两个简单问题,解决马上给分,在线等待!!!

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缓存穿透问题解决!!!

what缓存穿透? 缓存穿透是指查询一一定不存在的数据,由于缓存是不命中时被动写的,并且出于容错考虑,如果从存储层查不...解决 :【1.布隆过滤,2. 缓存空对象. 将 null 变成一值.】 有很多种方法可以有效...

Java集合容器面试题(2020最新版)

文章目录集合容器概述什么是...List、Map、Set 三接口存取元素时,各有什么特点?集合框架底层数据结构哪些集合类是线程安全的?Java集合的快速失败机制 “fail-fast”?怎么确保一集合不能被修改?Collection...

怎样拥有一网站?从“域名注册”到“网站成功运行”全程概况总结!

怎样拥有一网站?从“域名注册”到“网站成功运行”全程概况总结!

消息中间件MQ与RabbitMQ面试题(2020最新版)

文章目录为什么使用MQ?MQ的优点消息队列有什么优缺点?...如何解决这些问题?什么是RabbitMQ?rabbitmq 的使用场景RabbitMQ基本概念RabbitMQ的工作模式如何保证RabbitMQ消息的顺序性?消息如何分发?消...

Qlv怎么转换MP4 教你轻松解决腾讯视频格式转换问题

其实没有那么困难,下面小编就为大家介绍种转换方法,前者是用cmd转换格式,后者是利用迅捷视频转换器来转换,请看下文。      视频转换器www.xunjieshipin.com/download-converter   方法步骤:   ...

2020年前端面试题及答案

4、前端安全性问题 5、前端跨域问题 6、前端数据加密 7、前端http相关问题 8、*前端基础知识点面试题 9、前端技术栈问题 前言 由于新冠肺炎疫情,现在成天呆在家里,加上也要准备面试,就在...

iOS 如何巧妙解决“一任务需要等待另外一任务完成后才可以执行”的问题

比如下一网络请求必须依赖上一网络请求的结果才可以进行,最简单直白的方法是:“同步调用”。这里所说的同步是指,等上一网络请求任务完成后,直接在返回数据的delegate或者block中执行下一网络请求。 ...

Autojs一些问题解决的方案(等待补充)auto.js

手机性能和手机网速是影响多步操作成功率的一关键问题,如何保障查找控件成功率。 AutoJs创建项目后打包成Apk后Apk无 法运行。 AutoJs单文件打包成Apk说是风险Apk。 无障碍服务经常被停止,导致AutoJs或者Apk不...

iOS13.2 频繁杀后台解决方案!

笔电方法一:以微信为例(其他App同理),打开后台刷新(最简单)并且见效快 手机设置 》通用 》后台App刷新》打开杀后台严重的软件 不常用App建议关闭后台刷新...这种方法能够彻底解决"杀后台"问题,但相对第一种...

(分治算法)两个有序数组中的中位数和Top K问题

这个问题大致是说,如何在给定的两个有序数组里面找其中的中值,或者变形问题,如何在2个有序数组数组中查找Top K的值(Top K的问题可以转换成求第k个元素的问题)。这个算法在很多实际应用中都会用到,

两个事物 update同一张表出现的死锁问题

近来做省一级计算机一级考试系统的时候,学生端进行大批量判的时候,出现了这样的问题(事务(进程 ID 262)与另一进程被死锁在 锁 资源上,并且已被选作死锁牺牲品。请重新运行该事务。): 这就是...

面试官:什么是死锁?如何解决死锁?写一段死锁的代码吧!

死锁是指两个两个以上的进程在执行过程中,由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为...

【白嫖党】如何把前端学好?看完这篇,直呼:太强了!(历经半月之作)

很少有文章做到将知识形成一体系,于是需要翻阅很多资料,但这篇文章做到了!共34815字数。

多线程面试题(值得收藏)

史上最强多线程面试47题(含答案),建议收藏 金九银十快到了,即将进入找工作的高峰期,最新整理的最全多线程并发面试47题和答案总结,希望对想进...可见性指多线程操作一共享变量时,其中一线程对变量进行修...

和黑客斗争的 6 天!

互联网公司工作,很难避免不和黑客们打交道,我呆过的家互联网公司,几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口,有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞,大部分都...

spark2.2.0:记录一次数据倾斜的解决(扩容join)!

在大数据处理中很常见的名词,经由前人总结,现已有不少数据倾斜的解决方案(而且会发现大数据的不同框架的数据倾斜解决思想是一致的,只是实现方法不同),本文重点记录这次遇到spark处理数据中的倾斜问题。...

怎样成为解决问题的高手?——关于问题解决的关键4步骤

真正的高手,其实应该有能力用一套方法论去解决问题的所有,不管这个问题再难,再新鲜,再简单都能搞定。 什么是问题?一言以蔽之,问题来源于现实与目标的差距。 因此,问题产生的原因可能是: ...

Java虚拟机(JVM)你只要看这一篇就够了!

1. Java 内存区域与内存溢出异常 ...字节码解释器工作是就是通过改变这计数器的值来选取下一条需要执行指令的字节码指令,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依赖计数器完成 如果线程正...

一位读者小姐姐的阿里Java后台面经分享,快被问哭了!(附部分问题详解)

我是 Guide 哥,一 Java...我只出了少部分问题的参考答案,因为自己真的抽不出有时间来把每一个问题都细心解答一遍了。单单是回答了下面的少部分问题,就从昨晚 9 点一直忙到 12 点半。 有答案需求的小伙伴,评论区安

Android游戏破解 入门级零基础起步学习破解!MT管理器+修改器使用方法 小白看了绝对有用

首先,我们要知道破解一游戏需要分析它的apk,于是我们需要用到MT管理器(因为我是从MT开始的),这度娘一下可以出来。额,也可点链接http://www.coolapk.com/apk/bin.mt(怎么感觉前面的话像是废话,另外,手机...

只因写了一段爬虫,公司200多人被抓!

“一程序员写了爬虫程序,整个公司200多人被端了。” “不可能吧!” 刚从朋友听到这消息的时候,我有点不太相信,做为一名程序员来讲,谁还没有写过几段爬虫呢?只因写爬虫程序就被端有点夸张了吧。 朋友...

MySQL 库分表,写得太好了!

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Oracle 11g+PLSQL Developer+SQL Developer+JDK 详细安装教程

Oracle 11g安装 Oracle Database 11g Release2 for Windows(x64)

C# 解决窗体假死的状态 非常有用!且非常重要!

  异步调用是CLR为开发者提供的一种重要的编程手段,它也是构建高性能、可伸缩应用程序的关键。在多核CPU越来越普及的今天,异步编程允许使用非常少的线程执行很多操作。我们通常使用异步完成许多计算型、IO型的...

SSM框架——详细整合教程(Spring+SpringMVC+MyBatis)

使用SSM(Spring、SpringMVC和Mybatis)已经有三多月了,项目在技术上已经没有什么...以前解决问题的过程和方法并没有及时记录,以后在自己的小项目中遇到我再整理分享一下。这次,先说说三大框架整合过程。个人认

女朋友昨天被阿里面试官用消息队列虐哭了!是这样的!

女朋友昨天被阿里面试官用消息队列虐哭了!是这样的!

面试官再问你线程池,把这篇文章丢他!

先赞后看,养成习惯 ???? 欢迎微信关注:Java编程之道,每天...答:多线程技术主要解决处理器单元内多线程执行的问题,它可以显著减少处理器单元的闲置时间,增加处理器单元的吞吐能力。同时也可以快速响应前端,将耗

再谈Linux epoll惊群问题的原因和解决方案

近期排查了一个问题,epoll惊群的问题,起初我并不认为这是惊群导致,因为从现象上看,只是体现了CPU不均衡。一共fork了20Server进程,在请求负载中等的时候,有三四Server进程呈现出比较高的CPU利用率,其余的...

iOS工作中的经验总结—马甲包审核以及常见审核问题!!!(干货)

一、苹果近期审核动态分析1、机审越来越...首先讲一下提审的流程目前应用提审的整个流程大体分为五阶段,这登录过iTC后台或操作过App上架的小伙伴应该都知道:Prepare For Upload(准备上传)、Waiting For Revi...

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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