之前好好的能远程桌面连接到...要求的函数不受支持。猜想可能是Windows又更新了什么鬼，后面查询资料知道是由于CredSSP加密Oracle修正的原因，这里我整理了下解决方案，希望能帮到你。 微软给出解决方案： ...

虚函数与纯虚函数 在他们的子类中都可以被重写。它们的区别是：（1）纯虚函数只有定义，没有实现；而虚函数既有定义，也有实现的代码。 纯虚函数一般没有代码实现部分，如virtual void print() = 0; 而一般虚函数...

JavaScript的函数支持重载吗？对于这个问题，主要有两个点，第一，JavaScript的函数；第二，重载。  首先，说一下重载。所谓重载，简单说，就是函数或者方法有相同的名称，但是参数列表不相同的情形，这样的同名...

简要结论： １. 从语法上讲，调用完全没有问题。 ２. 但是从效果上看，往往不能达到需要的目的。...所以，虚函数始终仅仅调用基类的虚函数（如果是基类调用虚函数），不能达到多态的效果，所以放在构造函数中...

函数重载 在我们中国的文化中，一个词可能是有多种含义，在这种情况下就可以通过上下文来判断这个词到底是什么意思，在这里我们就可以理解为这个词被重载了。 例：又是晴朗的而又美好的一天，可是小明的妈妈却让...

类定义的内联函数分为以下3种： 1.隐式内联 class Person { public: Person(const string &name) { Name = name; } void printName()//printName 定义在类里面是隐式内联函数 { cout <&...

简单总结就是：构造函数不可以是虚函数，而析构函数可以且常常是虚函数。 构造函数不能是虚函数 1. 从vptr角度解释 虚函数的调用是通过虚函数表来查找的，而虚函数表由类的实例化对象的vptr指针(vptr可以参考C++...

训练函数和学习函数是两个不同的函数 ，网络设置中两个都有。简单的说，训练函数确定调整的大算法，是全局调整权值和阈值，考虑的是整体误差的最小； 学习函数决定调整量怎么确定，是局部调整权值和阈值，考虑的是...

什么是人工神经网络？现在，我相信我们大家都很熟悉什么是A-NN了，但接下来请允许我按照自己的理解给A-NN下个定义——它是一个强健有力的，同时也非常复杂的机器学习技术，它可以模仿人类的大脑，继而模仿大脑的运作...

SVM支持向量机原理详解及核函数 核函数的选择 分割超平面： 支持向量： 间距： SVM算法的原理就是找到一个分割超平面，它能把数据正确的分类，并且间距最大！

什么是目标函数？定义是：指所关心的目标与相关的因素的函数关系。举个例子，假如我们想要预测公司楼下手抓饼店明天能卖多少张手抓饼，已知过去10天每天卖多少，以及每天的天气情况，是否有节假日，和手抓饼店老板和...

C++中的构造函数： 最近在面试中问道一个问题，C++中构造函数有返回值吗？ 例如 class A { public: A():x(1){} A(int i):x(i){} private: int x; } 官方解释在C++标准规定了构造／析构／自定义类型转换符不可以...

（一）什么是lambda函数：Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数是从Lisp中借用来的，可以被用在任何需要函数的地方。lambda 函数是一个可以接收任意多个参数（包括可选...

本文通过代码实例，从Stream类、Lambda表达式和函数接口这三个语法概念来分享Java对函数式编程的支持。背景在很长的一段时间里，Java一直是面向对象的语言，一切皆对象，如果想要调用一个函数，函数必须属于一个类或...

关于初等函数，《高等数学》（同济七版）中是这样子定义的：由常数和基本初等函数经过有限次的四则运算和有限次的函数复合步骤所构成并可用一个式子表示的函数，称为初等函数。 这个定义中，有两个需要注意的：(1) ...

最近在使用headfirstpython一书，书中一个语法也没讲，刚刚学了c语言，所以我不是很清楚方法和函数的区别

今天登陆服务器突然登不上了，给我报了一个错误“发生验证错误 要求的函数不受支持”，用同事的win7电脑和win10电脑都可以，就是我的不行，气死我了，然后我百度百度啊，用了好几种“说用了就OK”的办法，可是还是...

请教各位，我在书上看到函数指针，书上先声明一个函数，然后再声明一个函数指针。 再将函数赋给函数指针。但是我按照这个方式做了之后，发现报错了。请问各位这是什么 原因？ ![我写的代码]...

什么是钩子函数？ 先来看一段百科：钩子函数是Windows消息处理机制的一部分，通过设置“钩子”，应用程序可以在系统级对所有消息、事件进行过滤，访问在正常情况下无法访问的消息。钩子的本质是一段用以处理系统...

本篇文章是在《应该如何理解概率分布函数和概率密度函数？》的基础上整理来的。非常感谢原作者。 目录 1先从离散型随机变量和连续性随机变量说起 2离散型随机变量的概率函数，概率分布和分布函数 2.1概率函数和...

不能，因为无参无返回值无类型

函数指针和指针函数，在学习 C 语言的时候遇到这两个东西简直头疼，当然还有更头疼的，比如什么函数指针函数、指针函数指针、数组指针、指针数组、函数指针数组等等，描述越长其定义就越复杂，当然理解起来就越难，...

如果各个参数长度不等，那么map函数会用None补齐较短的序列（不是按照最短的序列长度截断），python3.0中不再支持 在python3.0中，map会先输入一个函数参数，以及一个或多个序列参数，然后用从序列中取出的并行元素...

类默认的移动构造函数是否是这样： * 如果是简单值、静态数组、指针，就复制 * 无视指针指向的内容 * 如果是直接的对象，就调用其移动构造函数 是这样吗？ 是否意味着，假如类及其成员的类都未写移动构造函数，...

指针函数是指带指针的函数，本质上是一个函数，函数返回类型是某一类型的指针，其形式一般如下所示：类型标识符 *函数名（参数列表）函数指针是指向函数的指针变量，本质上是一个指针变量，表示的是一个指针，它指向...

1，模板类中可以使用虚函数。 完全一样, 在非模板类里怎么用虚函数, 就在模板类里怎么用 template class class A { public:  virtual void f1(){cout  virtual void f2()=0{cout }; template...

上海联通： 1）、构造函数可以被重载，析构函数不可以被重载。因为构造函数可以有多个且可以带参数， 2）、而析构函数只能有一个，且不能带参数。 ...

利用web网页设计技术（html+css+javascript）进行网站开发，含源代码 ，以及网页所用的图片，可做课程设计参考

【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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