工作遭小人暗算,被逼离去,无奈中~~~~~~

C++ Builder > 茶馆 [问题点数:0分]
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本版专家分:9269
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铜牌 2001年7月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2001年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
结帖率 100%
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本版专家分:15974
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蓝花 2002年10月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三
2001年11月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:318
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本版专家分:9269
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铜牌 2001年7月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2001年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:93008
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黄花 2012年4月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2011年4月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2009年12月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2009年11月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2009年10月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2009年8月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2007年5月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2002年5月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2001年10月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年5月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2012年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2012年5月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2011年5月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2011年3月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2010年12月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2010年10月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2010年1月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2009年9月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2009年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2009年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2009年5月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2006年3月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
2005年9月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:9269
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铜牌 2001年7月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2001年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:9272
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蓝花 2001年5月 PowerBuilder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:15974
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蓝花 2002年10月 其他数据库开发大版内专家分月排行榜第三
2001年11月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第三
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本版专家分:663
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本版专家分:25595
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进士 2000年 总版技术专家分年内排行榜第五
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红花 2002年1月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
2001年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
2000年11月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
2000年8月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
2000年7月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
2001年3月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
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本版专家分:37
wjzhuang

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铜牌 2001年7月 总版技术专家分月排行榜第三
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红花 2001年7月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2001年6月 C++ Builder大版内专家分月排行榜第二
如何成功走地江湖

有云的地方,就有天下。 有人的地方,就有江湖。 赵客漫胡缨,吴钩霜雪明,银鞍照白马,飒沓如流星。 十步杀一人,千里不留行,事了拂衣去,深藏身与名………… 江湖,有刀光剑影,有荆棘丛生,有人心险恶,也有...

新概念英语第三册

Lesson1 A puma at largePumas are large, cat-like animals which are found in America. When reports came into London Zoo that a wild puma had been spotted forty-five miles south of London, they were no

N2词汇语法

暗算 あんざん 心算 暗記 意义:小、稍、表示尊敬 石頭 いしあたま 死脑筋的人 后续词:名词 一味 いちみ 同类 お川/小河 浮気 うわき 见异思迁 お国/贵国 得体 えたい 来历、身份 お父...

唐伯虎点秋香经典台词完整版(周星驰)

唐伯虎点秋香经典台词完整版(周星驰)唐伯虎点秋香原版经典台词 (唐府门前。 许多人在门口等待什么。) 龙套甲:哎呀,这是怎么回事呀,我都等了三个时辰了,还没见出来! 龙套乙:是啊,平常两个时辰就会出来的。...

企业如何避免用错人

认不清小人的这一本性,恐怕被小人卖了还在帮着他数钱。 警惕身边的阴谋家 一个人立身社会总会碰到许多的小事情,正是这些小事情影响或左右着大目标的实现。倘若一味遵循"大行不拘细节"的原则,置小问题于不顾...

恋空 By whaosoft

/序曲 如果那天,我没有遇见你。我想,我就不会感到如此痛苦、如此悲伤、如此难过、如此令人悲从中来了。但是,如果我没有遇见你。我也不会知道那么欢愉、那么温柔、那么相爱、那么温暖、那么幸福的心情了……噙着...

《西游记》读书笔记

吴承恩的寓意在书没有点破,后人也提出了许多猜测,现找到一些对我比较有意义的资料,整理于下方: 1.内容概括: 全书分三部分:①孙悟空出身②取经的缘由(唐僧出身)③取经的过程 第一回: 东胜...

北海屠龙记------六

衡岳云先开 策杖同攀金锁峡 洞庭叶未下 烟波初泛木兰船 赵霖、王谨二人因防二山女前往柳湖去寻不见人,派遣奇禽蛇兽等四出寻踪,开头一段甚是谨慎,途中遇见稍微奇怪猛恶一点的兽,便即隐避。...

TXT小说章节分割

书城业务--分章节上传到服务器【获取章节名 章节内容 章节组数】语言:python代码demo如下#coding=utf-8 import sys import MySQLdb import datetime reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') ...

中国水墨动画系列 内容简介

中国水墨动画片大部分有上海美术电影厂制作出品 ...梦他似乎醒了,却找不到自己的水牛。于是沿着山路寻入深谷旷野,一路上询问顽童、樵夫和渔翁,在他们指引下,他来到一个风景迷人的幽境。那里峰峦雄奇,飞瀑...

自己编辑的英语stem课程

Lesson 1 Excuse me! 对不起! Listen to the tape then answer this question. Whose handbag is it? 听录音,然后回答问题,这是谁的手袋? Excuse me! Yes? Is this your handbag? Pardon?...

梦入神机:星河大帝2

"江离心中震撼:"自己制造货币,损耗灵魂和精神,制造出来的货币,不停的加强整个系统的力量,货币的制造权掌握在每一个人的手,不至于滥发,而且整个网络得到无数人制造货币的灵魂力量,比一个宇宙的天意还要厉害...

新概念英语第三册 阅读

新概念英语第三册 Lesson1  A puma at large Pumas are large, cat-like animals which are found in America. When reports came into London Zoo that a wild puma had been spotted forty-five miles south ...

不错的一篇小说《风月恨》

我就是在那风降生的。或许是父亲认定我与风有缘,或许是因为别的,父亲便叫我风神。 他希望他的爱子有一天能驾驭长风,搏击浩空。事实上,我也十分喜欢风。我常常抱着父亲送给我的那柄长刀迎风站着,我总留的很长...

卷五、五言律诗

夫子何为者,栖栖一代。 地犹鄹氏邑,宅即鲁王宫。 叹凤嗟身否,伤麟怨道穷。 今看两楹奠,当与梦时同。 【注解】: 1、栖栖:忙碌不安,指孔子周游列国。 2、:春秋时鲁地,在今山东曲阜县东南。孔子父...

我所见过的最强武侠原创

无奈现实和梦想的巨大差距磨灭了许多人的壮志雄心。行走江湖,没有一身好功夫怎么行?而自己又确实不是一块练武的料,从小就没进过武校,没削发为僧也没出家为道,无名师指点,无师自通更是遑从谈起。童子功

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10个android经典案例代码,适合初学者和中级学者。

tipdm_CarsAnalysis_src:泰迪杯C组题,数据分析答题原始码-源码

tipdm_C_CarsAnalysis_src 泰迪杯C组题答题原始代码 这个原始码为参赛者时做数据分析使用,由于其仅作为工具使用,并且加之时间缩短,所以没有做过多的性能优化。 日后会抽空改进算法,转化为效率。

基于Python的豆瓣电影推荐系统(带界面)

用flask做了一个简单的页面。然后运行一个推荐后台做实际的推荐分析。前端页面通过socket和一个简单的协议和推荐后台通信,得到推荐结果。具体请看压缩包里的ReadMe文件

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资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

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参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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【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)。

Java初级从入门到精通

课程分为:J2SE 基础阶段,中级阶段,阶段; 课间会讲解一些小程序的开发:如:猜拳游戏,模拟银行柜员机程序,退休金结算程序等.

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