这里是不是非要提高级问题才有人答??:(

Java > 非技术区 [问题点数:0分]
等级
本版专家分:0
结帖率 100%
等级
本版专家分:0
miyostudio

等级:

MySQL数据库面试题(2020最新版)

文章目录数据库基础知识为什么使用数据库什么是SQL?什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式?分别什么区别?数据类型mysql哪些数据类型引擎MySQL存储...

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 什么区别? JDK:Java ...

《数据库原理》— 数据库系统概论第五版习题解析

答: (l)数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。数据的种类数字、文字、图形、图像、声音、正文等。数据与其语义是可分的。解析在现代计算机系统中数据的概念是广义的。早期的计算机系统主要用于科学计算...

数据库系统概论(第五版) 王珊 第一章课后习题答案

答: ( l )数据( Data ) :描述事物的符号记录称为数据。数据的种类数字、文字、图形、图像、声音、正文等。数据与其语义是可分的。 ( 2 )数据库( DataBase ,简称 DB ) :数据库是长期储存在计算机内的、...

沟通:如何用沟通解决80%的工作问题

绝大部分工作问题来自于技能本身,而来自于沟通。 沟通的本质,不是你说了什么,而是别人听懂了什么。但问题是,你怎么确认对方听懂了?沟通真的太难了。 后来,我慢慢发现,沟通之难,主要源于几个客观存在的...

面试官:你连HTTPS 原理没搞懂?还跟我谈 “中间攻击” ?

目录 ... 证书验证阶段 数据传输阶段 为什么数据传输是用对称加密? ...为什么需要 CA 认证机构颁发证书?...既然 HTTPS 能防抓包,那 HTTPS 什么意义? 总结 随着 HTTPS 建站的成本下降,现在大部分的网站都已...

详解第一范式、第二范式、第三范式、BCNF范式

文章目录第一范式定义以及分析:问题研究:第二范式必备知识点函数依赖:码:非主属性 :定义分析:解决办法:问题研究:第三范式:定义:分析:问题研究:BCNF范式分析问题研究小结: 第一范式 定义以及分析: 首先是...

Java面试通过?这篇文章你看了吗?

注:本人才疏学浅,知识还在积累中,能保证每个回答都满足各种等级的高手们,(由于一些技术的升级,部分答案能保证实时同步准确,还请大家在阅读的时候多多留意)若发现有问题的话,请评论指出。

面试官:你连 HTTPS 原理没搞懂,还给我讲“中间攻击”?

点击上方“Java基基”,选择“设为星标”做积极的,而不是积极废人!源码精品专栏原创 | Java 2020超神之路,很肝~中文详细注释的开源项目RPC 框架 Dubbo 源码解析...

问题看本质:socket到底是什么?及socket,端口,进程问答(收集整理)

一、问题的引入——socket的引入是为了解决不同计算机间进程间通信的问题 1.socket与进程的关系 1).socket与进程间的关系:socket 用来让一个进程和其他的进程互通信息(IPC),而Socket接口是TCP/IP网络的API...

转:不同的行业和工作的真实情况是怎样的?

--------------------------------------------------------------------------------------------------...这个问题可能会耽误您很多时间,但是,这个问题实在是憋了许久。每个大学生考虑以后从事行业的方式都不同,这

IT行业都哪些职位,初学者如何选择能够快速进入这个行业?

【本人性格不好,被惹到了必然句句带脏字,所以评论中如果有不开眼的,请慎重。 另外,这篇回答从头到尾都是我自己的个人偏见,绝对客观,也绝对不会为本答案负责。 所以,自己正常思维的请不要再看下去了。】...

你知道,HTTPS用的是对称加密还是非对称加密?

随着互联网安全意识的普遍提高,对安全要求稍高的应用中,HTTPS的使用是很常见的,甚至在1年前,苹果公司就将使用HTTPS作为APP上架苹果应用市场的先决条件之一(详见:《苹果即将强制实施 ATS,你的APP准备好切换到...

你连 HTTPS 原理都懂,还讲“中间攻击”?

来自:leapmie链接:blog.leapmie.com/archives/418/ 正文 这篇干货不错,把HTTPS的原理讲清楚了,而且容易懂,建议大家好好读一下。HTTPS...

用了HTTPS还安全?我该怎么办

码个蛋(codeegg) 第 1105 次推文作者:leapMie链接:https://www.cnblogs.com/leap/p/11953836.html前言随着 HTTPS 建站...

面试官问我:用了HTTPS就安全了吗?会被抓包吗?我竟然回答上来...

来自:leapMie |责编:乐乐链接:cnblogs.com/leap/p/11953836.html 正文 HTTPS随着 HTTPS 建站的成本下降,现在大部分...

这么久了还没搞懂ReentrantLock ?快看看这篇

回答一个问题在开始本篇文章的内容讲述前,先来回答我一个问题,为什么 JDK 提供一个 synchronized 关键字之后还要提供一个 Lock 锁,这不是多此一举吗?难道 JDK 设计...

用 HTTPS 就安全了?HTTPS 会被抓包吗?

大家都知道 HTTPS 比 HTTP 安全,也听说过与 HTTPS 协议相关的概念 SSL 、非对称加密、 CA证书等,但对于以下灵魂三拷问可能就答不上了: 为什么用了 HTTPS 就是安全的? HTTPS 的底层原理如何实现? 用了 ...

面试管:用了HTTPS就安全了吗?HTTPS 会被抓包吗?

击上方“朱小厮的博客”,选择“设为星标”后台回复"书",获取来源:suo.im/61KOg3随着 HTTPS 建站的成本下降,现在大部分的网站都已经开始用上 HTTPS ...

软件测试面试中都会问到哪些关于Python的问题

答:Python是一门语法简洁优美, 功能强大无比, 应用领域非常广泛, 具有强大完备的第三方库,它是一门强类型的可移植、可扩展、可嵌入的解释型编程语言,属于动态语言。 拿C语言和Python比:Python的第三方类库比较齐全...

面试官:HTTPS就安全了吗?会被抓包吗?我竟然回答上来...

原:cnblogs.com/leap/p/11953836.htmlHTTPS随着 HTTPS 建站的成本下降,现在大部分的网站都已经开始用上 HTTPS 协议。大家都知道 HTTPS ...

C++ 面试题大全

1.new、delete、malloc、free关系 delete会调用对象的析构函数,和new对应,free只会释放内存,new调用构造函数。malloc与free是C++/C语言的标准库函数,new/delete是C++的运算符。它们都可用于申请动态内存和释放...

网络进阶:用了HTTPS就安全了吗?HTTPS 会被抓包吗?

随着 HTTPS 建站的成本下降,现在大部分的网站都已经开始用上 HTTPS 协议。大家都知道 HTTPS 比 HTTP 安全,也听说过与 HTTPS 协议相关的概念 SSL 、非对称...

书摘—慕课革命:互联网如何变革教育?

作者:汤敏推荐序1 挖掘慕课所蕴含的重大机遇慕课是新近涌现出来的一种大规模开放在线课程模式。1971年美国当代著名思想家、社会批评家伊万·伊里奇在其《去学校化的社会》(Deschooling Society)一文中提出,将...

110 道 Python 面试笔试题超强汇总

本 Chat 为免费基础入门篇,获取更多面试知识点请大家参阅我的另一个 Chat :致金三银四辛勤找工作的你们:Python 面试必备。 本 Chat 你将会获得以下知识: 110 道 Python 面试笔试题汇总 简历制作与面试技巧 ...

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

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)。

掌握JQuery视频教程

JQuery是一个优秀的JavaScript库。它是轻量级的JS库 ,它兼容CSS3,还兼容各种浏览器(IE 6.0+, FF 1.5+, Safari 2.0+, Opera 9.0+),是我们编写JavaScript的利器! 适合对象: 需要大量编写JavaScript的朋友 学习条件: 必须掌握HTML、CSS、JavaScript、dom

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

相关热词 c# 自动截屏 c#查找子目录文件 c# 分隔栏 c#异步什么时候执行 c# 开源 管理系统 c#对象引用 c#正则表达式匹配文件名 c# 开源库 c#两个程序间通信 c# 区块链特点