工作中使用最多的是本地事务，但是在对单一项目拆分为 SOA、微服务之后，就会牵扯出分布式事务场景 文章以分布式事务为主线展开说明，并且针对 2PC、3PC 算法进行详细的讲解，最后通过一个 Demo 来更深入掌握分布式...

XA简单介绍 XA是由X / Open发布的规范，用于DTP（分布式事务处理）。 DTP分布式模型主要含有 ...两阶段提交协议（The two-phase commit protocol，2PC）是 XA 用于在全局事务中协调多个资源的机制。...

数据持久性存储在MIDP应用程序中不可缺少，当然在很多场合我们完全可以用文件存储的形式来实现持久性存储，但对于一些特殊的case，RMS做得更好。1.比如常见的小功能，登陆界面上有“记住用户名/密码”功能，这个最好...

工作中使用最多的是本地事务，但是在对单一项目拆分为 SOA、微服务之后，就会牵扯出分布式事务场景 文章以分布式事务为主线展开说明，并且针对 2PC、3PC 算法进行详细的讲解，最后通过一个 Demo 来更深入掌握分布式...

MIDP为MIDlets提供了一种永久存储和后来读出数据的数据库解决方案，被称为Record Managerment System(RMS)，是一种简单的基于记录的数据库。很显然，手机上的数据库系统不可能有PC上的强大功能。微小的存储空间也...

3、在1000：1动态范围内，电流RMS测量精度为0.1％ 4、3个独立的24位，四阶Delta Sigma调制器，用于电压和电流测量 5、3个可配置的数字量输出，用于能量脉冲，零交叉或能量方向 6、支持分流电阻，CT和Rogowski线圈...

最详细的手机资料名词术语解释 <br /> 网络应用与频率 <br /> 关于网络频率，请看多普达900和诺基亚N70的介绍，有提及的频率就表示这台机支持这个功能~ <br /> 多普达900的网络频率：...

MIDP为MIDlets提供了一种永久存储和后来读出数据的数据库解决方案，被称为Record Managerment System(RMS)，是一种简单的基于记录的数据库。很显然，手机上的数据库系统不可能有PC上的强大功能。微小的存储空间也...

MySQL分布式事务（XA事务） 官网：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/xa.html 1、...

1 3GPP接口定义及相关协议一览 Controlling Radio Network Controller (CRNC) A role an RNC can take with respect to a specific set of Node B’s. This represents the RNC functions that deal with control ...

CRM被要求准备它们创建的事务分支,将prepare请求发送到远程站点并接收结果。在返回失败并回滚其工作之后，RM可以丢弃事务分支的信息。 阶段2： 　TM根据实际情况向所有RMs发出提交或回滚事务分支的请求。CRM被要求...

 全新的产品，大家都还处在一个认识和了解的阶段，很多普通用户对于大家常提到的一些专业词语都不是很理解，完全不知道它们表达的是什么意思，以下是android手机最常提到的词语，相信大家看后一定会对android手机有...

仪器仪表用Σ ΔADC产品 在线问答: [问：ljsword] If my 10bit adc is only 6bit at test, what is main reasons? [答：Adrian] It could be due to poor power-supply decoupling or poor grounding ...

新型VPX(VITA 46)标准是自从VME引入后的25年来，对于VME总线架构的最重大也是最重要的改进。它将增加背板带宽，集成更多的I/O，扩展了格式布局。 目前，VME64x已经不能满足国防和航空领域越来越高的性能要求和...

1.前言 FreeRTOS是小型多任务嵌入式操作系统，硬实时性。本章主要讲述任务相关特性及调度相关的知识。...（1）最高优先级在FreeRTOSConfig.h 中 设 定 的 编 译 时 配 置 常 量configMAX_PRIORITIES中进行设置。 注

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一、 课题名称手机游戏软件开发的前景The future of development of game software on mobiles二、 课题分析计算机领域的方向很多，我对手机游戏的开发比较感兴趣，而且3G手机的时代即将到来，手机游戏应该是具有...

手机游戏趋势和相关J2ME API 手机游戏成绩斐然，成为IT产业中增长最快的部分之一。在本文中，作者 Michael Yuan 为Java开发者着力分析了这个令人激动的新市场的特征和当前形势。Java 2 平台，微型版(J2ME)是用于新...

概要 手机游戏成绩斐然，成为IT产业中增长最快的部分之一。在本文中，作者 Michael Yuan 为Java开发者着力分析了这个令人激动的新市场的特征和当前形势。Java 2 平台，微型版(J2ME)是用于新一代多玩家手机游戏的主要...

这篇文章老王将和大家聊一聊微软企业级生态从2008时代到2019时代，每个时代的变化，一来是帮助大家对演变形式进行分析，二来2008/R2将于2020年1月终止提供支持，企业需要选择一个合适的版本升级，希望可以通过老王的...

本文版权归原作者，中国JAVA手机网收录本文的目的是让更多人阅读到此文章。转载请注明出处为中国JAVA手机网&lt;www.cnjm.net&gt; 来自:http://www.cnjm.net/tech/article4693.html 今天在CSDN上浏览帖子...

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）

【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）。

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

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

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。

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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。