前台和后台代码的协调问题??帮顶有分!

.NET技术 > C# [问题点数:30分,结帖人zzlazio]
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Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK JRE 什么区别? JDK:Java ...

2020最新Java面试题,常见面试题及答案汇总

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家帮助哈~ 一、Java 基础 1. JDK JRE 什么区别? JDK:Java Development Kit 的简称,java 开发工具包,...

多线程

多线程线程池前台线程和后台线程的区别lock多线程信号量 线程池 线程池的使用是非常简单的,如下面的代码,把需要执行的代码提交到线程池,线程池内部会安排一个空闲的线程来执行你的代码,完全不用管理内部是如何...

软件测试面试题汇总

转载自: ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

前台线程和后台线程的区别、线程池的优缺点使用场景

1.线程的进程的关系以及优缺点 windows系统是一个多线程的操作系统。一个程序至少一个进程,一个进程至少一个线程。进程是线程的容器,一个C#客户端程序开始于一个单独的线程,CLR(公共语言运行库)为该进程...

微服务笔记

微服务笔记 参考资料: 漫画:什么是微服务? 微服务架构 什么是微服务 微服务架构设计 微服务简介 单体架构(Monolithic)的痛点 传统的MVC架构,所有业务子模块都集成在一个很重的JVM进程当中。...

关于前端和后台服务器协调开发的几点建议

这就一个弊端:很多时候后台的一些工作计划或者活动,或多或少的会给前台造成影响。下面我举几个我平时工作中遇到的几个问题和自己的感悟,希望对大家有所帮助:  1.关于后台服务器更新,或者其他原因无法访问的...

c#前台线程与后台线程的区别联系

.Net中的线程,可以分为后台线程和前台线程。后台线程与前台线程并没有本质的区别,它们之间唯一的区别就是:应用程序必须运行完所有的前台线程才可以退出;而对于后台线程,应用程序则可以不考虑其是否已经运行完毕而...

.Net中后台线程和前台线程的区别

.Net中的线程,可以分为后台线程和前台线程。后台线程与前台线程并没有本质的区别,它们之间唯一的区别就是:应用程序必须运行完所有的前台线程才可以退出;而对于后台线程,应用程序则可以不考虑其是否已经运行完毕而...

DispatcherServlet 处理流程、Java前台线程和后台线程、JSP分析说明-Java基础

在整个 Spring MVC 框架中,DispatcherServlet 处于核心位置,它负责协调和组织不同组件完成请求处理并返回响应工作。在看 DispatcherServlet 类之前,我们先来看一下请求处理的大致流程: Tomcat 启动,对 ...

App测试流程,测试前途

1. App测试流程流程图 1.2 测试周期 测试周期可按项目的开发周期来确定测试时间,一般测试时间为两三周(即15个工作日),根据项目情况以及版本质量可适当缩短或延长测试时间。正式测试前先向主管确认项目排期。...

(.net) 前台线程和后台线程的区别(转)

.Net中的线程,可以分为后台线程和前台线程。后台线程与前台线程并没有本质的区别,它们之间唯一的区别就是:应用程序必须运行完所有的前台线程才可以退出;而对于后台线程,应用程序则可以不考虑其是否已经运行完毕而...

如何解决高并发问题

转发自@悲欢自饮随遇而安一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单,随着互联网...

多线程-前台和后台线程

线程默认为前台线程,如果进程中存在前台线程,即使主线程结束了,进程仍然是存活的(对于程序失败退出的普遍原因就是存在“被忘记”的前台线程),而对于后台线程,主线程结束,后台线程也自动中止,整个进程结束,...

基于SSM的教学辅助平台(在线学习)系统的设计与实现

后台SSM+前台Bootstrap开发教学辅助平台系统 使用的开发环境是以MyEclipse为开发环境,采用Tomcat服务器作为Web应用容器,并应用MySQL为系统的数据库管理。 在MVC模式中,应用程序被划分成了模型(Model)、视图...

Azure 最佳实践 - 后台作业

许多类型的应用程序需要运行与用户界面 (UI) 无关的后台任务。 示例包括批处理作业、密集处理型任务,以及长时间运行的过程,例如工作流。 后台作业无需用户交互就可执行 -- 应用程序可以启动作业,并继续处理来自...

java 怎么处理多数据,高并发问题

一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。...常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制,将查询操作分别在不同的服务器上进行操作。我

关于三级联动数据绑定问题,我用后台绑定数据,感觉不太协调,能不能优化一下?

面试官:"谈谈库分表吧?

面试官:“并发的经验没?”  应聘者:“一点。” 面试官:“那你们为了处理并发,做了哪些优化?” 应聘者:“前后端分离啊,限流啊,库分表啊。。” 面试官:"谈谈库分表吧?" 应聘者...

大中台+小前台概念

大中台+小前台概念 1.什么是“大中台、小前台” 关键词:精准打击、管理高效、资源整合、灵活敏捷 阿里巴巴 “大中台、小前台”机制的提出,某种程度上是从传统的事业部制向准事业部制的转换...

“中台不就是微服务吗?啥区别?”

这种说法实际上混淆了中台与微服务的定义,要说清楚这个问题,就要先了解,什么是中台?什么是微服务?中台和微服务之间什么样的关系?01中台是什么?中台的定义来自阿里官方的定义,“企业中台就是,将企业的核心...

2019年iOS进阶面试题总结(二)

代理的delegatedataSource什么区别?block代理的区别? A:为了避免循环引用。weak指明该对象并不负责保持delegate这个对象,delegate这个对象的销毁由外部控制。strong该对象强引用delegate,外界不能销毁...

如何设计订单系统?这篇写得太好了!

往期热门文章:1、《往期精选优秀博文都在这里了!》 2、如果MySQL磁盘满了,会发生什么?还真被我遇到了! 3、阿里开源的27个项目,值得收藏! 4、花30分钟,用Jenkins部署码...

软件测试面试题整理

软件测试面试题整理   01. 为什么要在一个团队中...在测试的过程发现软件中存在的问题,及时让开发人员得知并修改问题,在即将发布时,从测试报告中得出软件的质量情况。   02. 您在以往的测试工作中都

如何用 Flutter 实现混合开发?闲鱼公开源代码实例

阿里妹导读:具有一定规模的 App 通常一套成熟通用的基础库,尤其是阿里系 App,一般需要依赖很多体系内的基础库。那么使用 Flutter 重新从头开发 App 的成...

电商项目中的经典问题

【回答技巧】 从3个方面来回答这个问题: |--系统背景及系统概述 |--系统包括的业务模块及主业务流程 |--责任模块【回答示例】 第一个方面:系统背景及系统概述优购时尚商城是香港上市公司百丽国际公司为拓宽旗下...

库分表需要考虑的问题及方案

库分表的基本思想Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用...

后台多任务处理

除了VOIP基于位置的特性,唯一能够在后台运行代码的途径只有使用后台任务(background tasks),但后台任务只会执行几分钟。如果你想要下载一部很大的视频以便离线观看,或者将用户图片备份到服务器,你只能完成...

阿里“小前台、大中台”的解读

审核去年底阿里巴巴集团CEO发出内部信,宣布组织结构全面升级,建设整合阿里产品技术数据能力的强大中台,进而形成“小前台,大中台”的组织业务体制,使前线业务更加灵动、敏捷,迎接未来新商业环境带来的机遇...

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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