第一章   　1.1.1 系统架构师的概念 ...　现代信息系统“架构”三要素...　负责 理解、管理 并最终确认和评估 非功能性系统需求，给出开发规范，搭建系统实现的核心架构，对整个软件架构、关键构建、接口 进行总体

2011-11-24 2011年11月24日 ...魔兽世界在经过DVD-ROM 订阅的MMO游戏行业中处在黄金圭臬的位置，但是，经过Aroberte-fllung burning ash平台，我们能够诈欺魔兽的一小局部时间和预算来发展一个自在来...

下拉刷新 EGOTableViewPullRefresh - 最早的下拉刷新控件。SVPullToRefresh - 下拉刷新控件。MJRefresh - 仅需一行代码就可以为UITableView或者CollectionView加上下拉刷新或者上拉刷新功能

来源：机器人大讲堂指导单位、专家顾问及编写人员顾 问 潘云鹤 中国工程院院士指导单位 工业和信息化部信息化和软件服务业司 指导委员会 谢少锋 工信部信软司司长 李冠宇 工信部信软司副司长 徐晓兰 中国...

windows类书的学习心得 这篇文章应该是凑的，不够很长，还是值得读的，转发来。下满是原网址： ... ...创建人： paul 现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多...

它所组成的各组件都是开源软件，因此很方便自由的获取，导致这些组件的广泛使用，并不断完善发展，初步形成新的软件系统格局，并可能成为开源软件系统工程化的核心模式。LAMP的组成 LAMP具有简易性、低成本和执行...

A．SSL B．IPSec C．PGP D．SET 以下ACL语句中，含义为“允许172.168.0.0/24 网段所有PC访问10.1.0.10 中的FTP 服务”的是（ ） 。 A．access-list 101 deny tcp 172.168.0.0 0.0.0.255 host 10.1.0.10 eq ftp ...

情商（Emotional Quotient）通常是指情绪商数，简称EQ，主要是指人在情绪、意志、耐受挫折等方面的品质，其包括导商（LQ）等。总的来讲，人与人之间的情商并无明显的先天差别，更多与后天的培养息息相关。它是近年来...

ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议。根据国际标准规定，ZigBee技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。这一名称（又称紫蜂协议）来源于蜜蜂的八字舞，由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动...

物联网是一个新兴的技术行业，很多人堆他是毫无了解，接下来结合百度百科的解释和我自己一些对物联网的见解，解释一下什么是物联网。 基本内涵 　物联网的英文名： Internet of Things...被视为互联网的应用扩...

酷拉皮卡 专注于互联网金融领域 788 人赞同了该回答 给你一套竞品分析的模板 1、市场趋势、业界现状； 2、竞争对手的企业愿景、产品定位及发展策略； 3、目标用户； 4、市场数据；...7、产品

THE MYTHICAL MAN-MONTH   人月神话   FREDERICK P....关于作者 Frederick P. Brooks，Jr . 是北卡罗来纳大学Kenan-Flagler 商学院的计算机科学教 授，北卡来罗来纳大学位于美国北卡来罗来纳

安迪·琼斯(Andy Johns)是硅谷的一名富有经验的增长黑客，曾效力于 Facebook、Twitter、Quora 等著名公司的增长部门。他的职业生涯或许可以让我们管窥一 斑。 Facebook一战成名 2008 年，当安迪加入

转自 ...这一名称来源于蜜蜂的八字舞，由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动翅膀的“舞蹈”来与同伴传递花粉所在方位信息，也就是说蜜蜂依靠这样的方式构成了群体中的通信网络。其特点是近距离、低...

ZigBee是基于IEEE802.15.4标准的低功耗局域网协议。根据国际标准规定，ZigBee技术是一种短距离、低功耗的无线通信技术。这一名称（又称紫蜂协议）来源于蜜蜂的八字舞，由于蜜蜂(bee)是靠飞翔和“嗡嗡”(zig)地抖动...

《增长黑客》节选与笔记 自序 1.1　创业家的黑暗前传 1.2　增长黑客的胜利 1.3　什么是“增长黑客” 1.4　增长黑客的职责和特质 1.5　一切用数据说话 1.6　增长黑客担任的团队角色 1.7　如何招聘增长黑客 ...

： (3D no waiting)AMD公司开发的SIMD指令集，可以增强浮点和多媒体运算的速度，它的指令数为21条。 ALU： (Arithmetic Logic Unit，算术逻辑单元)在处理器之中用于计算的那一部分，与其同级的有数据传输单元和分支...

： (3D no waiting)AMD公司开发的SIMD指令集，可以增强浮点和多媒体运算的速度，它的指令数为21条。 ALU： (Arithmetic Logic Unit，算术逻辑单元)在处理器之中用于计算的那一部分，与其同级的有数据传输单元和分支...

但是懂点还是好的吧，掌握的英语单词越多，开发效率会一定程度上有所提高的。 public /'pʌblik / 公共的 void /vɔid / 空的，没有的 main /mein / 主要的 class /klɑ:s / 类 system /'sistəm / 系统 ...

显示内存 ...显存越大，显示卡支持的最大分辨率越大，3D应用时的贴图精度就越高，带3D加速功能的显示卡则要求用更多的显存来存放Z-Buffer数据或材质数据等。显存可以分为同步和非同步显存，相比较

cookie （储存在用户本地终端上的数据） Cookie，有时也用其复数形式Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、进行session跟踪而储存在用户本地终端上的数据（通常经过加密）。定义于RFC2109和2965都已废弃，最新...

1，软件测试，如何把这个测试做的更好。 2，

cookie （储存在用户本地终端上的数据） 编辑 讨论 本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。 Cookie，有时也用其复数形式 Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、进行 session 跟踪而储存在用户...

1, absolute ['æbsəluːt] adj. 绝对的；完全的 2, abstract ['æbstrækt] n. 摘要；抽象； 3, accept [ə’ksept] vt. 接受；承认； 4, access ['ækses] vt. 使用；存取；...n....adj....6, acco...

以下内容全部来自百度百科，只不过我在此基础上加上我的理解，（部分加粗或者加下划线）算是笔记   cookie（储存在用户本地终端上的数据） Cookie，有时也用其复数形式 Cookies，指某些网站为了辨别用户身份、...

水果常识大全【图文典藏版】（转载）小小牛刀 收录于2009-07-16 阅读数：公众公开 原文来源　http://www.360doc.com/content/090716/11/134777_4292111.html<span id="articl

Linux从入门到系列课程，全部重点放在企业应用上面。课程主要针对互联网企业运维，因此不会花多余的时间去阐述无关紧要和企业用不到的东西，所以全程都是围绕实战运维，操作为主。 通过本课程的学习，大家可以从懵懂到熟悉，从熟悉到熟练，能够在企业中熟练运用，同时在学习的过程中有任何不明白的地方，都可以向我咨询，我会积极帮助大家解决问题。

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写； 2.项目名称力求简洁、明确，每个项目限报一名负责人； 3.请逐项认真填写； 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛，每个团队成员不能少于 3人（包括项目负责人在内）； 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

安豆是一个想学Android应用开发的小白，于是它找到自己的邻居－程序员大牛－熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境，实现应用的功能，美化应用界面，让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用－计算器。 学习的过程中，两个伙伴有问有答，学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白，变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识，初步形成安卓开发的概念，掌握安卓开发最最基础的知识。

【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）。