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浓郁的果香混着原野的芬芳,扑鼻而来,让人神清气爽。连片种植的无花果树上,星星点点分布着或红或绿的无花果。现在正值采摘季,大家进场后,可以提上一个小果篮去摘果啦!(温馨提示:戴上手套能防止采摘时汁液沾...
很久不见,非常想念,你的身影时常出现在眼前。工作的繁忙,打拼的艰难,是否改变了你的容颜。周末到了,原抖掉疲惫、轻松休闲、绽开笑脸、快乐相伴! 又快要到一个周末了!怎么样,大家一起出去吃一顿吧!肯德基、...
这五天学习的内容有点多 需要实践理解 记得比较散 看到什么 想到什么就记录一下 免得遗忘 vertical-align 行盒的对齐方式 有三种 baseline top bottom 注意是行盒 在实际运用中 我在img 与文字对齐 的时候用到过 ...
如果你有在北京的朋友,他们可能会告诉你,初来北京,你所需要知道的一些规则,而对于一些比较“独立”的人来说…你的血泪之旅,才刚刚开始。 与旅行不同,如果你即将在北京发展,少不了面对无尽的衣食住行的问题。...
拥有梦想的人是值得尊敬的,也让人羡慕。当大多数人碌碌而为为现实奔忙的时候,坚持下去,不用害怕与众不同,你该有怎么样的人生,是该你亲自去撰写的。——题记 【一】 今天要讲的,是一个关于公平的故事。...
去年也是这个时候,SAP成都研究院体育界大神邓阳,曾经赏脸在Jerry这个公众号上赐文一篇,介绍了他和围绕在他身边的一群小伙伴们的体育故事: SAP成都研究院的体育故事 ......
来来:81年,处女座挑剔男,东北人,火爆脾气急性子。糊糊:81年,天蝎座闷骚女,湖北人,迷糊迟钝慢性子,面对不熟悉的人一般走文静、忧郁路线。 1、 相识来来:一看你就是我的类型,还考虑个啥,我稀罕你,你稀罕...
多么痛的领悟!——我的2013拾遗总结 2013即将过去,回首走过的一年,是真学生时代终结的一年,是再次步入社会开启IT工作的一年,是从东北跨到南方第一次体会四季如春的一年,最重要的是彻底告别“光棍汉”准备...
玻璃门不时拉开,来来往往的人们纷纷通过,可这扇门并不是为我敞开的。回头望去,外面的树木光秃秃的,街上没有喧哗的人声,只能听到偶尔传来的车声。距离最后一场比赛已经过了两天,在这时候我才终于意识到,我的OI...
读书的时候,觉得世界都静止了。每年时不时就会爆发的水星逆袭,据说如果你不知道水逆是什么,往往不会受太大影响,而当你一看到“水逆”二字,被吓得赶紧查星座运势时,就会容易被负...
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守在一个噪音机旁边,绝对是一种自虐行为!... 终于体会到了14CM风扇的好处了,转速慢没关系,吹得风可不小!以往的电源风扇都是挨着机箱外面,依靠吸风散热,航嘉冷钻安装好后,风扇是对着机箱内部
又到了每周科普时间我是新一代带娃奶爸-熊爸全文共2505字,阅读大概需要10分钟这几天熊爸的朋友圈都被北京的第一场初雪刷屏了(11月21日),北京迎来今冬初雪这场下在周末的初雪,拂去了大家工作日的疲惫。男女老少...
一姑娘在声讨她土木工程的前男友。她闺密帮腔说:土木工程嘛,又土又木…………………………………… 那软件工程的童鞋们情何以堪 程序员A:哥们儿,最近手头紧,借点钱? 程序员B:成啊,要多少?...
不知道你是否有着和我类似的...”我觉得,一个不懂得如何打发休闲时间的人,就很容易在这痛苦和无聊之间摇摆。一直以来,我都在寻找一门教人如何放松休闲的学问。因为我觉得自己是一个不懂得如何休闲的人,满脑子...
1、程序猿最烦两件事,第一件事是别人要他给自己的代码写文档,第二件呢?...3、还没上大学的时候,高三暑假,跑到家那边的图书城想买传说中的C++的书,然后看到一本C#,我一看,嘿,这个++还写...
我想了很久,我是因为热爱所以继续,不是只是为了拿奖。 成长就是孤独的旅程,难道就要因为刷题变强的路上没有的陪伴,没有对手就要放弃的刷题了,放弃自己的梦想吗?看队友的状态,我知道可能离我的梦想越来越远,...
这一阵,一直没玩没了的加班。几个有关联的系统,不同的人设计
加班完之后,已经是凌晨1点了,今天我只想闭上眼睛休息一会。为何加班?因为我是一名程序员。我在赶一个项目进度,产品所谓的花3天的时间整理出来的业务,需要我们在一星期内开发完...
作者:JaJian来自:cnblogs.com/jajian/p/9853592.html程序员,你是三明治。为什么这么说?主要是因为程序员上游有产品经理,下游有测试。产...
【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)。
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。
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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
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。
jdk1.8 64位官方正式版 jdk-8u91-windows
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