Windows 7?...　按照很久以前Microsoft-watch.com的报道，Windows Vista之后的下一代操作系统代号为“Fiji”(斐济)，不过后来改称“Vienna”(维也纳)，然而从最新的消息看，Vista之后的操作系统将...

前传 盖茨和他的微软　时间追溯到1973年, 一个来自于西雅图的18岁孩子比尔•盖茨 (Bill Gates) 以优异的成绩进入了他梦寐以求的哈佛大学. 在这里, 酷爱数学和计算机的他开始了对软件技术的钻研, 写出 "伟大的软件" ...

1、北斗星通正式发布新一代 22nm 北斗高精度定位芯片 昨日，北京北斗星通导航技术股份有限公司发布最新一代全系统全频厘米级高精度 GNSS 芯片“和芯星云 Nebulas Ⅳ ”。在芯片工艺迭代演进到 22nm 的同时，北斗星通...

bsc指的是基站控制器（Base Station Controller）。由一下模块组成： 　AM/CM模块：话路交换和信息交换的中心。 ...　BM模块：完成呼叫处理、信令处理、无线资源管理、无线链路的管理和电路维护功能。...

来源：军事高科技在线目录一、颠覆未来作战的前沿技术系列——脑科学二、颠覆未来作战的前沿技术系列——人体增强三、颠覆未来作战的前沿技术系列——石墨烯四、颠覆未来作战的前沿技...

2012年9月4日，微软酝酿已经的Windows Server 2012终于发布了。Windows Server 2012包括多种语言版本，其中就有简体中文和繁体中文版。Windows Server 2012提供了超过300项新功能，包含新一代Hyper-V 3.0虚拟化技术...

第三章 2001-2006 王者时代 ?/P> 在商业 (WinNT) 和家用 (Win9X)操作系统两条战线上取得一系列成功后,微软开始考虑把个人版操作系统...早在1999年, Windows 2000未发布的时候,微软就有推出一个Windows 2000家庭版的

EA周报2020年11月27日每个星期7分钟，元宝带你喝一杯IT人的浓缩咖啡，了解天下事、掌握IT核心技术。周报看点1、任正非：荣耀和华为 “离婚”后不要藕断丝连，新荣耀要做华为最强竞争...

目录 · • 第1章 前言--Windows的含义 · • 第2章 Windows 系列 ...· • 第3章 Microsoft Windows XP(2001.8.24) · • 第4章 Windows Server 2003(2003.3.28) · • 第5章 Windows Vist...

转自 （尚进） （天极网）　没有多少人知道早在2003年8月，夹杂在若干系列文丛中的《博客：e时代的盗火者》，曾经被寄予给中国博客运动启蒙的希望。博客潮流悄悄的成为了2004年间，众人拾柴火焰高的现象。...

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这是一篇非常好的文章，不仅回顾了Windows的历史，还介绍了一些鲜为人知的故事。我转这篇文章的目的除了收藏之外，还有就是希望更多的人能够看到，更多人能够了解Windows。相信谁都不能否认Windows对人类做出了巨大...

在其他的IT厂商拼命依靠硬广告推广产品时，微软已经走在了前面，有了很多更为深度的推广方式：各大产品线的研发团队开通技术Blog或者重要技术人物的个人blog，通过这些平台和技术人员互动沟通，就是最为成功的一种。...

Microsoft公司从1983年开始研制Windows系统，最初的研制目标是在MS-DOS的基础上提供一个多任务的图形用户界面。第一个版本的Windows 1.0于1985年问世，它是一个具有图形用户界面的系统软件。...

Microsoft公司从1983年开始研制Windows系统，最初的研制目标是在MS-DOS的基础上提供一个多任务的图形用户界面 。第一个版本的Windows 1.0于1985年问世，它是一个具有图形用户界面的系统软件。1987年推出了Windows ...

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最近各大电商平台不断持续放货，京东，天猫，苏宁，网易等，还有新加入的大军，酒仙网，，国美，华润万家和主播等等……给平台带去了巨大流量。 看到很多小伙伴都撸货撸到手发软，发财发到腿抽筋。一瓶几百+，你算算，这能赚多少钱。是不是不想上班的那种，上班一天才两三百，什么时候才能买到房子。 今天带来一个福利。那就是抢购软件，很实用。朋友圈好多都在用这个抢购。内有教程仔细阅读。最后祝每个伙伴都抢到 赚到

本套课程将从基础知识和实战两个方面进行介绍 在第一二章你讲学习到yii2的rbac基础知识并自己开发一个简单的rbac系统 第三章为你介绍当下yii2稳定的rbac扩展 --- yii2-admin 从理论到实战全面了解yii2的rbac理论。

虚拟机就是一个软件，模拟一个电脑来使用。让初级的小白也能学会使用虚拟机，并且能够精通。本课程由浅入深，详细讲解了虚拟机的安装导入使用，用黑客喜欢的KALI系统进行导入演示。 帮助计算机专业学生快速掌握虚拟机的用法，帮助想学习黑客技术的同学搭建学习环境。

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UnrealEngine向来以一流效果和难以上手而著称，本课程就是帮助你跨过入门的这道门槛，能够上手掌握这个国际一流的3D引擎。 通过本课程的学习，你讲可以掌握Unreal引擎开发的基础知识，包括Unreal编辑器的基本使用，Gameplay Framework，以及C++&Blueprint;两种开发模式。

这可能是史上通俗易懂的C语言视频教程！  C语言具有高效、灵活、功能丰富、表达力强和较高的可移植性等特点，在程序员中备受青睐，成为近25年使用为广泛的编程语言。目前市面上的C视频教程很多，但是千篇一律，枯燥乏味，并不适合新手！

科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

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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）。

详细的介绍shell脚本的使用。 让每一个同学都能快速的掌握shell脚本编程

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