《第一行代码——Android》这本书自2014年出版以来，已经过了6个年头了。期间Android系统版本经历了4.0到10.0系统的巨大升级，开发技术也发生了翻天覆地的变化。在2016年的时候，我曾对书中的内容进行了大幅度的更新...

作为开发者多看点书还是应该的，要是想要看的书都能免费那就更好不过了，此前猿哥已经和大家分享过一些免费电子书（下载/在线）阅读网站： 程序员专属的免费电子书下载网站，你知道你几个？ 程序员专属的免费...

大家好，我是小方，我将在接下来的几篇文章中从零实现一个网络小说阅读器，从安卓编程最基础的部分讲起，直至成功完成我们的应用，从新建一个项目开始，不断添加新的代码，添加新的界面，循序渐进，涵盖所有我们需要...

本章结尾处已放出应用DEMO，已经实现所有本文及后续文章所述全部...选择了开始新项目之后，会打开一个窗口让你设置应用的名字(大写字母开头)，还要设置一个类似网址的东西，用来区别不同的开发者，如果你有自己的域名可

如果你正在开发或者准备进行Android的开发，我们今天推荐的12本最棒的Android开发相关的电子书，将对你受益匪浅。它们有的适合初学者，有的集中整理了一些开发秘籍。如果你喜欢它，就立即免费下载吧！更多计算机...

这个项目的特点是，对计算机类的电子书进行过甄选，只给经典、口碑好的，而那些评价一般的就过滤掉，这样也避免了初学者不知道如何选择合适的书籍阅读的苦恼。

近期公司有一个电子书需求的开发，功能除了电子书的基本功能之外，还有长按选中，可以滑动高亮显示等等。最初是准备使用FBReader，但是发现不太优化，之前用过FBReader。然后就网上找demo，发现对于选中高亮显示真的...

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程序员开发需要具备良好的信息检索能力，为了备忘（收藏夹真是满了），将开发过程中常用的网站进行整理（不断更新中~）。

点击“开发者技术前线”，选择“星标”在看|星标|留言, 真爱回复“666”，获取一份技术人专属大礼包Android 11 Bata发布谷歌发布了首个 Android 11 的开发者...

最近常有人问，刚刚学Android什么样的书比较好，比较适合我呢？于是乎便有了这个文章，从基础入门到进阶高手，这些都是我感觉很不错的，重要的是免费下载。不过还是建议大家买纸质版，这样看起来比较爽。 入门...

在上一篇文章中，我们实现了ViewPager的基本功能，按照计划，制作咱们的电子书阅读app需要使用ViewPager插入两页视图，一个用来显示当前书架，一个用来展示不同的分类。这一节，我们将在被标...

程序员这个行业，日新月异，技术体系更新速度快，新技术新框架层出不穷，所有的技术都像是一个无底洞，当你学得越多就会发现不懂的越多，不懂的越多，需要学习的就更多。 因此，一旦选择了这个行业，就意味着你必须...

来源|cnblogs.com/three-fighter/p/13641835.html编辑：CodeSheep不废话，直接上干货一、在线教程首先列出一些在线教程网站，这些在线教程网站通...

gundumw100博客 - android进阶分类文章列表 - ITeye技术网站 CSDN博文精选：Android系列开发博客资源汇总 - CSDN.NET - CSDN资讯 Android笔记本——半年来的研究笔记,导航。 - 思想实践地 - CSDN博客 【魏祝林】...

点击上方“成猿之路”，选择“置顶公众号”第一时间送达实用干货最近无意间发现了三个电子书网站，几乎没有你找不到的电子书。今天整理分享给大家，希望你能找到自己所需的电子书。1...

现在智能手机上看电子书越来越流行，前段时间也像做个类似的应用，但是翻页效果不知道如何做，于是网上收罗了一番，发现了一个比较好的电子书翻页效果，发出来与大家一起分享。 截图如下： 源码下载...

下面分享给大家，相信你会在这些网站找到你想要看的电子书、以及你想要的格式的电子书！书语者书语者，是我极力推荐的免费电子书下载网站，其网址为https://book.shuyuzhe.com。首先给出该网站的首页截图。该网站...

随着Android开发行业逐渐饱和，对Android开发者的面试要求也越来越高，是否掌握底层源码，是面试官衡量一名Android开发者的重要依据。有没有读过源码也可以很大程度上判断你这个人的学习能力和思维方式。无论你开发...

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董付国老师系列教材《Python程序设计基础》（ISBN：9787302410584）、《Python程序设计（第2版）》（ISBN：9787302436515）、《Python可以这样学》（ISBN：9787302456469）配套视频，通过大量实际案例讲解Pyth

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。

资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路径，即可得到结果。

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【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）。

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