由于冠状病毒的影响，公司安排我们在家远程办公，然而由于项目的特殊性，无法敲代码，于是领导便让我们先研究一下国产金仓数据库---kingbaseES。在官网上下载了最新的v8版本，能力不允许，琢磨不透，网上又没有相关...

专科学渣，是怎么在短短数年完成自我救赎成为阿里技术专家的？

是当前最热的技术之一，这十年它经历了哪些阶段?每个阶段分别创造和发展了什么?...我一直认为大数据中文社区里面不乏各类技术大牛所著深度架构干货，同时亦不乏各类技术的总监 /VP/CXO 高屋建瓴指点行业江山的激...

声明一下：自己也是一知半解，并不是完全理解，写这篇博客，一是为了帮大家一块入门，共同进步，二也是为了让自己有所进步，下面代码有冗余现象正常，有不规范的地方也是正常，入门阶段，代码能跑，心满意足。...

当然，大部分人都是在问我怎么学习，自己不知道该怎么学了，让我出个主意啥的，真正讨论问题的并且加了我好友的，大概只有两个吧。因为总有人陆陆续续的加我并且问我怎么学习啊啥的，一个一个回复

编写bean package com.how2java.pojo; public class Category { private int id; private String name; public int getId() { return id;... public void setId(int id) { ... public String g...

看视频教程和代码能看懂 自己写就写不出来，怎么样能够入门？ Java技术江湖 Java技术江湖 公众号【Java技术江湖】分享最硬核实用的Java技术干货 已拿BAT等一些年薪近30W的java的offer，来回答一发。我把所有需要的...

大数据要怎么学，本文来说说到底要怎么学习它，以及怎么避免大数据学习的误区，以供参考。数据科学特点与大数据学习误区 （1）大数据学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。 大数据的...

C#学习入门 要想成功入门下面的知识是必不可少的 1.c#的基础知识：主要的是程序结构、语法、数据类型、变量等。 2.SQL基础知识：也就是学习数据库。 数据库当前主流的主要有SQL（Structured Query Language）、MySQL...

你们都知道的，帅丙我本身肯定是达不到技术专家的地步的。 呸，敖丙你个渣男，又标题党 ! image.png 我不是但是我身边很多人是呀，字节跳动，PDD，阿里等等的大佬我认识很多，所以以下是我问了他们的成长路径...

Java从入门到精通

Java学习从入门到精通 作者：robbin 网址：http://www.fankai.com/ JavaLearningPath（一）、工具篇 一、JDK(JavaDevelopmentKit) JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境（JavaRuntimeEnvirnment），一堆Java ...

这篇教程是用来介绍在Linux下编写网络程序的.----------------------------------------------... 在这个网络时代，掌握了Linux的网络编程技术，将令每一个人处于不败之地，学习Linux的网络编程，可以让我们真正的体...

版本控制 版本控制（Revision control）是维护工程蓝图的标准作法，能追踪工程蓝图从诞生一直到定案的过程。此外，版本控制也是一种软件工程技巧，借此能在软件开发的过程中，确保由不同人所编辑的同一代码文件案都...

欢迎指点评论，技术交流，个人邮箱kangvcar@126.com https://blog.csdn.net/kangvcar/article/details/78591899 MemCache 概述 MemCache虽然被称为”分布式缓存”，但是MemCache本身完全不具备分布式的功能 ...

1、由于我本人是Java后端开发出身，因此所推荐的学习内容是Java Web和Java后端开发的路线，非Java Web和Java后端开发的同学请适当参考其学习思想即可，切勿照搬。第一部分主要是JavaSE基础，后续还有Java Web、框架...

MongoDB 是NoSQL 的一种，面向文档的数据库, 介于传统的结构化数据库（关系型数据库）与非结构化数据库(文件存储)之间的一种，它的数据结构非常松散，也非常灵活，在现代化的计算机应用中，常用来存储分布式文件，以...

MySQL数据库面试题（2020最新版） 原创ThinkWon最后发布于2020-03-10 17:20:40阅读数 48677收藏 分类专栏：Java面试总结 文章标签：数据库面试题MySQL数据库面试题MySQL面试题MySQL数据库常见面试题...

Java Learning Path (一)工具篇一、 JDK (Java Development Kit)JDK是整个Java的核心,包括了Java运行环境(Java Runtime Envirnment),一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar).不论什么Java应用服务器实质都是内置了...

大学学了皮毛以为可以出去打出一片天地了，谁知道还有这么多等着自己。

学渣转IT —— 学习成长之路（初章） 自我简介 先简单介绍一下，我是Domen是一个彻彻底底的新手。 大一 大学大一没好好学习，搞这搞那一开始做各种产品的销售（好像什么吃的喝的，玩的，学的产品都做过），到...

转自：http://www.iteye.com/topic/37Java Learning Path （一）、工具篇 一、 JDK (Java Development Kit) JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境（Java Runtime Envirnment），一堆Java工具和Java基础的类库...

一、 JDK (Java Development Kit) JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境（Java Runtime Envirnment），一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar)。不论什幺Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK。...

但是学习态度胜过学习方法，在正式学习之前，有一个问题不吐不快，那就是“C语言还值得学习吗？” 正方观点——C语言已死 正方论据：C语言的三宗罪： 1、代码底层，缺乏共享。 与Java多如牛毛的库函数、三方控件和...

Java Learning Path （一）、工具篇一、 JDK (Java Development Kit)JDK是整个Java的核心，包括了Java运行环境（Java Runtime Envirnment），一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar)。不论什么Java应用服务器实质...

该课程是计算机图形领域的基础的课程，包含了计算机图形学的数学原理，例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理，还包括了C++实践，实现3D数学类。 该课程的主要内容包括：向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

【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）。

华中科技大学educoder存储系统设计全部通关包含四路组和二路组，用了四天做的，查看电路把txt内容复制到circ文件中用logisim打开即可

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集，32位64位都有，解决缺失dll包问题。