http://blog.donews.com/lvjiyong/archive/2006/06/29/931071.aspx 怎样将后台生成的在内存中的图象显示到客户端 Microsoft IE WebControls下载地址 如何在DATAGRID中使用JAVASCRIPT脚本控制 DataGrid中连接到...

原贴:http://www.dbanotes.net/arch/facebook_arch_note.htmlFacebook 架构学习 作者: Fenng | 可以转载, 转载时务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: ...

项目基本完成了，加上这个总结，与这个项目相关的博客也写了30篇了，积少成多，写博客的过程是固化思路的一个过程，对自己很有用，同时也能帮助别人。顺便说个题外话，在学习的过程中肯定会遇到很多异常出现，我们要...

linux源码 LXR 源自“the Linux Cross Referencer”，中间的“X”形象地代表了“Cross”。与 Source Navigator 类似，它也是分析阅读源代码的好工具。不同的是，它将源代码借助浏览器展示出来，文件间的... ...linux手册 ...

最常见的20种VC++编译错误信息 1、fatal error C1010: unexpected end of file while looking for precompiled header directive。寻找预编译头文件路径时遇到了不该遇到的文件尾。（一般是没有#include "stdafx.h...

当东楼撞上西门1 “野路子”程序员写的山寨C++的书... 12 值得翻阅的地方和不足... 13 0bug的卖弄... 24 书中的瑕疵和bug. 25 别把自己太当回事......但点穴就要点到点子上，一次足够了，没兴趣对战，当然我也

善待自己 改变命运的N个人生哲理

CSDN - 技术社区 - 主　题：java初学者必读-经验总结作　者：wjmmml (笑着悲伤) 信 誉 值：183所属论坛：Java J2SE / 基础类问题点数：24回复次数：234发表时间：2002-09-30 09:5

当东楼撞上西门 1  “野路子”程序员写的山寨C++的书 2  值得翻阅的地方和不足 3  0bug的卖弄 4  书中的瑕疵和bug ...但点穴就要点到点子上，一次足够了，没兴趣对战，当然我也给肖先生机会骂回来。...1

转 研究生阶段如何学习、做研究（超棒） 2013年11月30日 11:11:34 阅读数：70399 ...

之前收集了一个计算机科学精彩帖子收集，渐渐发现帖子越来越大，所以现在干脆把Java和分布式的部分单独一贴。 Java jdk下载 http://openjdk.java.net/projects/jdk8/ -----------------------...

Ajax基本原理讲解 这段时间在学习ajax，前今天给公司同事讲解了一下基本原理，也随便放在网上给大家参考一下。我认为ajax简单的讲就是客户端通过javascript脚本获取服务器端的文本，通过解析返回值，更新部分的网页...

用人单位给计算机系学生的一封信(超长评论版) 今天上午又去招聘了，加上前面一段时间的招聘经验，有些话不吐不快 　 　我们希望找到能干活的人，就是能编程序的人，但是我感觉现在刚毕业的人里面，包括名校的，能...

 http://www.embcom.net/thread-5793-1-1.html   楼主： STM32 明明是32位的CPU，却将定时器设计成16位的！真不明白，明明是32位的CPU，却将定时器设计成16位的，对有些应用32位的定时器可是很重要的悠！希望下...

引用侯捷在《STL源码剖析》中的话——STL的中心思想中于：将数据容器(contrainers)和算法(algorithms)分开，彼此独立设计，最后再以一贴胶着剂将它们撮合在一起。而Iterator正是扮演了这个撮合的关键角色。从两本...

注册会员帖子 61体力 78 威望 0 注册 2006-11-23 #1

39个seo大师级经典案例SEO案例一：丘仕达“奇虎361网”的SEO分析案例全文如下：39个seo大师级经典案例丘仕达：seo资料站的站长，长期从事关键字及排名实战研究，是国内实战派SEOer。旗下主站“seo资料站”长期占据...

[作者:周云 原创 首发经典论坛 联系方式:danyun1982@163.com]...闲着也是闲着，开一贴给刚刚踏上FLASH游戏开发的爱好者们写点东西。老鸟就不用看了，呵呵，贻笑大方了。FLASH游戏这东西吧，总入不了大流。国内拿FLASH做

不过LZ也不能只是往博客上一贴就完事了，LZ会帮忙简单的调一下格式，并且偶尔加上一些旁白，就当是LZ的评论吧。 　如果有哪位猿友实在想结识本文的原作者，可以加入LZ博客左侧的QQ交流群。好了，LZ的废话就到此了

最近看了一篇贴子，链接地址:http://topic.csdn.net/u/20100301/16/7865257f-5186-4c51-b548-75a66af9ed78.html 楼主的观点是抛弃框架，走自己的路，写自己的代码，写自己的思想 其实我本人是不同意楼主的观点的，...

人工智能技术的走向—— 对“新观察论坛”讨论人工智能回帖的评述文章作者: 鲁汶 发表日期: 2/21/03 文章编号: 20030025 (一)引 言 下一次生产力飞跃的突破口在哪里？从新华社记者杨骏２月２６日发了一篇有关...

【写完此文将不再写了，不发网址吧，说你假大空，发了吧，说你广告，哎，亲这里真不是我的客户群。好比是找xx，没上之前你硬要上，上完了，你说人家不是处！】 上一篇有感而发的《码农创业，6年80万，有梦想才...

课程分为：J2SE 基础阶段，中级阶段，阶段; 课间会讲解一些小程序的开发：如：猜拳游戏,模拟银行柜员机程序，退休金结算程序等.

【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）。

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