2009 -> 2010

peterb 2009-12-31 11:14:52
在这2009年度的最后一天,发个帖总结一下即将过去的2009; 顺便也给大家送点分

1. 更加关注技术社区/论坛 - CSDN, DevDiv, 博客园 ... (哈哈, 技术分混到不少,都>10000; 当然灌水也少不了)

2. 开始转向移动开发领域

玩了一把Windows Mobile, Symbian要开始真正动手了,拖了老长时间,还没有写过几行代码; 明年2010,会把更多时间关注于这方面,
WCE, Android啥的也要看看

3. 开始写博客, 明年继续, 欠了不少既定任务, 下半年工作比较忙, 博客更新很少了

个人开发历程知识库

关注C++/Java/C#技术, 致力于安防监控/移动应用/WEB方面开发

博客地址: http://www.cnblogs.com/peterzb/
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diandian82 2010-01-04
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up,jf
long008yuan 2010-01-04
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up up up
mzy939216 2010-01-04
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新年快乐,顺便问下,jf是什么意思啊?
qingyun168 2010-01-04
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jf
平生我自如 2010-01-04
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gogogo
peterb 2010-01-04
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昨天加班太晚了, 忘记结帖了; 结帖喽
bjwtufv 2010-01-03
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3G,我认为会的,电视将来也将是NG的时代。
飞天鹰 2010-01-02
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jf
cpt_adt2010 2010-01-02
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楼主,很严肃的问一句:你确定移动开发未来的前景广阔,钱途无限吗?3G前几年就已经被爆炒过了
cuike519 2010-01-01
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jf
AngleBabyHong 2010-01-01
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Happy New Year;希望大家在2010里面都能实现自己的愿望。 copy
outou 2010-01-01
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祝大家快乐
redleafe 2010-01-01
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新年快乐
hitlcyu19 2009-12-31
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jf
cuike519 2009-12-31
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jf
xiaovsjia 2009-12-31
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呵呵,貌似未来移动开发会是很热门的
needtractor 2009-12-31
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博客园也有技术分啊
l171147904 2009-12-31
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uping..
浪子-无悔 2009-12-31
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JF~~~~~
antony1029 2009-12-31
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jf
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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