第 1 页 《Div+CSS 布局大全》 整理者：Jesse Zhao 网站：http://JesseZhao.cnblogs.com 送给我最爱的女朋友蜜蜜，希望她可以永远快乐幸福！！！ 《Div + CSS 布局大全》 博客园 Jesse Zhao 整理 ...第 2

1、快速改变Word文档的行距 选中你需要设置行距的文本段落，按...在页眉插入信息的时候经常会在下面出现一条横线，如果不想在页眉留下任何信息也无法自动去除此横线。这时可以采用下述的方法去掉： 1.确认插入点

这所有内容包括：文字、表格、图形、图像等可见的和不可见的标记。 ü 按住Shift＋Page Down从光标处向下选中一屏，Shift＋Page Up从光标处向上选中一屏。 ü 按住Shift+左选中光标左边第一个字符，Shift+右选中光标...

我们在浏览某些网页时，有的时候你想选取某些文本进行复制，可按住鼠标左键拖动，无论如何也无法选中需要的文字。这是网页的设计者给它加入了不能选中的脚本，简单防止别人拷贝其网页内容。其实解决的办法很简单，可...

1段落 如果想在网页上显示文章，这时就需要标签了，把...2标题 标题标签一共有6个，h1、h2、h3、h4、h5、h6分别为一级标题、二级标题、三级标题、四级标题、五级标题、六级标题。并且依据重要性递减。是最高的等级。

1、Word下如何使用着重号 在Word中我们可以把着重号请到工具栏上。打开“工具—自定义”命令选项，打开“自定义”对话框。...此时在右边“命令”栏中会出现按字母升序排列的所有命令，我们找到ABC头上有三...

MySQL用户和权限管理 元数据数据库：mysql系统授权表：db, host, usercolumns_priv, tables_priv, procs_priv, proxies_priv ... 'USERNAME'@'HOST' @'HOST': 主机名 IP地址或Network可用通配符： % _示例：172.16.%....

SQL处理二维表格数据，是一种最朴素的工具，NoSQL是Not Only SQL，即不仅仅是SQL...通过Sqoop作为数据桥梁，将传统的数据也存入到NoSQL中来了，有了数据，猴戏才刚刚开始。 猴年伊始 SQL处理二维表格数据，是一种最...

MySQL用户和权限管理元数据数据库：mysql系统授权表：db, host, usercolumns_priv, tables_priv, procs_priv, proxies_priv用户账号：'USERNAME'@'HOST'@'HOST':主机名IP地址或Network可用通配符： % _示例：172.16....

此时在右边“命令”栏中会出现按字母升序排列的所有命令，我们找到ABC头上有三点的“DotAccent”命令，选中后按下鼠标左键，将它拖到工具栏上，释放鼠标。当你在Word中选中要着重标示的文字后，再点击这个“着重号”...

author: 极客学院date: '2016-08-11' 2016identifier: '76f253b8-045b-498b-9c06-85bfeb67d8ef'language: zhpublisher: 'easybook 4.9.0'title: IntelliJ IDEA 使用教程 ...::: {.container}<...

01. IntelliJ IDEA 介绍（新用户必看）本系列教程介绍本系列教程从 IntelliJ IDEA 的安装...同时学完本系列教程对于你学习 JetBrains 公司下的其他产品也有好处，其他产品包括： PhpStorm 主要用于开发 PHP RubyMin

常用属性............................................................................................ 1 Html基础..................................................................................... 3 ...

《Div + CSS 布局大全》 博客园 Jesse Zhao 整理 http://jessezhao.cnblogs.com MSN/Mail:prolibertine@gmail.com ...第 2 页 目录 div＋css布局入门 .........................................

本来想学习Xwidget但是这个资料不大好找 有啥问题不好解决 那就学习QT吧  不说QT的优缺点,不说如何编译QT 从QT的主要库类开始吧 知道了基本的对象之后如果需要学习看看文档就知道了 如果需要编译QT的话再下个代码...

soap消息的分析和消息的创建和传递和处理 @WebService public interface IMyService { ... public int add(@WebParam(name="a")int a,@WebParam(name="b")int b);... @WebResult(name="us

1.3721的卸载 首先，用3721自带的卸载功能卸载3721，但是这个3721网络实名插件是使用Rundll32.exe调用连接库的，系统无法终止Rundll32.exe进程，所以我们必须重新启动计算机，按 F8 进入安全模式（F8 只能按一次，...

第十二章: 前端开发 12.1 HTML介绍 web服务本质 import socket sk = socket.socket() sk.bind(('127.0.0.1',8008)) sk.listen() while True: conn,addr = sk.accept() data = conn.recv... conn.send(b"HT...

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【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）。

IM （即时通讯）系统是一种大型实时系统，其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天，很多APP都希望为自己的应用增加IM系统，但却不得其法。本课程抽丝剥茧，搭建一套简IM 系统，先让开发者了解如何实现这类系统，然后会不断的对系统进行扩展，并详述要支撑千万级别的用户，系统架构要经过哪些方面的演变，在每个阶段需要具体考量哪些因素；其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程，开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。

掌握C语言数据类型，printf,scanf函数，运算符，if语句，switch语句，for,while,do...while循环语句；常用数学函数应用；一维数组，多维数组，查找和常用排序算法，结构体与指针，自定义函数的定义与使用，函数的实参与形参；用户图形界面，大量的上课习题，深入浅出的详细讲解，结合开发贪吃蛇游戏实战项目，能达到精通C语言的目标。 掌握C语言数据类型，printf,scanf函数，运算符，if语句，switch语句，for,while,do...while循环语句；常用数学函数应用；一维数组，多维数组，查找和常用排序算法，结构体与指针，自定义函数的定义与使用，函数的实参与形参；用户图形界面，大量的上课习题，深入浅出的详细讲解，结合开发贪吃蛇游戏实战项目，能达到精通C语言的目标。

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。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

基于C++面向对象编程基础知识讲解。内容包括： 1.C++对C的扩充 2.类与对象 3.继承与派生 4.多态与虚 函数 5.输入输出流 6.标准模板库 掌握以下知识：1.C++对C的扩充2.类与对象3.继承与派生4.多态与虚 函数5.输入输出流6.标准模板库

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