2012年1月16号下午的火车 回家 散分连带新年的分都散了 200

Java > 非技术区 [问题点数:200分,结帖人scrack]
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探花 2012年 总版技术专家分年内排行榜第一
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红花 2012年3月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2012年2月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
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我的Android进阶之旅------>经典的大牛博客推荐(排名不先后)!!

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互联网大脑加速进化,2018类脑智能巨系统在中国突然爆发

前言:2018年新年伊始,在短短的6个里,包括腾讯超级大脑、浪潮企业大脑、360安全大脑、阿里ET大脑、华为城市神经网络、上海城市大脑、滴滴交通大脑、AIbee行业大脑不断涌现。在大数据,人工智能之后,类脑智能巨...

定时任务-Quartz、Mycat简单入门、Linux下安装MySQL、Linux下安装MyCAT、Mycat的数据库片、Mycat读写分离

表现层:页面 后台管理系统、商城门户、搜索系统、订单系统、商品详情系统、购物车系统 中间件:dubbo 系统之间的通信,服务的统计,rpc协议远程过程调用 同步通信 服务层:实现具体的业务逻辑 商品服务、内容服务、...

今天是微信7周年 7之痒 一切已被改变

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Android经典的大牛博客推荐(排名不先后)!!

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一些大牛的博客推荐,排名不先后

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揭秘风水师:最高入百万 客户有市委书记等高官

《全球商业经典》2月刊“封面”文章。  摘要:丁一凌,女,国内知名风水、命理师。17岁开始看名字、命格,从事风水生意15年。... 2013年1月9,为了见澳门赌王何鸿燊的风水师林元群,我被到了广东中山和

2012英语专四单项选择模拟题(1)

2012年0118        来源:新东方网  1. There is no ___ in the world for her children.  A. love greater than a mother  B. love greater than that of a mother  C. lo...

我与CSDN的这十——笔耕不辍,青春热血

, 说长不长,说短不短,人生进度条的八分之一,是青春,是热血。十, 从看博客到写博客,笔耕不辍,从未停止。或许,对其他人来说写博客很平淡,但对我来说,它可能是我这十最重要的决定和坚守之一;...

云风的 blog 上关于 skynet 的分类

February 11, 2015 在线调试 Lua 代码 一直有人问,如果调试 skynet 构件的服务。...之前的好多,我也写过很多 lua 的调试器,这里就不一一翻旧帖了。今天要说的是,我最终还是计划加入 1.0 正式

2006~2011记事简要

之前的个人史已基本不可考 2006年12月28 外公...而后于次年1月3举行葬礼 2007年1月3 话说那天我们正在考试,本想稍迟些答完第二场再去的,却早早被某人叫了去 2007年6月23 省里统一组织中考,为期两天。当...

推荐电视剧 后宫甄嬛传 2012

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2012龙年北京庙会全攻略

甭管你是地道的北京土著,还是初来乍到的外地客人,在京城过年不去庙会挤挤逛逛,就如同在三十夜里熬稀粥——不像个过年的样子。今年各种名目的大小庙会数不胜数,皇家为卖点的、传统民俗为主的、洋中结合的、玩乐...

我的Android进阶之旅------>经典的大客推荐(排名不先后)!!

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2012中国情爱报告

2012年,爱情依然是这个世界上最为重要的非理性力量,与各种理性相抗衡。科学、信仰、现实,各出奇谋解构爱情,然而爱情坚挺。你爱过吗? “我爱你”,这三个字在2012年有一些新的说法可供参考:“我心里有你”...

比特币学习笔记——————4、密钥、地址、钱包

无意中发现了一个巨牛巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,小白也能学,而且非常风趣幽默,还时不时有内涵段子,像看小说一样,哈哈~我正在学习中,觉得太牛了,所以分享给大家...

大唐杯资料+题库(移动通信)

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学Excel,办公不求人

本课程主要涵盖Excel操作技巧、单元格操作技巧、工资条设置、公式函数及图表、文件管理、打印设置等,通过一线工作案例,全面讲解Excel技巧和经验,能帮助学员提升Excel技能,提高工作效率。 学会office excel2016 的软件安装,学会制作表格及各种图标,能给文档加密保护个人信息以及注意打印的各种事项。

计算机图形学基础

该课程是计算机图形领域的基础的课程,包含了计算机图形学的数学原理,例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理,还包括了C++实践,实现3D数学类。 该课程的主要内容包括:向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

计算机设计大赛作品开发文档.docx

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)

哈工大形式语言与自动机历年试题

哈工大形式语言与自动机历年试题,含答案的哦,仅供参考

“互联网+”大学生创新创业大赛项目计划书

填 写 说 明 1.封面上“项目编号”一栏由秘书组编写; 2.项目名称力求简洁、明确,每个项目限报一名负责人; 3.请逐项认真填写; 4.本次大赛必须以团队形式报名参赛,每个团队成员不能少于 3人(包括项目负责人在内); 5.请将撰写完成后的项目计划书按规定时间提交。

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

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