XX 大 学   毕业设计（论文）         题目: 基于Java技术的网上交易系统的开发         学 院: 专 业: 班 级: ...

计算机操作系统简介 目标 了解操作系统的发展历史 知道 Linux 内核及发行版的区别 知道 Linux 的应用领域 任何计算机都必须在加载相应的操作系统之后，才能构成一个可以运转的、完整的计算机系统。...

本书涵盖用Delphi 5.x开发分布式多层应用程序涉及的必要技术，从讨论如何使用Delphi建立分布式多层应用系统开始，一直深入剖析到如何开发高效率的多层应用系统，让你对于Delphi的MIDAS和分布式对象技术了如指掌。...

应用程序开发工具 Delphi，是Windows平台下著名的快速应用程序开发工具(Rapid Application Development，简称RAD)。它的前身，即是DOS时代盛行一时的“BorlandTurbo Pascal”，最早的版本由美国Borland...

web service Web Service Web ServiceIntroductionHTTP Protocal并发编程：处理并发用户请求NginxNginx特性Nginx架构Nginx的模块类别Nginx安装编译安装Nignx的core...

杨明翰英语教学系列之形容词与副词篇 杨明翰英语教学系列之冠词篇 杨明翰英语教学系列之代词篇 杨明翰英语教学系列之介词篇 杨明翰英语教学系列之连词篇 杨明翰英语教学系列之数词篇 杨明翰英语教学系列之时态与语态...

水晶报表(Crystal Reports)是Business Objects公司出品报表分析与生成软件，历史比较长，使用比较广泛。最新版为11版，该版又分为三个版本：专业版、开发版和服务器版。 l 访问任何数据源 ...

(注：本篇的原理部分均摘自罗云彬大侠翻译的驱动开发教程) ...因为它们确确实实是驱动程序，而且也能完成一些有趣的功能，但是它们都不完整，没有同用户交流的功能，这一篇就让我们来完成一个简单的全功能驱动程序。

文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.... 2....例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。...

Windows NT4/2000/03域中的计算机帐户 我们知道，用户想要登录到域，所用计算机（指NT/2000/XP/03，而运行95/98 的计算机没有高级安全功能，未被指派计算机帐户）需要在该域或有信任关系的其它域中有一个计算机帐户...

Reporting Service报表VS水晶报表 1.水晶报表　水晶报表(Crystal Reports)是Business Objects公司出品报表分析与生成软件，历史比较长，使用比较广泛。最新版为11版，该版又分为三个版本：专业版、开发版和服务器版...

概述 　拒绝服务攻击即攻击者想办法让目标机器停止提供服务或资源访问，是 黑客常用的攻击手段之一。这些资源包括磁盘空间、内存、进程甚至网络带宽，从而阻止正常用户的访问。其实对网络带宽进行的消耗性攻击...

转自：...　在UNIX和LINUX平台下使用最广泛的免费web服务器是W3C、NCSA和APACHE服务器，而Windows平台NT/2000/2003使用IIS的WEB服务器。 　在选择使用WEB服务器应考虑的本身特性因素...

使用 Authorization Manager 对多层应用程序进行基于角色的访问控制作者：Dave McPherson（Microsoft Corporation）致谢：非常感谢 Jason Rush、Praerit Garg、Don Schmidt、Paul Leach 和 Doug Bayer 的支持。...

一、两层结构的ASP应用有何缺点 在Browser/Server 应用程序开发领域，微软公司的IIS/ASP以其强大的功能，良好的扩展能力，及与其它微软产品的一致性，迅速地流行起来。它能使一个具有VB/VC经验的程序员，很快地成为...

公共对象请求代理体系结构）是由OMG（对象管理组织，Object Management Group）提出的应用软件体系结构和对象技术规范，其核心是一套标准的语言、接口和协议，以支持异构分布应用程序间的互操作性及独立于平台和...

简单的Delphi三层程序开发 (转发2008-08-12 17:34)一年前开发了一个MIDAS的程序,最近修改服务端,可是这个服务无法注册,最后终于找到了解决办法,这个相关文章如下:(算是备份吧)（一）MIDAS是什么？ Delphi中MIDAS...

　在UNIX和LINUX平台下使用最广泛的免费web服务器是W3C、NCSA和APACHE服务器，而Windows平台NT/2000/2003使用IIS的WEB服务器。 　在选择使用WEB服务器应考虑的本身特性因素有：性能、安全性、日志和统计、虚拟...

本文介绍了什么是远程过程调用(RPC)，RPC 有哪些常用的方法，RPC 经历了哪些发展阶段，以及比较了各种 RPC 技术的优劣。

文章目录@[toc]一、Http协议简介1.1 什么是协议1.2 什么是HTTP协议1.3 Web开发中是否也要遵守HTTP协议呢？1.4 HTTP协议基层1.5 HTTP的工作原理二、HTTP消息结构2.1 HTTP消息结构介绍2.2 CS、BS结构介绍2.2.1 生活中...

WebServices创建分布式应用程序,这是MSDN上一个关于webservices的一个经典例程，拿出来大家看看。Visual StudioMsdn地址：ms-help://MS.VSCC.2003/MS.MSDNQTR.2...

新型联网安卓多层锁机木马分析作者:云在天(Harry_孙) 吾爱破解论坛首发 文件名称：刺激战场盒子.apk 文件大小：14.67MB MD5值： 05ba07c1c017b7f7725025514241c403

Delphi vs VC++ 偶然来找一个文件，却发现这里关于vc++和delphi的讨论很是激烈。看了大家写的一些文章，觉得有些看法正确，有些就很偏颇甚至错误(也许无知？很抱歉我这样说:-)。我无意与任何人争论，更愿意把这看成...

重点讲述了.NET框架的基础:公共语言运行时(CLR)和微软中间语言(MSIL),以及.NET革命的核心:Web Service。最后结合具体步骤,给出了利用.NET平台建造具有良好可伸缩性的分布式应用程序的过程。 关键词:.NET;分...

简单的Delphi三层程序开发 一年前开发了一个MIDAS的程序,最近修改服务端,可是这个服务无法注册,最后终于找到了解决办法,这个相关文章如下:(算是备份吧) （一）MIDAS是什么？ Delphi中MIDAS到底是什么呢?和他相关...

Delphi是一个集成开发环境（IDE），使用的核心是由传统Pascal语言发展而来的Object Pascal，以图形用户界面为开发环境，透过IDE、VCL工具与编译器，配合连结数据库的功能，构成一个以面向对象程序设计为中心的应用...

一年前开发了一个MIDAS的程序,最近修改服务端,可是这个服务无法注册,最后终于找到了解决办法,这个相关文章如下:(算是备份吧) （一）MIDAS是什么？  Delphi中MIDAS到底是什么呢?和他相关组件是什么呢?  MIDAS...

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）。

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