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PHP > 开源资源 [问题点数:20分,结帖人vivachiu926]
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phpchina

phpchina链接:http://www.phpchina.com/bbs/ ...

走了phpchina

phpchina第二次拒绝添加博文,是一次加得太多,还是篇数过多?damn,不关事了,走了,讨厌phpchina

使用HTML通过POST方法来登录到PHPChina中文开发者社区

c++通过TCP/IP协议提交POST信息登录到PHPChina中文开发者社区C++通过Wininet库提交方式可参见: C++通过Wininet库提交POST信息登录到PHPChina中文开发者社区这次使用Win7自带IE上面的开发人员工具来抓包!...

pengpeng的推荐,谢谢!程序员常用100网站

pengpeng 博客园首页新随笔联系管理订阅 随笔- 18 文章- 0 评论- 8  程序员常去网站汇总 搜集了一些关于程序员经常浏览的网站,希望能够帮助到大家!...

回答PHPCHINA上的几个问题:URL映射

PHPCHINA服务器搬迁后,就基本上上不去了,只能用代理,郁闷。但用代理居然不能发帖,回帖。做为版主,深感遗憾,今天用代理上去看到了几个帖子,顺便在这里回答下。 1、大家来说说URL映射吧 一般url映射有两种...

phpchina网站首页改版了,貌似不再属于康盛旗下啦

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

PHPChina学院jQuery Mobile与Phone

第1节01_课程简介与开发环境搭建 01_课程简介与开发环境搭建 第2节02_页面、按钮与对话框 02_页面、按钮与对话框 第3节03_可折叠内容区域、导航栏和列表 03_可折叠内容区域、导航栏和...05_Phonegap 3.X Andro

phpChina培训教程PCTI教材内部资料1

phpChina内部培训资料PPT 物超所值

C++通过Wininet库提交POST信息登录到PHPChina中文开发者社区

本步骤就不讲诉抓包和分析协议包的过程了,如果想知道的话可以去看一下原先写的TCP提交POST请求里有详细的抓包过程"c++通过TCP/IP协议提交POST信息登录到PHPChina中文开发者社区"下面是...

c++通过TCP/IP协议提交POST信息登录到PHPChina中文开发者社区

这篇文章讲述如何利用C++编写一个自动登陆到PHPChina中文...1.首先打开IE然后在IE上方的地址栏中输入“http://www.phpchina.com/” 2.然后在点击右上方的工具菜单下拉找到HttpWatch Professional选项 开启HttpWatch抓

mysql 创建索引失败_mysql创建多列索引及优化 - 没有所谓的失败!除非你不再尝试! - PHPChina ......

什么是索引?索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录,所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引,执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记录,直至找到符合要求的记录。...

PHPChina上看到的一篇关于网站架构演变的过程,非常不错!!

之前有一些介绍大型网站架构演变的文章,例如LiveJournal的、ebay的,都是非常值得参考的,不过感觉他们讲的更多的是每次演变的结果,而没有很详细的讲为什么需要做这样的演变,再加上近来感觉有不少同学都很难...

PHPer11 phpchina

PHPer11.pdf phpchina 官方杂志

构造HTTP请求Header实现“伪造来源IP”

今天要简单讲一下Modify Headers这个插件,记录一下是怎么使用它的。 Firefox: https://addons.mozilla.org/zh-CN/firefox/addon/modify-headers/ Chrome: ...

phpChina 课堂相关范例

北京PHPChina 相关课范例.课件和书内容太大,传不上来.希望范例对大家有用.

搬家到PHPChina--PHPChina也出了类似CSDN的SNS,速度很快

如题。 最近听说CSDN河蟹很多。的一篇跳墙文章被河蟹了。现在正是搬家的时候!! PHPChina现在可能用户还不多,速度感觉不错。 http://home.phpchina.com/?90010 ...

构造HTTP请求Header实现"伪造来源IP

在阅读本文前,大家要有一个概念,在实现正常的TCP/IP 双方通信情况下,是无法伪造来源 IP 的,就是说,在 TCP/IP 协议中,可以伪造数据包来源 IP ,但这会让发送出去的数据包有去无回,无法实现正常的通信...

php为什么不火了,PHP100和PHPchina现在怎么样了?感觉不火了、没落了?

最近一直研究自己的PHP博客程序,关注了不少PHP相关的论坛、门户站,发现以前很牛很流行的网站像PHP100和PHPchina好像都很久没有更新内容了,有的还停留在19年间。感觉这一下就像当初盛行的ASP动网论坛和如今火...

PHPCHINA论坛志6月.pdf

包含学习算法之路,从初级,中级,高级阶段进行算法的概括,还有对应的online judge题号,方便进行算法练习

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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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。

Python疫情大数据分析之可视化分析、GIS地图及文本挖掘代码(博客前三篇)

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Java面试题大全(备战2021)

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