1.TCP/IP close_wait状态和time_wait状态。 TIME_WAIT 表示主动关闭，CLOSE_WAIT 表示被动关闭。 CLOSE_WAIT状态的生成原因 首先我们知道，如果我们的服务器程序APACHE处于CLOSE_WAIT状态的话，说明套接字是被动...

一、网站应用背景开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问...

两百问一点都不夸张，这才光知识星球从创建到现在的问题总数，另外还有多个微信群的答疑解惑。有时候忍不住想给自己点个赞，咋能这么

九月十月百度人搜，阿里巴巴，腾讯华为小米搜狗笔试面试八十题引言 自发表上一篇文章至今（事实上，上篇文章更新了近3个月之久），blog已经停了3个多月，而在那之前，自开博以来的21个月每月都不曾断过。...

十月百度，阿里巴巴，迅雷搜狗最新面试七十题（第201-270题）引言 当即早已进入10月份，十一过后，招聘，笔试，面试，求职渐趋火热。而在这一系列过程背后浮出的各大IT公司的笔试/面试题则蕴含着诸多思想与设计，...

比zlg串口中间件好的UART串口驱动(带超时的同步操作) 引言 以下的串口驱动是我在一个产品中实现了的，其特点： 一、支持FIFO，系统开销小，中断少 二、在多任务操作系统里使用串口很简单，对串口操作就4个：打开...

MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍，而关于how it worked却少之又少，本人也刚买了《MongoDB TheDefinitive Guide》的影印版，还没来得及看，本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍...

多数是根据英文版原版答案翻译过来，少部分加了个人的理解 1、操作系统的两大主要作用是什么？ ...1.为应用程序提供一个资源集的清晰抽象（另一种说法：操作系统给用户提供了一个可扩展的机器。...

MongoDB的官方文档基本是how to do的介绍，而关于how it worked却少之又少，本人也刚买了《MongoDB TheDefinitive Guide》的影印版，还没来得及看，本文原作者将其书中一些关于MongoDB内部现实方面的一些知识介绍...

关于Mongodb的全面总结，学习mongodb的人，可以从这里开始！ 分类： MongoDB2013-06-08 09:56 4128人阅读 评论(0) 收藏 举报   目录(?)[+]   原文地址：...

IT 学生解惑真经非生而知之者，孰能无惑？惑而不从师，其为惑也，终不解矣。--------韩愈《师说》在校的 IT学生有几百万都在为如何如何学习才能找到工作、融入社会而迷惑我们需要的不是灵丹妙药而是一本让你少走几年...

转载：MFC学习总结 (67个技巧) dlg 上建立View2011-10-18 15:54:15 分类：C/C++ ...1．"属性页的添加：创建对话框的类，该类要从CpropertyPage继承；然后在要添加该对话框为 属性页的类(头文件)里创建...

希望本文收集到的面试题能帮助到大家，这也是我第一次写博客，多谢捧场！ 据说拿到offer的同学说，今年春招实习就一轮电话面试，后面如果笔者有幸进入后面的环节会继续更新。 自我介绍 面试官有简历，所以可以补充...

主讲内容： 第一讲 LINQ技术概述 第二讲 from子句 第三讲 where子句 第四讲 select子句 第五讲 orderby子句 第六讲 建立LINQ数据源 第七讲 查询数据库中的数据 第八讲 向数据库中添加数据 第九讲 修改数据库中的数据 第十讲 删除数据库中的数据 学会LINQ技术

ARIMA模型-matlab代码，可以根据自己的实际情况进行参数调节，实现所需要的效果。

IM （即时通讯）系统是一种大型实时系统，其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天，很多APP都希望为自己的应用增加IM系统，但却不得其法。本课程抽丝剥茧，搭建一套简IM 系统，先让开发者了解如何实现这类系统，然后会不断的对系统进行扩展，并详述要支撑千万级别的用户，系统架构要经过哪些方面的演变，在每个阶段需要具体考量哪些因素；其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程，开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学， 本课程会教你如何从0基础开始，安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库，编写复杂项目配置文件makefile，使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习，可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序，掌握如何安装配置ubuntu系统，掌握gcc编译动态、静态库，掌握makefile的编写，能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。

python大作业分享--30多个项目任你选（由于上传大小限制分多个文件上传。爬虫：https://download.csdn.net/download/weixin_43960044/12533382小游戏：https://download.csdn.net/download/weixin_43960044/12533379），应付大作业完全没问题。内涵30多个项目，随意挑选。爬虫（爬抖音视频、下载B站视频、怕天气预报等）小游戏（五子棋、坦克大战、贪吃蛇、拼图等）。

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码，还包含Si，sir，sis的代码，是做数学建模比赛整理的资料，具全，带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律，是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题，通过对各个国家疫情状况数据的分析，采用……方法，建立……模型，获得……，同时以……为优化目标，获得……最优模型。 针对问题一，为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日～2月5日的疫情数据分析，考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型，基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096～3.613之间。 针对问题二，针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性，结合国内公开的疫情防控数据，考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型，与logistic模型和传统的SEIR模型比较，预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据，采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

掌握C语言数据类型，printf,scanf函数，运算符，if语句，switch语句，for,while,do...while循环语句；常用数学函数应用；一维数组，多维数组，查找和常用排序算法，结构体与指针，自定义函数的定义与使用，函数的实参与形参；用户图形界面，大量的上课习题，深入浅出的详细讲解，结合开发贪吃蛇游戏实战项目，能达到精通C语言的目标。 掌握C语言数据类型，printf,scanf函数，运算符，if语句，switch语句，for,while,do...while循环语句；常用数学函数应用；一维数组，多维数组，查找和常用排序算法，结构体与指针，自定义函数的定义与使用，函数的实参与形参；用户图形界面，大量的上课习题，深入浅出的详细讲解，结合开发贪吃蛇游戏实战项目，能达到精通C语言的目标。

2020年五一数学建模A题解题思路 最容易建模的是秦皇岛港动力煤价格的主要因素的影响，分别统计2019年5月1日至2020年4月30日一年内影响煤炭价格数据变化，（主要因素包括气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际煤炭市场）。建立预测模型（时间序列预测模型， Elman神经网络预测模型等），预测煤炭价格变化。

课程采用ArcGIS10.3.1中文版与CASS7.1录制。使用与ArcGIS的10.0、10.1、10.2、10.3、10.4、10.5，利用地籍项目实战，提升ArcGIS的应用水平，掌握不动产中地籍的基本处理方法，是就业佳品。 提升ArcGIS的应用水平，掌握不动产中地籍的基本处理方法，是就业必备佳品。

自动驾驶模型的建立

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标，通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法，建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是：输入信号，通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线性变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t，网络输出值y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

Python是一种编程语言，可让您快速工作 无论您是编程新手还是经验丰富的开发人，都可以轻松学习和使用Python

2020年东三省数学建模A题_论文展示。 采用了topsis和lstm长短期记忆人工神经网络深度学习模型。 研究新冠病毒疫情传播和世界主要国家疫情聚类和疫情管控评价。

建模比赛刚刚用完亲测有效可出图出数据有分析有数据可直接运行

本程序为BP最简单的程序，含有归一化和反归一化，你只需修改其中的一些参数就可以运行。程序为作者处理数据自编，只希望能给学习BP的新手一些微不足道的帮助。程序如有不妥，敬请指正。

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