面试题真的是博大精深，也通过这个面试题学到了很多东西，很多笔者也不是很懂，如有描述错误的地方还望大佬赐教 HashMap和Hashtable的区别 Hashtable继承自Dictionary类，而HashMap继承自AbstractMap类。...

很多人都会有一个疑问，就是学习Java能看懂，但是不会写，所以学习Java一定要掌握一个有效率的学习方法，一个适合自己的学习方法，作为一个新人，千万不要自己瞎摸索，没有必要，可以请教别人一定要去问。于java体系...

Java简历与面试 置顶2017年10月20日 10:04:29 阅读数：40142 Java就业指导   想要成为合格的Java程序员或工程师到底需要具备哪些专业技能，面试者在面试之前到底需要准备哪些东西呢？本文陈列的这些内容既可以...

写在最前 我写过很多篇秋招总结，这篇文章应该是最后一篇总结，当然也是最完整，最详细的一篇总结。秋招是我人生中一段宝贵的经历，不仅是我研究生生涯交出的一份答卷，也是未来职业生涯的开端。...

想要成为合格的Java程序员或工程师到底需要具备哪些专业技能，面试者在面试之前到底需要准备哪些东西呢？本文陈列的这些内容既可以作为个人简历中的内容，也可以作为面试的时候跟面试官聊的东西，你可以把这些内容写...

Hello，Redis!我们相处已经很多年了，从模糊的认识到现在我们已经深入结合，你的好我一直都知道也一直都记住，能否再让我多问你的几个问题，让我更加深入的去了解你。一、Redis 的通讯协议是什么Redis 的通讯协议是...

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作者：宝哥-NO1blog.csdn.net/code52/article/details/504755111、kafka是什么？Kafka是由LinkedIn开发的一个分布式基于发布/订...

造成Java应用CPU高的原因 本身业务代码造成的CPU高 存在死循环 存在死锁 ... 内存不足，引发频繁的Full GC jvm的Bug ... 排查步骤 定位问题线程 方法一： 1.top命令找出消耗CPU高的Java进程及其线程id： ...

在 Java 中，并不是所有的类型信息都能在编译阶段明确，有一些类型信息需要在运行时才能...Java注解是一系列元数据，它提供数据用来解释程序代码，但是注解并非是所解释的代码本身的一部分。注解对于代码的运行效...

传统的酒店管理往往需要酒店管理人花大量时间和精力来处理顾客查询、顾客登记等事务，而错误的查询、繁琐的登记和结账手册、费用的结算错误、空余客房不能及时提供等等问题，可能导致顾客的频繁投诉，从而影响酒店的...

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源码及论文下载：http://www.byamd.xyz/tag/java/ 摘 要 学习和研究办公自动化中涉及到的知识和技术是实现办公自动化系统的前提条件。通过学习研究，掌握了其中的关键技术之后，结合自身的理解，对其做出了相应的...

http://www.importnew.com/22083.html http://www.importnew.com/22087.html http://ifeve.com/questions/?sort=views 作者：Hjyilu 链接：...amp;amp;amp;amp;order=3&......

对于我们所研发的网站，若网站的访问量非常大，那么我们必须考虑相关的并发访问问题，而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题。本 Chat 带你领略一下相关概念和解决方案： 概念类： 什么是 QPS、PV、UV、QPS 不...

这篇文章主要讲述想要成为一名合格的Java程序员或工程师到底需要具备哪些专业技能，面试者在面试之前到底需要准备哪些东西做概述!本文陈列的这些内容既可以作为个人简历中的内容，也可以作为面试的时候跟面试官聊的...

《Java Program Execution Process in Detail | Working of JUST-IT-TIME Compiler (JIT) in Detail》 ---- 这张图微观画的很好：...

在 Java 中，并不是所有的类型信息都能在编译阶段明确，有一些类型信息需要在运行时... Java注解是一系列元数据，它提供数据用来解释程序代码，但是注解并非是所解释的代码本身的一部分。注解对于代码的运行效果没有...

1、面向对象的特征有哪些方面？  答：面向对象的特征主要有以下几个方面：  - 抽象：抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程，包括数据抽象和行为抽象两方面。抽象只关注对象有哪些属性和行为，并不...

作者 | 武培轩责编 | 屠敏出品 | CSDN 博客异常处理是 Java 开发中的一个重要部分，是为了处理任何错误状况，比如资源不可访问，非法输入，空输入等等。Java 提供了几个异常处理特性，以try，catch 和 finally ...

7年Java开发(月薪37K)分享正确的自学路线，不喜勿喷原创编程仔日常2020-10-13 10:18:21趁着昨晚空闲和今早的时间，编辑这一篇帖子，写下当初我自学Java走的弯路，希望大家引以为戒，不要多走前人走过的弯路，浪费...

十二、 Ajax总结三、 Java多态的具体体现 ４ 四、 StringBuffer StringBuilder String 区别 ５ 五、 Hashtable与HashMap的区别 ５ 六、 九大隐式对象 ６ 七、 Forword(请求转发)与Redirect(重定向) ６ 八、...

JAVA 人力面试常谈问题 汇总（98个） 1. 请你自我介绍一下 回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有，其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的...

目录 一、系统设计概述 1 1.1目的 1 1.2任务 1 1.3开发环境 2 1.4参考资料 2 二、系统需求分析 2 ...2.2部门管理 2 2.3员工管理 2 ...3.2.2基于MVC的应用开发模型 4 四、本人在此次实习负责的系统模块设计与实现 5

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学，设计12章内容，正式教学内容总共45课时，15个小时时长。从软件界面开始，到后的应用，适合入门级、初级、中级的人员学习、工作、教师教学参考。课程根据作者实际工作经验，以及采访学员需求，开展课程设计，实用加实战，会是你学习路上的好帮手。 《Erdas遥感影像处理入门实战教程》以Erdas2010版本经典界面进行实战教学，让学员轻松入门学习，从入门的掌握到实战。 课程采用Erdas2010(经典版)进行录制，适用于Erdas所有系列（如，erdas9.2、erdas2011 erdas2013、erdas2014等等）

【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）。

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集，32位64位都有，解决缺失dll包问题。

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