，为后续课程、iOS、游戏开发打下极其坚实的基础！

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

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

数学建模最常用的30种算法！ 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年，每年一届，已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛，也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年，来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队）、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。