作者自由飞来源https://www.cnblogs.com/freeflying/p/4709539.html下午员工辞职了，我又成了“光杆司令”一枚。谨以此文记。导火...

来自飞哥的博客 ... 补充：建议将此文和《一个小企业招人的胡思乱想》一起读，别有一番风味啊。 =========== ...下午员工辞职了，我又成了“光杆司令”一枚。...我告诉他，这个问题没有这么简单，我们把它单列出来放在...

分享一下这篇文章： 23 岁那年你正处在哪个状态？现在呢？  我，23岁，应届毕业生。生活，工作，爱情都处于人生的低谷，一穷二白，一无所有，一事无成。 分享一下成长的建议吧。 ...23岁那年......

101  回家了！从大巴下来，踏上北海的土地，段伏枥不由地深吸一口气:多么熟悉的带有腥味的空气！虽然说每年段伏枥都会回家过年，但每次都感慨万分。是啊，外出的游子谁不是这样呢？外面的世界或许很精彩，或许很美...

91  在段伏枥等待台湾资料的期间，冯总的4.3'机器就交出去了。设备上的应用程序倒是五花八门，因为时间比较短，小黑弄了个主界面，周波改了下播放器，其它的用的都是telechips的demo程序。这玩意一看就是拼凑货，...

61  让天平失去平衡，并不需要多大的重量，只需要一个轻微的小物体，就足以让优势倾向于另一方。对于此时处于矛盾中的段伏枥来说，也是如此。至少在今天之前，段伏枥还在犹豫中，如果武总和黄华中摊牌决裂，自己是...

71  段伏枥拿的这块Telechips的开发板所用的主控芯片是TCC7901，相对于AU1200而言，是好得很多了。姑且不说那简单易懂的编译安装环境，光是硬件的搭配就是AU1200所不能比拟的。AU1200并不支持NAND FLASH启动，而...

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来源：量子位都说读博就像一场赌博，“一入红门深似海，从此半点不由人”。还时不时曝出博士生抑郁、甚至自杀等负面新闻。...

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要23分钟跟随小博主，每天进步一丢丢编辑：大数据文摘作者：时间规划局纯学术分享，侵删博士生学历真的很重要吗？知乎上有人提了这么一个问题...

点击“开发者技术前线”，选择“星标????”在看|星标|留言, 真爱“学位真的那么重要吗？上交大博士亲述科研心路，获4万高赞，网友：这是知乎最好的回答。”十三 转载整理自 时间规划局...

公众号关注“GitHubDaily”设为 “星标”，带你了解技术圈内新鲜事！编辑：大数据文摘作者：时间规划局博士生学历真的很重要吗？知乎上有人提了这么一个问题，在问题描述中，题主问道：...

微信公众平台开发之公众号JSSDK开发是子恒老师《微信公众平台开发》视频教程的第9部。详细讲解了用php开发微信公众号，对微信公众平台中的JSSDK开发。内容包含用JSSDK获取网络状态，地理位置，分享到朋友圈，QQ，空间设置等等。欢迎反馈，微信/QQ：68183131 用php开发微信公众平台，实现微信公众号中的JSSDK开发，包括用JSSDK获取网络状态，地理位置，分享到朋友圈，QQ，空间设置等。

本仓库发布的jd_seckill项目中涉及的任何脚本，仅用于测试和学习研究，禁止用于商业用途，不能保证其合法性，准确性，完整性和有效性，请根据情况自行判断。 本项目内所有资源文件，禁止任何公众号、自媒体进行任何形式的转载、发布。 huanghyw 对任何脚本问题概不负责，包括但不限于由任何脚本错误导致的任何损失或损害. 间接使用脚本的任何用户，包括但不限于建立VPS或在某些行为违反国家/地区法律或相关法规的情况下进行传播, huanghyw 对于由此引起的任何隐私泄漏或其他后果概不负责。 请勿将jd_seckill项目的任何内容用于商业或非法目的，否则后果自负。

HTML5中定义了WebSocket规范，该规范使得能够实现在浏览器端和服务器端通过WebSocket协议进行双向通信，运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，实现一个聊天室的搭建。 运用Java语言和Tomcat的WebSocket实现作为服务端，快速实现一个聊天室的搭建。

最近各大电商平台不断持续放货，京东，天猫，苏宁，网易等，还有新加入的大军，酒仙网，，国美，华润万家和主播等等……给平台带去了巨大流量。 看到很多小伙伴都撸货撸到手发软，发财发到腿抽筋。一瓶几百+，你算算，这能赚多少钱。是不是不想上班的那种，上班一天才两三百，什么时候才能买到房子。 今天带来一个福利。那就是抢购软件，很实用。朋友圈好多都在用这个抢购。内有教程仔细阅读。最后祝每个伙伴都抢到 赚到

visio_2016下载安装，亲测可用，不需要破解，而且无秘钥。简单方便实用

科研伦理与学术规范 期末考试2 （40题）

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

【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）。

本套Java视频完全针对初级学员，课堂实录，自发布以来，好评如潮！Java视频中注重与学生互动，讲授幽默诙谐、细致入微，覆盖Java基础所有核心知识点，同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时，本Java视频教程注重技术原理剖析，深入JDK源码，辅以代码实战贯穿始终，用实践驱动理论，并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习，使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

.NET Conf China 2020讲师 PDF

讲解在线mooc系统的开发，从需求分析到类图设计，数据库设计，架构设计，代码编写等等。 掌握java web开发实战

Xshell破解版，亲测可用，Xshell 是一个强大的安全终端模拟软件，它支持SSH1, SSH2, 以及Microsoft Windows 平台的TELNET 协议。Xshell 通过互联网到远程主机的安全连接以及它创新性的设计和特色帮助用户在复杂的网络环境中享受他们的工作。

Spring是一个开放源代码的设计层面框架，他解决的是业务逻辑层和其他各层的松耦合问题，因此它将面向接口的编程思想贯穿整个系统应用。本课讲全面的剖析Spring框架的核心技术，并带大家学会Spring在实际项目的使用方法！ Spring的核心的东西讲明白

抢茅台的方法，里面有脚本文件和python的安装包，小白可以学习使用，大佬绕行吧，哈哈

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。

jdk1.8 64位官方正式版 jdk-8u91-windows

1.摄像机的原理 2.观察矩阵和摄像机的关系 3.第一人称摄像机 4.第三人称摄像机 5.Camera场景的操作 6.Camera场景的平移 7.摄像机场景的旋转(以据鼠标点击点为中心) 8.摄像机场景的缩放(以据鼠标点击点为中心) 9.摄像机场景的漫游 实现一个高度灵活的摄像机,实现根据鼠标点旋转摄像机,根据鼠标点推进缩放摄像机,实行鼠标漫游摄像机 实现类似CAD摄像机的操作.

C#入门必看含有100个例字,每个例子都是针对C#的学习关键知识点设计的,是学习C#必须知道的一些程序例子,分享给大家，需要的可以下载