【历史上的今天】12月16日

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:40分,结帖人liuchuan]
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红花 2010年1月 扩充话题大版内专家分月排行榜第一
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红花 2011年12月 扩充话题大版内专家分排名第一
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蓝花 2012年2月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2009年12月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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微信公众帐号开发教程第16篇-应用实例之历史上今天

本篇文章主要讲解如何在微信公众帐号实现“历史上今天”功能。这个例子本身并不复杂,但希望通过对它的学习,读者能够对正则表达式有一个新的认识,能够学会运用现有的网络资源丰富自己的公众账号。 ...

Java微信次开发之16-通过超链接的重复使用查询历史上今天发生的历史大事件

本篇文章主要讲解如何在微信公众帐号实现“历史上今天”功能。这个例子本身并不复杂,但希望通过对它的学习,读者能够对正则表达式有一个新的认识,能够学会运用现有的网络资源丰富自己的公众账号。 ...

[040] 微信公众帐号开发教程第16篇-应用实例之历史上今天

本篇文章主要讲解如何在微信公众帐号实现“历史上今天”功能。这个例子本身并不复杂,但希望通过对它的学习,读者能够对正则表达式有一个新的认识,能够学会运用现有的网络资源丰富自己的公众账号。 何谓...

网页爬虫--历史上今天

网页爬虫–历史上今天上篇博客中我们知道了,调用第三方的API获得我们想要的数据,如果我们要的数据没有现成的API怎么办?那就需要我们去网站爬数据了。下面就教大家怎么去网页爬我们需要的数据。一.使用Java ...

API接口调用--历史上今天(v1.0)

历史上今天参考(聚合数据):https://www.juhe.cn/docs/api/id/63事件列表(v1.0)接口地址:http://api.juheapi.com/japi/toh 返回格式:json 请求方式:http get/post 请求示例:...amp;...

微信公众帐号开发教程第15篇-应用实例之历史上今天

本篇文章主要讲解如何在微信公众帐号实现“历史上今天”功能。这个例子本身并不复杂,但希望通过对它的学习,读者能够对正则表达式有一个新的认识,能够学会运用现有的网络资源丰富自己的公众账号。 ...

微信公众帐号开发教程第16篇-应用实例之历史上今天(Java版)

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[040] 微信公众帐号开发教程第16篇-应用实例之历史上今天 .

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AI:2020年6月16日晚20点陆奇博士演讲《陆奇直播万字实录:正视挑战,把握创业创新机会》

AI: 陆奇直播万字实录:正视挑战,把握创业创新机会 导读:在疫情带来的新格局里,有哪些是创业者可以抓住的长期趋势?前沿技术的突破带来哪些创新和创业新机会?创业者应该如何在“突变”中找到自己的“加速”...

微信公众平台开发(44)历史上今天

微信公众平台开发 历史上今天 当年今日 作者:方倍工作室  原文: http://www.cnblogs.com/txw1958/p/weixin-44-history.html   一、历史上今天 回顾历史的长河,历史是生活的一面镜子;以史为鉴,可以...

区块链发展历史

区块链发展历史1、编年及大事记(1)通往比特币的漫长道路1982年 拜占庭将军问题,由莱斯利·兰伯特(Leslie Lamport)等人提出,这是一个点对点通信中的基本问题;1982年 密码学网络支付系统,由戴维·乔姆(David ...

历史上消失的那 10 天去哪了?

如果你查过万年历,会发现1582年10居然少了10天!http://wannianli.fkcha.com/year_1582_month_10.htmlLinux有...

Java 的发展(历史)轨迹和历史变迁

J2SE\J2ME\J2EE,Java的起源Sun Microsystems公司于1995年5推出的Java程序设计语言和Java平台的总称。Java语言是一种可以撰写跨平台应用软件的面向对象的程序设计语言,由当时任职太阳微系统的詹姆斯·高斯林...

Android的历史

在学习Android程序设计之前,我们先花点时间了解一下Android的历史,很有趣,说不定能更加增强你的学习Android的兴趣。 Android是一款基于Linux的、自由及开放源代码的操作系统,主要使用于移动设备,如智能手机和...

数据简报:证综合指数历史走势图(1991年以来)

证综合指数又称证综指或沪综指,全称是“上海证券综合指数”。该指数是上海证券交易所编制的,以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围,以发行量为权数的综合指数,反映了上海证券交易市场的总体走势。 ...

Android 历史版本总结

API等级1:Android 1.0 2008年923 API等级2:Android 1.1 Petit Four 2009年22 API等级3:Android 1.5 Cupcake 2009年417 API等级4:Android 1.6 Donut 2009年915 API等级5:Android 2.0 É...

软件测试面试题汇总

转载自: ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

linux shell 脚本 历史文件清理脚本,按天,按,清理前N天的历史文件,删除指定大小历史文件,历史文件...

关于清理linux大量历史文件的shell脚本,清理历史文件脚本,对于有日期格式的文件,如"log20170425123300.txt",可以通过改脚本进行清理。 其实如果文件格式不是这类情况的,也可以通过find命令,查找指定范围内的...

地图历史大反转!GISer如何查看历史影像

历史影像,是一个很有意思且实用的功能。通过历史影像,我们可以分析出很多单一影像无法获取的信息。触摸历史,寻找其他时空中发生的事情和变迁。 历史影像主要用于进行多时相对比、去云、多角度观察、小路寻找等。...

历史上各大帝国面积排行榜

1. 大英帝国 面积:三千三百一万平方公里 年代:1946 人口:五亿三千一百万 大英帝国,是一个以英国(实际仍为王国)为中心的全球帝国,在20世纪初的...是世界陆地总面积的四分之一,成为了历史上跨度最广、面积最大

历史上最知名的15位计算机科学家

基于维基百科超过11,000位历史人物的数据,麻省理工学院媒体实验室创建出了一种名为“历史人气指数(HPI)”的参数。以下列出了15个历史上最知名的计算机科学家,我们来看一下他们的“HPI”分数。 麻省理工...

Xcode历史版本下载地址整理

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科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题).pdf

科研伦理与学术规范 期末考试2 (40题)

奥特曼大全及关系明细.pdf

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

Java基础核心技术:面向对象编程(day05-day07)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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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