一 大纲 1、前言 2、前端工程化 3、前端设计模式 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 ...

我遇到了一个大难题~ 简单介绍一下 目前项目是一个vue的商城后台系统，商品新增编辑的页面有上传图片的功能，另外引入了一个百度的编辑器，编辑器上也有选择图片的功能。 首先，我们来说一下上传图片的这个功能。 ...

而窗口（window）就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁。Flink 提供了非常完善的窗口机制，这是我认为的 Flink 最大的亮点之一（其他的亮点包括消息乱序处理，和 checkpoint 机制）。本文我们将介绍流式处理中的...

世上最遥远的距离，是我在if里你在else里，似乎一直相伴又永远分离；世界上最痴心的等待，是我当case你是switch，或许永远都选不上自己；... 1.Android自定义View之ListView实现时间轴效果：我只是个送快递。

许多新显卡一时得不到 XFree86的支持，配置 XWindow一直是个难题。但 Linux 2.2.x的 frame buffer设备可通过 VESA VBE 2.0标准利用显卡的 Super VGA特性,然后...在你的显卡得不到支持之前，这不失为一个好的解决方法。

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前言 本文整理了简书 goeasyway 面试相关文章，并在文章中加以自己的理解以及看见的部分精彩...Android面试一天一题（1 Day）——知道Service吗，它有几种启动方式？ startService只是启动Service，启动它的组...

而窗口（window）就是从Streaming到Batch的一个桥梁，Flink提供了非常完善的窗口的机制，这是我认为的Flink最大亮点之一（其他的亮点包括消息乱序处理和checkpoint机制）。本文介绍流处理中窗口概念。 二.Window 在...

首先我用了一个定时器。 <script type="text/javascript"> $(document).ready(function(){ //循环执行，每隔1秒钟执行一次 1000 var t1=window.setInterval(refreshCount, 1000); function ...

无论什么时候使用DOM方法，都必须存在一个完整的文档对象模型才行。如果文档没有被完全载入，DOM就是不完整的。当浏览器从服务器端获取网页时，它会按照页面从上至下的顺序进行解析，并依次创建节点数。当它读取到...

Given a string S and a string T, find the minimum window in Swhich will contain all the characters in T in complexity O(n). For example, S = "ADOBECODEBANC" T = "ABC" Minimum window is "BANC...

Given an array of n integer, and a moving window(size k), move the window at each iteration from the start of the array, find the median of the element inside the window at each...

计时器 ...因为它们都是客户端JavaScript中重要的全局函数，所以定义为Window对象的方法，...Window对象的setTimeout()方法用来实现一个函数在指定的毫秒数之后运行。setTimeout()返回一个值，这个值可以传递给c...

有不少初学者问到，我想学习后端，但是又不知道该怎么学，所以我决定把这几年的经验和经历整理成一篇文章，分析后端的路该怎么走，先说明下面仅仅是个人心得，也许与外面的理论有所不同。（文章最后面会附上学习路线...

解决了上一节Javascript（七）：闭包这个难题，这节要学习一下js中的窗口概念。...适用于纯提示的时候，执行这个方法的时候，会在页面中弹出一个窗口，窗口中的内容为alert括号中的内容。如：alert("你...

一种实现Win32窗口过程函数（Window Procedure）的新方法基于Thunk实现的类成员消息处理函数JERKII.SHANG (JERKII@HOTMAIL.COM)MAR.10th - 31st, 2006Windows是一个消息驱动的操作系统，在系统中发生的所有消息均...

node-webkit学习(4)Native UI API 之window 文/玄魂 目录 ...node-webkit学习(4)Native UI API 之window ...4.3 window对象属性和方法 4.3.1 Window.window 4.3.2 Window.x/Window.y 4.

JavaScript的数组方法 1.forEach（）方法

小学生都能看懂，彻底解决环境搭建难题，一步一截图，再无VMware网络难题 原创韦东山百问科技1周前 上周四我们预告了这周要发布环境搭建的终极解决方案，经过一周的努力，终于写好了文档，Ubuntu使用NAT方式, 彻底...

作者：小小明，Pandas数据处理专家，致力于帮助无数数据从业者解决数据处理难题编辑：朱小五，一只不务正业的数据狗日常工作中，领导要求你将一份 Word 文档中的图片存储到一个文件夹内，...

用下面的方法就不再是难题了，在cmd上输一行命令就ok RunDll32.exe USER32.DLL,UpdatePerUserSystemParameters rundll32.exe用于在内存中运行DLL文件，它们会在应用程序中被使用。这个程序对你系统的正常...

Problem C: 电商里的数据财富 在电商市场中，亚马逊为消费者提供了对购买商品的评价（打分和评论）的服务。个人评级，又称为“星级评级”，意思是允许消费者使用1(低分差评，低满意度)到5(高分好评，高满意度)的等级来表达他们对产品的满意度。此外，消费者可以提交基于文本的信息，“评论”——表示对产品的进一步意见和信息。其他顾客可以在这些评论上打分，判断评论是否对他们有帮助，这又被称为“有用评分”，以帮助他们决定产品的购买决策。公司利用这些数据来洞察他们所参与的市场、参与的时机以及产品设计特性选择的潜在商机。

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【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）。