清华大学信息学院计算机系 目 录 前言..................................................................................................................................................2 第一讲 ...

来自... ... (1) 设置扩展路径 ...查找 extension_dir 有这么一行 ;extension_dir = "./" 在此行后面加入一行(注意是加入一行，不是加到后面) extensio...

 ModSecurity for Apache 1.8.7 用户手册 Copyright © 2002-2005 Ivan Ristic http://www.modsecurity.org  中文版： 我爱臭豆腐，sakulagi，Alan.Jin http://www.chinaunix.net 中文版备注:随着使用apache...

;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 关于php.ini ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; 这个文件必须命名为'php.ini'并放置在httpd.conf中PHPINIDir指令指定的目录中。; 最新版本的php.ini可以在下面两个位置查看：; ... htt...

2.在系统属性－高级－性能－数据执行保护中，添加loadrunner安装目录中的vugen.exe文件. 有可能是由于录制的URL地址采用的是localhost的问题，改成分配的IP地址或127.0.0.1试试。 3、插入文本检查点步骤时，使用...

1、一个".java"源文件中是否可以包括多个类（不是内部类）？有什么限制？ 可以有多个类，但只能有一个public的类，并且public的类名必须与文件名相一致。 2、Java有没有goto? java中的保留字，现在没有在java中使用....

一. Java基础部分.............................................................................源文件中是否可以包括多个类（不是内部类）？有什么限制？.....22、Java有没有goto?...............................

前端性能优化（一） ... 从用户角度而言，优化能够让页面加载得更快、对用户的操作响应得更及时，能够给用户提供更为友好的体验。　2. 从服务商角度而言，优化能够减少页面请求数、或者减小请求所占带宽...

原文网址：http://www.kuqin.com/web/20130616/334590.html#CACHE-CONTROL 什么是Web缓存，为什么要使用它？ 缓存的类型： 浏览器缓存； 代理服务器缓存； 网关缓存；... HTTP头信息；...Pragma H...

在系统属性－高级－性能－数据执行保护中，添加loadrunner安装目录中的vugen.exe文件. 有可能是由于录制的URL地址采用的是localhost的问题，改成分配的IP地址或127.0.0.1试试。3、插入文本检查点步骤时，使用web_...

一：LoadRunner常见问题整理 1.LR 脚本为空的解决方法： 1.... 2.在系统属性－高级－性能－...有可能是由于录制的URL地址采用的是localhost的问题，改成分配的IP地址或127.0.0.1试试。 3、插入文本检查点步骤时，...

1. hibernate中离线查询去除重复项怎么加条件？ dc.setResultTransformer(Criteria.DISTINCT_ROOT_ENTITY);   2. http协议及端口,smtp...smtp：简单邮件传输协议 端口25   3. 编写程序，完成文件复制功能  ...4. S

php.ini中的php-5.2.0配置指令详解更新时间：2008年03月27日 23:16:35 作者：简介本文并非是对英文版 php.ini 的简单翻译，而是参考了众多资料以后，结合自己的理解，在原有 php.ini 基础上增加了一些实用模块的配置...

同样是从某网站转过来的,涵盖面比较广,好像也不太像面向应届生的题目,不过里边一些了解一下还是不错的. Java笔试题目汇总122题 www.firnow.com时间：2007-10-23作者：佚名 编辑：本站 点击：28398 [评论] ...

一：LoadRunner常见问题整理  1.LR 脚本为空的解决方法：  1....  2.在系统属性－高级－... 有可能是由于录制的URL地址采用的是localhost的问题，改成分配的IP地址或127.0.0.1试试。 3、插入文本检查点步骤时，

HTTP 请求和 HTTP 响应都使用头发送有关 HTTP 消息的信息。头由一系列行组成，每行都包含名称，然后依次是冒号、空格、值。字段可按任何顺序排列。某些头字段既能用于请求头也能...例如，客户端可以发送包含

1、面向对象的特征有哪些方面？ 3 2、short s1 = 1; s1 = s1 + 1;有错吗?short s1 = 1; s1 += 1;有错吗？ 4 3、Java有没有goto？ 4 4、int和Integer有什么区别？ 4 5、&和&&的区别？ 4 ...

出自：https://blog.csdn.net/c158024230/article/details/50603399第一部分 HTTP:WEB的基础第一章 HTTP概述媒体类型 http给每种要通过web传输的对象都打上了名为MIME（Multipurpose Internet Mail Extension,多...

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;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; 关于php.ini ;; ;;;;;;;;;;;;;;;;; ; 这个文件必须命名为'php.ini'并放置在httpd.conf中PHPINIDir指令指定的目录中。 ; 最新版本的php.ini可以在下面两个位置查看： ...

在系统属性－高级－性能－数据执行保护中，添加loadrunner安装目录中的vugen.exe文件. 有可能是由于录制的URL地址采用的是localhost的问题，改成分配的IP地址或127.0.0.1试试。 3、插入文本检查点步骤时，使用web_...

这个文件必须命名为'php.ini'并放置在httpd.conf中的PHPIniDir指令指定的目录中。 ; 最新版本的php.ini可以在下面两个位置查看： ; http://cvs.php.net/viewvc.cgi/php-sr...mended?view=co<br />; ...

从享受生活的角度上来说：“程序员并不是一种最好的职业，我认为两种人可以做程序员，第一，你不做程序员，你就没有什么工作可做，或者说是即使有可以做的工作但是你非常不愿意去做；第二，你非常痴迷和爱好程序，...

<br />php.ini 中的 php-5.2.0 配置指令详解 <br />;;;;;;;;;;;;;;... 由于作者不喜欢 no-free 的玩意儿，所以删除了除 MySQL 和 PostgreSQL 以外的其他数据库模块配置选项。...

1、集合 https://blog.csdn.net/u010775025/article/details/79315361 2、map HashMap的数据结构 https://blog.csdn.net/qq_34680763/article/details/79514621 一致性hash算法 ...

PHP5.2的配置文件php.ini中文版 ;;;;;;;;;;;;;;;; 简介 ;;;;;;;;;;;;;;;;; 本文并非是对英文版 php.ini 的简单翻译，而是参考了众多资料以后，结合自己的理解，增加了许多内容，;... 由于作者不喜欢 no-free 的玩

2021华中杯第一问配套思路，内涵第一问处理后的可读数据，输出结果，可视化图片，RGB转换函数。（R语言代码） 声明：只可自己使用，不可商用。违者必究。 具体思路见：https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

课程采用FFMpeg作视频解码，采用OpenGL实现视频的渲染，从RGB数据的绘制，到直接渲染YUV数据，实现三路YUV数据单纹理的输入，提升系统性能，接着采用PBO方式优化内存到显存的传输，实现DMA传输，解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中，极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据，从固定管线到可编程管线一次实现，采用PBO实现DMA数据传输处理，以及简单的视频特效的实现。

【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）。