用过这个表情吗？

如果有一款睡眠类app，可以让不在一起生活的父母和子女，增加沟通强化感情。比如关联亲人账号可查看亲人的健康数据；子女可根据父母健康报告给父母购买相关产品、预约体检，绑定亲人账号设置亲人唤醒…然鹅现实可能...

祝全天下的母亲，节日快乐～～～虽然金3银4过去了，但是学习是永远的都不过时的，我的朋友小咖，用了差不多花了3个多星期时间爆干制作，希望能给大家带来帮助。内容上75%的是原创学习所得，很多...

WIFI已经完全普及，现在Python程序员没网，走到哪里都不怕！教你们一招，如何在图片中提取Python脚本代码。图片发送至手机QQ长按后点识别图片中汉字，如果你还不知晓，赶紧去试一试，能给我们减少很大的工作量。 想...

​来了来了，是莲弟没错了！这是COC经济学的第二篇，今天又带来了...那么COC中又有哪些需要讲究性价比的东西呢，我们一起来看看吧！...○ 王书在什么时候用最划算？答：7 d+ ✔在英雄的升级过程中，有很长一段等级...

1、一行代码实现1--100之和利用sum()函数求和2、如何在一个函数内部修改全局变量函数内部global声明 修改全局变量3、列出5个python标准库os：提供了不少与操作系统相关联的函数sys: 通常用于命令行参数re: 正则匹配...

大神们，devops 的备份方案有人分享吗？这个有人写过吗？备份主要是涉及到基础环境和数据，应用相关部署配置的内容。单独讲备份的和DevOps关系不大，内容不多。基础设施备份可以参考多数...

转自 HOC真的就那么高级吗？你可知道还能这么玩 ...Hello 大家好！我是霖呆呆。...在接下来日子，我们每周都会为大家输出好玩、有趣、符合前端发展的技术型文章，这个过程我们...

当然，合理的分区规划（用Win7时我习惯把用户文件夹放到其它盘）与良好的文件存放习惯会帮助我们很好的利用硬盘空间。 不过既然已经乱成一团了，那么就借助工具来应急处理一下吧！ 这就要用到SpaceSniffer这款软件...

Java的自动内存管理机制省却了很多编码工作，大大地提高了Java的生产力，而且JVM的性能也越来越好，特别是G1的出现，改善了垃圾回收中stop the world的状况。   ...也许很多人都没有考虑过这个问题，new一个...

《读懂一本书：樊登读书法》_精选读后感500字我们为何要读书？这个问题好回答，也不好回答！我们读书带着目的？或者不带目的？都不重要！重要的是能够使自己成长和进步，只有这样才能积累“质变”之前的“量变”，...

AngularJS中的数据绑定简介　 　在一些传统框架中，控制器将多个模型中的数据和模板组合在一起形成视图，并将其提供给用户。这种组合形成一种单向视图。如果没有其他JS组件，视图只会体现它渲染时的模型暴露的数据。...

相对于一般的AR场景，今年春晚作品在AR创作上更为复杂、精细。而XR技术打造了多场景及空间转场变化，让观众有移步换景、身临其境的沉浸式体验。加之电影特效技术的运用，为电视机及电脑、手机前的观众带来一场突破...

技术更新太快了，你在学校或者其他公司可能是个佼佼者，总是受人追捧，但是有可能一毕业或者你跳槽所学的技术就又更新了，如果你不继续保持学习，过个1~2年，你可能就被淘汰了。就像你还没有学习而别人可能已经早就...

监管之声长按关注看精彩文章和知识！....前两天小编做了张图做好之后发给领导审画风是这样的微笑？微笑？微笑？...这个问题搞不好比“你妈和你女朋友同时掉进水里先救谁”更致命。所以，小编决定...

话说我平时无聊就会想一些奇奇怪怪的问题，今天又突然想到了一个奇怪的问题——为啥计算机里“0”代表的是正数，“1”代表的是负数？ 为此，我专门百度了下这个问题的答案 ↓↓↓↓↓↓ 知心的百度回答者热心...

大多数人对程序猿的看法应该是生活随便，只专注于与电脑交流的一个群体吧，程序猿一天的时间大概有 90% 都是与电脑陪伴的，上班和加班时间都对着电脑，下班了学习时间用电脑，下班的娱乐时间也用电脑，睡觉抱着电脑...

//用List构建带有层次结构的json数据 //List父子节点构造树形Json //将list集合转成树形结构的list集合 public static List<TConMenu> listToTree(List<TConMenu> list) { //用递归找子。 List<TConMenu> ...

原文来自：MindGo量化社区-【爬虫】使用...爬虫的最本质作用是获取数据，在获取了数据之后我们就可以通过各种方式、各种角度去使用这些数据。2017-8-22 18:48:00 上传下载附件 (21.08 KB)在网购的过程中，你可能对于...

这篇文章主要给大家介绍了C++...vs里面直接输入数据，这一般常见于简单算法和数据的处理，但是一旦处理大数据的话，几百万，几千万，上亿个数据手打似乎不能轻易实现的，那么这篇文章我们来搞懂C++环境下如何进行io...

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想必大家一定用惯了es6中的各类语法，尤其是数组提供的方法，更是让我们对数组的处理获得了极大的便利。 今天我要讲的其实是一些数组中非常简单的方法，但当你真的研究它的时候，你会发现一些奇妙之处。...

前两天小编做了张图做好之后发给领导审画风是这样的微笑？...这个问题搞不好比“你妈和你女朋友同时掉进水里先救谁”更致命。 所以，小编决定要写篇文章让领导、老板们看看这个“微笑”表情到底是啥...

Claymore-Dual-Miner：下载以太坊矿工（2020年更新）

使用java编写的，可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源，方便直接查看微信聊天记录文件。

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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）。

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。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。