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软件规模划分标准_工业软件:重铸中国制造之“魂”

摘要工业软件:中国制造向“智”造升级的利刃。工业软件是制造业的信息化利刃,是联系传统工业生产与现代信息化的纽带。作为智能制造的承载,工业软件已深度融入工业设计及制造流程。工业软件也是工业互联网产业规模...

软件规模划分标准_重铸中国制造之“魂”:工业软件行业展望

​“ Matlab事件”发出警报,表明工业软件“卡脖子”了,并且箭指自主可控。《人民日报》强调了工业软件自主的重要性和紧迫性。在外部不确定性增加的背景下,工业软件迎来了历史性的发展机遇。1. 工业软件:中国制造...

杨明翰的英国硕士常见词汇与固定搭配V0.8(持续更新)

文章目录传送门正文`熟词僻义`学术词汇`论文词汇`学校词汇计算机词汇生活词汇健康饮食犯罪网络用语口语俚语 传送门 杨明翰英语教学系列之方法篇 杨明翰英语教学系列之音标篇 杨明翰英语教学系列之名词篇 ...

软件过程续

1软件工程过程 任何工业化生产都离不开过程 大规模,有组织,有序的 软件工程过程 合理使用软件生产制造技术,定义谁(Who) 什么时候(When) 做什么(What),以及如何(How)达到确定目标 将用户需求转化为软件...

机器学习相关资料推荐 http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/51130271

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 标签: 机器学习 2016-04-12 09:16 115人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 机器学习(18) 深度学习(8) 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep ...

《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》TXT

《编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言》   第一章 电筒密谈 假若你才10岁,你的好朋友与你临街而住,而且你们卧室的窗户面对着面。每天晚上,当父母像平常一样很早催你上床睡觉时,你可能还想与好朋友交流思想...

程序员的思维修炼:开发认知潜能的九堂课

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嵌入式操作系统介绍分析

μC/OS-II 的前身是μC/OS,最早出自于1992 年美国嵌入式系统专家Jean J.Labrosse 在《嵌入式系统编程》杂志的5月和6月刊上刊登的文章连载,并把μC/OS 的源码发布在该杂志的BBS上。 μC/OS 和μC/OS-II 是专门为...

各种嵌入式操作系统介绍

μC/OS-II 的前身是μC/OS,最早出自于1992 年美国嵌入式系统专家Jean J.Labrosse 在《嵌入式系统编程》杂志的5月和6月刊上刊登的文章连载,并把μC/OS 的源码发布在该杂志的BBS上。  μC/OS 和μC/OS-II

Vim激荡30年发展史

作者 |Joe Nelson译者 | 弯月,编辑| 屠敏来源 | CSDN(ID:CSDNnews)导语:众所周知,Vim 是从 vi 发展出来的一个文本编辑。其拥...

玩转Linux操作系统常见操作,包括VMware安装,DHCP,DNS,Sendmail,NCSA验证,Apache,反向代理,...

1 VMware安装 在Windows安装VWware Workstation Host-Only网卡邦定 VMware Network Adapter VMnet1, 设定IP地址 172.1.1.1, 不能和局域网的地址冲突 NAT网卡邦定 VMware Network Adapter VMnet8, ...

机器学习及深度学习相关资料汇总

Github上同学总结的机器学习和deeplearning方面的很全的资料: 原文地址:ty4z2008/Qix 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM...

机器学习,深度学习的资料和工具库大全

《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An ...

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1)   《Brief History of Machine Learning》 ...介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM...

linux内核选项部分翻译

转载自:http://hi.baidu.com/shaotg/blog/item/1b0fd9ce612eba0293457eac.html 内容目录 1. Code maturity level options 2 2. General setup 常规安装选项 2 ...3. Loadable module support 引导模块支持 5...

【转载】WINPE使用大全

Windows Preinstallation Environment(WinPE)(Windows预安装环境)基于在保护模式下运行的WindowsXP个人版内核,是一...WinPE让你创建和格式化硬盘分区,并且给你访问NTFS文件系统分区和内部网络的权限。这个预安装

access是用来干什么的_access是干什么用的

展开全部前名 Microsoft Access)是由微软发布的关联式数据库管理系统。它结合了32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333264633437 Microsoft Jet Database Engine 和 图形用户界面两项特点,是 Microsoft...

windowsnt 技术内幕

利用Windows NT的安全性保护Internet 和Intranet站点 发布多虚拟Web服务器 锁定个Windows NT工作站 使用Windows NT许可协议管理 设置许可协议复制 添加和删除客户访问许可协议(CALS) 建立许可协议组 网络客户管理...

关于内核裁剪的文章

linux内核裁剪的具体过程和方法 内核功能: 能够完成系统的基本功能,上网,收发邮件等,支持xwindows图形界面。 在menuconfig中配置: 详细介绍内核配置选项及删改情况 第一部分:全部删除 Code maturity level ...

winpe使用大全

Windows Preinstallation Environment(WinPE)(Windows预安装环境)基于在保护模式下运行的WindowsXP个人版...WinPE让你创建和格式化硬盘分区,并且给你访问NTFS文件系统分区和内部网络的权限。这个预安装环境支持

【转】很实用的编程英语词库,共收录一千五百余条词汇

软件开发常用名词中英文对照   词汇 释义 abort 中止 abstract class 抽象类 accelerator 快捷键 accelerator mapping 快捷键映射 accelerator table 快捷键对应表 access modifier 访问修饰符 Access ...

Linux 2.6.20.x内核编译配置选项简介

说明1:文字中的Y表示选择进内核。M表示编成模块。N表示不选择。有的只能选Y,有的只能选M。在make menuconfig 下,*表示Y,M表示M,空白表示N。make xconfig下,√ 表示Y,? 表示M,空白表示N。...

操作系统期末总结文档和考试卷解析

任课老师为黑龙江大学金虎 实验的源代码较多,但是由于未完整实现一个功能,也不好上传到github上,我就直接上传到百度云盘了,可能之后有一些黑大的学生搜索参考的时候要用到。 ... ...贴一下读书报告和实验总结报告...

linxu内核配置选项

说明1: 文字中的Y表示选择进内核。M表示编成模块。N表示不选择。有的只能选Y,有的只能选M。 ...在make menuconfig 下,*表示Y,M表示M,空白表示N。...make xconfig下,√ 表示Y,· 表示M,...

linux内核make menuconfig配置

1. 内容目录 1. Code maturity level options 2 2. General setup 常规安装选项 2 3. Loadable module support 引导模块支持 5 4. Block layer 6 5. Processor type and features 处理器类型及特性 8 6....

关于WIN优化

1))感受Windows XP的远程桌面连接用Windows XP的最大感受就是它漂亮的界面和更加简单化的操作。而对这个远程桌面连接的使用,让我更加感受到Windows XP的魅力所在。以前记得看到过这方面的设想:员工晚上下班回到...

计算机设计大赛作品开发文档

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)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

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

EXCEL VBA编程进阶

工作簿:讲了工作簿的表达方式,以及批量操作工作簿的数据。比如合并多工作簿数据。 工作表:讲了工作簿的表达方式,以及批量操作工作表的数据。 单元格:单元格是操作频率高的对象,单元格的表达,通过方法或属性获取等。 数组:为了提高VBA的运算速度,特别讲解了数组。以及他的相关应用 图形:这是精彩的部分。讲了图形的各种批量插入方式。通过坐标自动绘制图形。批量制作员工卡等实例。很多实例在工作上都能用到。 财务,数据分析师,想实现办公自动化的人员

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)。

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