第四部分 前端、框架和其他（155题） 1. 谈谈你对http协议的认识。 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol)，即超文本传输协议，是用于万维网服务器与本地浏览器之间传输超文本的协议。 ... ... 2. 谈谈你对websock

　情境：我舍友(他现在干的是软件实施，不怎么需要学习编程知识)知道我要辞职，就把我推荐了给他公司，舍友简单的介绍了一下我(其中说到了我每天学习到十二点，周末很少出去玩，基本在家学习的一些情况)，然后他公司...

现在在微软开发开源软件是很一件正常的事情——但在 2007 年，当时我刚加入微软，那时候可不是这么一回事。微软花了好几年时间才找到正确的方向，让微软这艘大船顺着开源之风向前航行。现在回头远望过去那些曾经面临...

本文翻译自CodeProject上的一篇文章，原文地址。 目录 介绍做最坏的打算 提前检查不要信任外部数据可信任的设备：摄像头、鼠标以及键盘 “写操作”同样可能失效 ...不要抛出“new Exception()”不要将重要的异常...

.NET Remoting 从COM(Component Object Model)时代到DCOM(Distributed COM)，微软扮演了一个推动者的角色。如果说COM提供了一个Windows平台上的对象通讯技术，并且逐渐成为应用程序之间彼此通讯及互动的技术主流，...

站在巨人的肩膀上，感谢博主将其翻译为中文。  原文地址：http://www.codeproject.com/Articles/9538/Exception-Handling-Best-Practices-in-NET#Whenindoubt,don%27tAssert,throwanException23 ...

现在在微软开发开源软件是很一件正常的事情——但在2007年，当时我刚加入微软，那时候可不是这么一回事。微软花了好几年时间才找到正确的方向，让微软这艘大船顺着开源之风向前航行。现在回头远望过去那些曾经面临的...

... 现在在微软开发开源软件是很一件正常的事情——但在 2007 年，当时我刚加入微软，那时候可不是这么一回事。微软花了好几年时间才找到正确的方向，让微软这艘大船顺着开源之风向...

相信大家都写过JavaScript，...即便是自己写的JS，发生了错误不能执行了都要费很大的劲才能查找出来。如果JS是别人写的你需要维护，报错那真是灾难啊。就我自己的经验来说，也没什么好办法。只能一行行看代码了。一般来

我写的API 然后用swagger测试，但是我的参数是可空的，页面总是提示输入，我就很恼火，想克服掉这个问题， 共计搜索了15个关键词，历时一下午 时间11：08开始 1.swagger的input输入框minlength=1怎么修改 2....

一、源起 学WCF有一段时间了，可是无论是微软的WebCast还是其他网上的教程，亦或我购买的几本书中，都没有怎么提到服务器端事件的订阅。（后来购买的一本WCF...而且网上和书上所用的语言都是C#，这让人很恼火，虽然

恼火，书上一笔带过。还是有人写过一个比较清楚，百度是好老师。 初学者很容易把这些概念搞混淆。先说说项目（Project），通俗的说，一个项目可以就是你开发的一个软件。 在.Net下，一个项目可以表现为多种类型，如...

平常制作用户提示的时候，我总是先把用户输入信息好好判断一下，r

本来标题应当是，利用.NET框架创作安全性网站。 这是从MSDN上摘抄整理而来的，结合我自己的经验之谈。 我看了有很多朋友都在尝试写出带有登陆这样功能的网站，其方法几乎都是验证用户的登陆合法，然后发送一个...

偶接触.net可能比某些新手早些，为了让对.net逆向有兴趣的朋友少走弯路，特写此文。1、从哪儿着手要想逆，首先对写程序多少要有点了解。因此，偶觉得掌握一门高级的.net编程语言是必须的，一般都是C#、VC.net或VB...

在蹉跎中一路前行——谈microsoft .net战略四年的时间对于历史而言只是沧海一粟，而对于一个商业公司而言，却足以重生几回...其中有很多原因，但最重要的一个原因实际上是我们公司正在经历的变迁。而今天所作的介绍从某

ASP.NET实现匿名访问控制 通过学习我掌握了两种控制...对于通过IIS的实现都比较清楚，可以对文件夹或单个文件（页面）设置访问权限，IIS提供了“目录安全性”和“文件安全性”的设置方法。并可以通过直接设置不同访问

正常操作情况下会有ASP.NET Session丢失的情况出现。因为程序是在不停的被操作，排除Session超时的可能。另外，Session超时时间被设定成60分钟，不会这么快就超时的。 现在我就把原因和解决办法写出来。 ASP.NET ...

.net开发时引用的dll库文件会随exe一起，引用的dll太多的话，就得在一大堆文件中寻找exe文件，还是比较恼火的。 修改编译时生成的.exe.config文件，可以将dll文件单独存放，比如lib子文件夹； 只需要在.exe.config...

不管你是Linux小白还是有linux基础，通过本课程学习都能让你掌握足够多的linux的实战经验，本课程从Linux安装开始手把手教你如何成为Linux高手，学好服务器端操作系统Linux至关重要，互联网项目离不开Linux，分布式离不开linux，大数据离不开linux，想要高薪更离不开Linux，本课程是你好的教材。 不管你是Linux小白还是有linux基础，通过本课程学习都能让你掌握足够多的linux的实战经验，本课程从Linux安装开始手把手教你如何成为Linux高手，学好服务器端操作系统Linux至关重要，互联网项目离不开Linux，分布式离不开linux，大数据离不开linux，想要高薪更离不开Linux，本课程是你最好的教材。

【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）。

Qt是一个1991年由奇趣科技开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。它既可以开发GUI程序，也可用于开发非GUI程序，比如控制台工具和服务器。Qt是面向对象的框架，使用特殊的代码生成扩展（称为元对象编译器(Meta Object Compiler, moc)）以及一些宏，易于扩展，允许组件编程。 Linux环境图形用户界面应用程序开发，面向对象程序设计，Linux/Windows多平台图形应用开发，嵌入式设备图形界面开发。Qt绘图，事件机制，网络，数据库，嵌入式移植。

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了，详细的看目录就行了，基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

本课程的主要内容是指针，用10节课五六个小时，从10个角度讲了指针的用法和相关知识点。其中有很多都是C程序员难以理解或者难以应用到实践编程中的知识点，也是嵌入式程序员面试笔试时经常遇到的题目。本课程的目标是让大家深入理解指针的各种使用技巧。 本课程为《C语言高级专题》的第三部分，本专题适合有一定C语言基础（至少要学过C语言，掌握gcc开发环境，会在linux命令行下编写、编译、运行、调试简单C语言程序）的同学；如果是零基础的同学，请先看我的《嵌入式工程师养成计划系列 — 朱老师带你零基础学Linux》和《嵌入式linux C语言完全学习》（光盘里的名字叫《嵌入式linux C编程基础》）

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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

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