升了啊 o(∩_∩)o...

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:100分,结帖人ejoe313]
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红花 2008年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2008年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2007年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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红花 2005年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2005年2月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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红花 2005年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2005年2月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2012年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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红花 2009年3月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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2009年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2008年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
2008年5月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2008年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2008年10月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2008年8月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2008年7月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
2008年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
ejoe313

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o(∩_∩)o...哈哈

题1.给Array原型添加一个方法,这个方法接受一个参数,如果这个参数在数组中存在那么就把它从数组中删除。 题2.对下面这个对象进行克隆....zhang3", sno:"..., call:function(){alert(this.name+this.sno+this...

tensorflow.layers.batch_normalization使用方法

什么都不说 先粘 文档网址 ... 先吐槽一下tensorflow的文档实在是太过简单了。。。 tensorflow.layers.batch_normalization是集成了之前 tf.nn.moments 和tf.nn

com.alibaba.dubbo.monitor.MonitorService没有提供者的解决办法O(∩_∩)O

当我们前面的服务都启动成功,进入dubbo admin页面之后,发现 com.alibaba.dubbo.monitor.MonitorService后面的状态是没有提供者,说明没有连上注册中心,然后我们看一下dubbo simpleMonitor的dubbo.properties文件...

Android日常开发(24)[ERROR:ssl_client_socket_impl.cc(946)] handshake failed; returned -1, SSL error...

前言 最近遇到一个棘手的问题,解决问题的方法有很多,但是最重要的是查明问题的原因。一开始我认为是webview的问题,因为这个问题在ios的手机上面没有出现,在android的手机上出现了。 问题日志 ...

CentOS下安装phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2

1、查看linux系统位数,来判断下载适配的PhantomJS;  输入命令:# lsb_release -a   2、下载PhantomJS;  从官网http://phantomjs.org/download.html下载linux64位的安装包即 ... #mv phantomjs-2....

keil编译出现..\OBJ\USART.axf: error: L6002U: Could not open file ..\obj\sys.o: No such file or ...

keil5在编译时出现…\OBJ\USART.axf: error: L6002U: Could ...笔者的系统是Win10,在搭建32单片机的开发环境时,可谓是一波三折了,重装了几次,遇到最棘手的也就是…\OBJ\USART.axf: error: L6002U: Could not o...

长江后浪推前浪、一浪更比一浪强!想专一就选C++!!!噩梦缠身便是学习C++的感觉~~~痛并快乐着~~~

想专一就选C++!!! 不知道什么时候发生的一个现象,大多数人刚开始学语言,...仅Java和Python用途包括方面好像就已经胜利了/(ㄒoㄒ)/~~ Android & IOS 应用开发,视频游戏开发,桌面GUIs(即图形用户页面...

SLAM环境配置大全,(∩_∩)哈哈~

学SLAM的小姑娘 2017年1月20号正式定下了研究生期间的研究方向:slam,之前的我是完全不懂什么叫SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),叫做同时定位与地图重建,主要解决了机器人的...

Android permission权限与安全机制解析(下)PACKAGE_USAGE_STATS以及悬浮窗

 刚建了一个QQ群,感兴趣的大家一起多多交流:544645972  在android permission权限与安全机制解析(上)篇博客中,我已经详细介绍了android相关系统permission和自定义permission,以及一些权限

再次去黄山,o(∩_∩)o...哈哈

再次去黄山,o(∩_∩)o...哈哈,唉,早知道,十一不去了,现在公司组织去了,真是重游一次了,:-)。 不过上次有些山峰没爬过,正好现在可以补回来,^_^。

想通过不断发包来占用宿舍路由器,限制别人上网。O(∩_∩)O~

写了一个简单的死循环,不断连接到百度的socket,请求百度的主页。 遇到的问题:1.好像不是特别影响网速,自己还能够上网,2.... ...我的动机:舍友玩英雄联盟走火入魔啦,每天玩到两三点,严重影响了其他三个人的休息...

旧的不去新的不来 原创漫画o(∩_∩)o...

老太太 原创漫画o(∩_∩)o... 这个版权所有了呵呵

兄弟们这个版权所有了,呵呵。需要搞设计或者画漫画可以找我花猫。QQ:27993660

bootstrap 假的动态进度条O(∩_∩)O~

html部分<div class="modal fade" data-backdrop="static" tabindex="-1" id="myModal1"> <!--窗口声明:--> <div class="modal-dialog modal-lg"> <!-- 内容声明 --> <d

至胜!我的最爱!{原创漫画欢迎转载}o(∩_∩)o...

MONDEO,ZHISHENG,蒙迪欧,致胜,FORD,长安福特,安全,中级车,高级车,活得精彩,智慧人生;

好高兴啊!终于拿到票了~~~ o(∩_∩)o...哈哈

中午订票点给打来电话,说拿到我们的票了,我一听,立马打车赶了过去。o(∩_∩)o... 热气腾腾的票终于到收了啊~~~~心情顿时不一样了哦 ^_^ 

帮我看看哪里有问题,O(∩_∩)O谢谢了

![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201512/01/1448940756_527600.png) 好像报了两个错。网上百度的没有真正的解决方法,求指点?

Python 中的继承之Super用法

欢迎使用Markdown编辑器写博客 本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 ...

是否也想过要入Linux这个坑?我刚入,并且很O(∩_∩)O~ !视频 (适合Linux新手)

阅读对象:不是老司机,也不是电脑小白,你得是个聪明人,同时需要一点点耐心! 起因: Windows总是越用越慢,只能重装系统,这个过程要不断重复,还没有找其他简单有效的方法,在i5+8G的新装系统上也会卡,不得不...

看看从键盘上A到L这一排按过去...我的是:…… …… o(∩_∩)oo(∩_∩)oo(∩_∩)oo(∩_∩)oo(∩_∩)oo(∩_∩)o

Spring Cloud 2020.0.0正式发布,再见了Netflix

再见了Netflix,你好Spring Cloud

笑点图,累了来乐一乐O(∩_∩)O~

AE利用clip裁切后 为何裁切得到的没有内容 只有相应字段?O(∩_∩)O谢谢

IFeatureClass outfeatureclass = fworkspace.CreateFeatureClass("Clip_result", outfields, null, null, esriFeatureType.esriFTSimple, "Shape", ""); ESRI.ArcGIS.AnalysisTools.Clip clipTool = ...

今天遇一骗纸,笑死我了 o(∩_∩)o

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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