开心一笑【老婆出差，送老婆去车站，本想送到站里面的，谁知检票员不让进，老婆在里面瞅了瞅我哈哈大笑道：“来呀，来打我啊！你进不来！”。知道老婆一直是个二货的我无奈地笑笑，谁知检票员开口了：你进去吧！这次...

Ubuntu的发音 Ubuntu，源于非洲祖鲁人和科萨人的语言，发作 oo-boon-too 的音。了解发音是有意义的，您不是第一个为此困惑的人，当然，也不会是最后一个：） 大多数的美国人读 ubuntu 时，将 u 作为元音发音，类似...

一段坏代码如何变成优雅代码 ...于是做了一个工程，模拟这段代码，向大家说明一下线程在使用中要注意的几点。这个例子适合给新手，也欢迎各位高手来指点一下。 首先，上代码。 第一个类LoginServ

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下边的这两个函数的主要功能是 打印当前屏幕, 可是我不停调用的时候发现, 每调一次, 都会吃掉我 2MB左右的内存, 检查了一下 所有的资源都释放了,找不到原因了, 请各位帮忙看一下. //打印屏幕//先打印几次桌面, 后再...

----------超长文预警，需要花费大量时间----------对知识体系进行一次预评级看到这道题目，不借助搜索引擎，自己的心里是否有一个答案？这里，以目前的经验（了解过一些处于不同阶段的相关前端人员的情况），大概有...

1. unity编辑器卡死知乎作者：Lawliet早期开发由于很多的不规范，所以导致unity...而往往有些线程，游戏不关闭是不会关闭的，例如socket的线程。解决方案是，让一个MonoBehaviour伴随游戏的生命周期，然后在移除的时...

上一篇《秒杀多线程第四篇 一个经典的多线程同步问题》提出了一个经典的多线程同步互斥问题，本篇将用关键段CRITICAL_SECTION来尝试解决这个问题。 本文首先介绍下如何使用关键段，然后再深层次的分析下关键段的...

编程资料 － 多线程 C#多线程编程实例实战 作者： ...本文通过对常见的单个写入/多个阅读程序的分析来探索c# 的多线程编程。 问题的提出 所谓单个写入程序/多个阅读程序的线程同步问

多线程编程所处的环境是一个复杂的环境，线程之间穿插执行，需要使用一定的手段来保证程序的正确运行，这个手段就是同步。这篇文章分了两个部分，第一部分会先介绍同步的概念，第二部分是 iOS 中能使用到的同步方案...

  [精彩] 子进程及时知道父进程已经退出的最简单方案？http://www.chinaunix.net 作者:yuonunix 发表于：2003-10-31 10:14:14【发表评论】 【查看原文】 【C/C++讨论区】【关闭】 要父进程知道子...

前言见解有限，如有描述不当之处，请帮忙指出，如有错误，会及时修正。为什么要梳理这篇文章？最近恰好被问到这方面的问题，尝试整理后发现，这道题的覆盖面可以非常广，很适合作为一道承载知识体系的题目。关于这道...

特别警告：本文非本人所写，但阅读后真的受益匪浅，内心有激昂澎湃之势，特以“原创”之由分享于此，感谢原作者的无私奉献！由于最近在研究《Effective C++》等书籍的原因，真是发自内心的感受到了C++的博大精深，...

从浏览器接收url到开启网络请求线程（这一部分可以展开浏览器的机制以及进程与线程之间的关系） 开启网络线程到发出一个完整的http请求（这一部分涉及到dns查询，tcp/ip请求，五层因特网协议栈等知识） 从服务器接收...

JVM的垃圾回收机制是用来干嘛的？为什么要垃圾回收？1、前文回顾上一篇文章给大家分析了JVM中的几块内存区域分别都是干什么的，今天的文章就给大家初步介绍一下垃圾回收的概念。但是今天的文章对垃圾回收不会切入过...

文章目录并发工具代码加锁...也是Java高手笔记的代码篇 整理不易！！！ 并发工具 在Web环境中使用ThreadLocal出现数据错乱的坑 原因：线程可能重用，导致ThreadLocal中的数据会串 解决︰用完及时清空数据，比

   ...昨天晚上11点打电话来，问我可以面试不，我说不可以，然后就约到了今天， 1.上来问我项目用的框架，然后问我springmvc里面有的参数的设定，问的是细节，然后问我如果...

参赛选手亲自上传，保全

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射（1-n、1-1、n-n、继承映射）、检索策略、检索方式（对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL）、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构，以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合，列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例，并提供详细的开发和部署步骤。

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

大唐杯资料+题库（移动通信）

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写； 2.项目名称力求简洁、明确，每个项目限报一名负责人； 3.请逐项认真填写； 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛，每个团队成员不能少于 3人（包括项目负责人在内）； 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

【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）。

授人予鱼不如授人予渔,本课程不但包含go语言从业者所的技能，而且还包含开发人员在开发中的学习技巧。掌握这些技巧和技能可以让你在面试中游刃有余。学习过程中任何问题联系: 4223665 1、掌握go语言基础 2、掌握go语言网络编程 3、掌握go语言并发编程 4、掌握go语言调试技巧 5、掌握go语言反射基础 6、掌握Cgo基本开发 7、掌握通过文档查阅所需资料的能力

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

MVC全名是Model View Controller，是模型(model)－视图(view)－控制器(controller)的缩写，一种软件设计典范，用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。 主讲内容 第一讲 MVC5简介 第二讲 MVC 控制器 第三讲 视图 第四讲 模型 等课程 学会MVC5基本使用

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法；详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法；最后结合一些应用实例，说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析，简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论，重在讲述有关基本理论和物理背景，避开繁复的推导和中间过程，结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法，并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。