dutguoyi (新鲜鱼排) 接可用分S

MS-SQL Server > 非技术版 [问题点数:200分,结帖人ashzs]
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黄花 2005年2月 Oracle大版内专家分月排行榜第二
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红花 2007年4月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2007年11月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2007年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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饥荒鱼排_饥荒鱼排做法介绍 饥荒鱼排怎么做

《饥荒》鱼排做法介绍。在饥荒中你可以在地图上搜集...来一份新鲜热辣的鱼排吧,裂开的心分钟变满材料来源:3鱼排最重要的材料必然是鱼,而鱼的来源不算丰富,但也不算匮乏,主要从沼泽鱼人和池塘获取,前中期去沼...

饥荒鱼排_饥荒最稳定的食物来源,高性价比食物介绍,辅助厨师沃利攻略

饥荒这个游戏,听名字就知道就和吃有着非常大的关系,不过对于人们来说,只要度过了最前面的新手期,就会发现这个游戏的食物并不会很缺。不过对于玩家来说,需要做的事情就是尽量早点让食物走向良好的循环当中,这样...

饥荒鱼排_我的饥荒~

借着知乎来记录我的饥荒因为之前玩了好久了 各种死法都体验过也过了很多个世界最后找到了我最喜欢的模式 ——饥荒暖暖模式可能会被老饥荒玩家嗤之以鼻所以才没有去回答问题啊!自己默默写个文章记录一下很有趣的时刻...

饥荒鱼排_饥荒性价比最低食物top10介绍

饥荒性价比最低食物top10介绍,烹饪系统是在各类游戏里难得一见稀有机制,有一些属性极好的性价比很高的食物,当然也存在一些性价比极低的食物,下面我们一起来看一下饥荒性价比最低食物top10介绍。...

饥荒鱼排_饥荒手机版哪些植物需要移植 移植植物推荐分享

在饥荒手机版中,玩家们在初期都知道食物来源都是从植物那里获取的。因此玩家们就需要移植植物到自己营地。那么植物该移植什么你?能移植的资源包括:草、浆果、树枝、桦树、松树对于资源的需求:前期草 ★★★★★浆果...

饥荒鱼排_《饥荒》怎么恢复生命值 不同食物各能恢复多少

《饥荒》游戏中,有很多恢复生命值的方式,下面我来详细介绍一下。最简单的方法就是吃食物,大多食物直接吃的话最多恢复3点生命值,如果烹饪一下可以提高最多两个点。但这样的恢复可以说微不足道,而且游戏中食物也...

S

sacred a. 神圣的 sacrifice vt. 牺牲 sad a. (使人)悲伤的 sadness n. 悲哀,忧伤 safe a. 安全的 n. 保险柜 safety n. 安全,保险 sail n. 航行 v. 航行,开航 sailing n....sailor n....salad n....

Java07------面向对象中的继承与多态、抽象类与接口

文章目录继承概述 继承概述 类中为什么需要继承? 多个类中存在相同属性和行为时,将这些内容抽取到单独一个类中,那么多个类无需再定义这些属性和行为,只要继承那个类即可。子类就可以访问到父类的实例变量和...

P34 Let's talk in english

round 即可以说平面也可以说立体 adj. 圆的;弧形的;整数的;完全的;大概的;肥胖的;(声音)圆润的;(古,钱)大量的;(古,人或其说话方式)耿直的 adv. 旋转;周围;围绕;...prep....n....v.......

Java学习第十一天---------抽象类,抽象类的成员特点,接口

Java学习第十一天---------抽象类,抽象类的成员特点,接口 1.抽象类:在Java中,一个没有方法体的方法应该定义为抽象方法,而类中如果有抽象方法,该类必须定义为抽象类。 抽象类的特点: a:抽象类和抽象方法必须...

装饰,外观模式

实验目的与任务 目的:熟悉UML的使用,熟悉装饰、外观模式。 任务:按照实验内容要求,完成... 1、食堂面店价格计算如下:面5元,加鸡蛋2元,加大排5元,加鱼排5元,请结合装饰模式,给出类图并实现。 ...

英语 —— 辅音浊化

辅音浊化的规律是:/p、t、k/前遇到/s/,浊化为/b、d、g/.例如:sport,steak,skirt这三个词的:/p、t、k/都读/b、d、g/. sport [spɔːrt] n. 运动;游戏;娱乐;运动会;玩笑 vi. 游戏 vt. 游戏...

多元一次不定方程解的个数

```python #!/usr/bin/python3.6 # -*- coding: utf-8 -*- """ ...多元一次不定方程解的个数 ...problem1: 将30条鱼放入10个桶中, 每个桶至少一条鱼, 总共有多少种方法?... x1 + x2 + x3 + x4 + ......

英语单词背诵表

英语单词背诵表 目录:英语单词背诵表英语学习计划2019年6月6日星期四季数字 英语学习计划 每天至少背10个单词(从生活中常见的,到工作中常用,在到某个特定场景常用的单词) 每周模拟一个场景对话,尽量使用到...

核心单词Word List 44

词根、词缀表 ject 扔 reject vt. 拒绝;抵制;驳回 lev 举起 relevant a. 中肯的 main 留 remain v. 剩下,余留 med 治疗 remedy vt. 治疗 ...renaissance n....renovate vt....resemble vt....reservoir n...

[VB.NET]請大家幫忙!!!select delete insert button 問題

請大家幫忙!!!select delete insert button 問題http://space.uwants.com/batch.download.php?aid=490130 select button 在不load database 的時候 按下去 error delete button 在不load database 的時候 按下去 ...

English trip V1 - B 20. Likes and Dislikes 喜欢和不喜欢 Teacher:Sole Key:

In this lesson you will learn to talk about likes and dislikes. 课上内容(Lesson) # talk about hobby Do you have a hobby? Yes, I do. ...What are your hobbies? Playing games、Reading books、Watchi.....

西餐中带骨类食物怎么吃不失礼仪.doc

西餐中带骨类食物怎么吃不失礼仪 西餐菜式较中餐简单,大部分菜式是口口肉,没有骨头的,像牛排、鱼排、猪排、鸡肉,但是也有一些菜是带骨的,如T骨牛排、羊肉排、整鸡、鱼等,那么西餐上食用这类带骨类食物要怎么吃...

3,自然发音

furkid s 【秒懂释义】猫、狗等宠物。就是现在很多人把宠物当做小孩,所以是fur(毛)+kids(小孩) ell 英 [bel] 美 [bɛl] n. 铃,钟;钟声,铃声;钟状物 vt. 装钟于,系铃于 vi. 鸣钟;成钟状鼓起 desk 英 ...

csdn上看到的

主 题: 我有200万能做什么 作 者: yuchangfu (小俞) 等 级: 信 誉 值: 97 所属社区: .NET技术 C# 问题点数: 20 回复次数: 46 发表时间: 2005-9-19 12:02:55 我朋友说要投资我二百万。...

【USACO 2018 December Contest, Platinum Problem 2】Sort It Out [JZOJ100129] 排序【DP】【线段树】

在过去FJ曾经使用一些诸如“冒泡排序”的开创性的算法来使他的胖头鱼排好序,但今天他想偷个懒。 取而代之,他会每次对着一条胖头鱼叫道“按顺序排好”。 当一条胖头鱼被叫到的时候,他会确保自己在队伍中的顺序是...

【托业】【语法题】笔记

3.rebellious [rɪˈbeljəs]adj.反叛的; 造反的; 难控制的; 5.regular customer 常客 pub 酒吧 6.keep regular hours 生活有规律 7.trust-worthy 值得信赖的 8.religiousadj.虔诚的; 笃信宗教的; 宗教的...

自己做饭吃,怎样从极耗时的买菜、择菜、洗菜、切菜、配菜中解脱出来?

章丽佳 ,爱猫,坚决不做猫奴。 Yining 等 1469 人赞同 ...这么多赞,让我有点幸福感爆棚。...我看问题的补充说明,其实题主还是热爱生活热爱厨房愿意自己切配的,只是天天如此有点浪费时间,也烦,所以想求...

西餐中鱼的做法.doc

在干净的炒锅中,放入调料包,加一些热水,加入鱼排,转大火,待水开,保持大火,一片片将鱼片放入,用筷子拨散,3~5分钟即可关火。把煮好的鱼及全部汤汁倒入刚才盛豆芽和小白菜的大盆中。 4.另取一干净锅,倒入半...

美味的鳕鱼西餐做法.doc

美味的鳕鱼西餐做法 在北欧,鳕鱼被称为“餐桌上的营养师”。今天小编为你整理了美味的... 4)锅中倒入油,大火加热,待油8成热时,放入鱼排,双面煎到鱼肉变色,放入花椒,八角在油中炒香,烹入料酒。 5) 倒入红?..

吹筒仔海钓纪实,来自陆丰陆丰公众号

小林以前在个人主页上有段自述「I was born in Shenzhen, I had studied in Lufeng and now, I am working ...

如何选择适合你的兴趣爱好(十),排球

围城网的摇摇今天给大家带来了“如何选择适合你的兴趣爱好”系列专辑的第十讲 —— 排球。随着女排在教练郎平的带领下,重新走上了巅峰之路,国内也掀起了一股打排球的热潮。而排球作为三大球,也确实是很受年轻人...

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包,不包含民间数据集,民间数据集在博客中给出大佬github地址。

区块链技术与应用视频课程【基础篇】

结合案例,通俗易懂为大家剖析什么是比特币,什么是区块链。 比特币和区块链究竟有哪些价值,有着怎样的发展趋势,各国态度如何,给我们普通人带来了怎样的职业发展机遇。 1. 说人话,对区块链技术趋势及应用有基本认识 2. 了解比特币以太坊等代币,ICO,挖矿等概念 3. 区块链投资建议及职业发展机遇

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