最近回到CSDN 我发觉CSDN重新定义了404的含义

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黄花 2010年3月 Java大版内专家分月排行榜第二
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404是什么意思?404错误页面是怎么造成的

平时我们在工作在把网站做好后,往往喜欢把404页面忘记在服务器里面进行设置,导致我们在有时候页面进行超链接的时候把链接写错了,有时候无意的时候去点击的时候,就出现404错误这样一个页面,搞的我们很无语,一头...

软件测试面试题合集【乐搏TestPRO】

准备好一场面试不仅需要在简历上多下功夫,还需要为面试问答做好充足的准备,简历书写请参考:https://blog.csdn.net/leboxy/article/details/100658701。以下是“大佬”本人从乐搏学院VIP学员面试经验中收集的,...

据说是原CSDN排名第一的博客,看到内容,确实被震憾了

本来是想搜CSDN排名第一是谁,没想到看到了这篇文章,《来自原CSDN排名第一博主:成功的背后!(给所有IT人)》,链接就是首部的转载地址,它分析了下排名(这个对来说不重要)。重要的是这篇文章,根据文...

来自原CSDN排名第一博主:成功的背后!(给所有IT人)

今天突然想知道一下csdn博客排名第一的博主是谁,就百度了一下,搜到了这么一个博文: 看了曾经CSDN博客排名第一的大神博客,你是什么想法? gao_chun 2014-8-1 11:39:45 阅读(7115) 评论(0) 今天无聊,搜索了一下...

线性代数

在网上看到的一篇文章,看了以后感触颇深。 线性代数课程,无论你从行列式入手...极不直观的定义,接着是一些简直犯傻的行列式性质和习题——把这行乘一个系数加到另一行上,再把那一列减过来,折腾得那叫一个热...

成功的背后!(给所有IT人)----转载:来自CSDN第一名博主

成功的背后,有着许多不为人知的故事,而正是这些夹杂着泪水和汗水的过去,才成就了一个个走向成功的普通人。

怎样自定义CSDN样式

来自: http://blog.csdn.net/anlisten/archive/2009/11/20/4843741.aspxhttp://dev.firnow.com/course/1_web/webjs/2008515/116548.html 如果你已经有了一个比较个性化的计数器的话,下面教你如何为CSDNBLOG制作...

(转自孟岩的CSDN)理解矩阵

于是被揪住就线性代数中一些务虚性的问题与他讨论了几次。很明显,chensh觉得,要让自己在讲线性代数的时候不被那位强势的学生认为是神经病,还是比较难的事情。 可怜的chensh,谁让你趟这个地雷阵?!色令智昏...

开发记录_自学Python写爬虫程序爬取csdn个人博客信息

每天刷开csdn的博客,看到一整个页面,其实对而言,只想看看访问量有没有上涨而已... 于是萌生了一个想法: 想写一个爬虫程序把csdn博客上边的访问量和评论数都爬下来。 打算通过网络各种搜集资料,自学写...

成功的背后(csdn第一名博主文章)

转载:来自CSDN第一名博主:http://blog.csdn.net/phphot/article/details/2187505 ... 凌晨两点半,早已习惯了一个人坐在电脑前的,望着屏幕,任思绪在暗夜的包容下静静流淌,时光仿佛又定格在三年多前的那一刻...

Linux面试题(2020最新版)

文章目录Linux 概述什么是LinuxUnix和Linux有什么区别?什么是 Linux 内核?Linux的基本组件是什么?Linux 的体系结构BASH和DOS之间的基本区别是什么?Linux 开机启动过程?Linux系统缺省的运行级别?...

kmp算法转自https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827

从头到尾彻底理解KMP作者:July时间:最初写于2011年12月,2014年7月21日晚10点 全部删除重写成此文,随后的半个多月不断反复...所以一直想找机会重新写下KMP,但苦于一直以来对KMP的理解始终不够,故才迟迟没有修改...

计算机相关书籍推荐(CSDN

计算机相关书籍推荐(CSDN) 学计算机也有几年了,眼看明年就要毕业,在这里总结一下看过的书,并推荐一些认为好的书,还有一些是听说好的但没看过的,也写在这里,对于下面的书,如果看过的会按自己...

原创的转载(转自曾经的CSDN第一名博主)

转载:来自CSDN第一名博主:http://blog.csdn.net/phphot/article/details/2187505  成功的背后!(给所有IT人) 成功的背后,有着许多不为人知的故事,而正是这些夹杂着泪水和汗水的过去,才...

制作自定义CSDNBLOG皮肤

 如果你已经有了一个比较个性化的计数器的话,下面教你如何为CSDNBLOG制作自定义皮肤的功能,如果你没有并且需要为你的CSDNBLOG添加一个个性化计数器的话,可以参阅写的另一篇文章。 关于给CSDNBLOG添加计数器...

使用 Python 进行游戏脚本编程

使用 Python 进行游戏脚本编程 作者 Bruce Dawson Humongous 娱乐公司 ... ...使用脚本语言可以更加快速地开发游戏逻辑,而不必担心由于 C++ 程序员的粗心大意所造成的后果。使用已有的脚本语言可以节省开发新型自定义...

成功的背后

第一篇博客转载了这篇文章,希望能对自己和看到这篇博客的人有所激励。...来自CSDN第3名的博主 成功的背后,有着许多不为人知的故事,而正是这些夹杂着泪水和汗水的过去,才成就了一个个走向成功的普通人。

机器学习和深度学习概念入门

作者:谭东  对于很多初入学习人工智能的学习者来说,对机器学习、深度学习、人工智能的概念和区别还不是很了解,那么接下来就给大家从概念和特点上进行阐述。先看下三者的关系。  人工智能包括了机器学习,...

成功的背后--原CSDN国服排名第一大神逆袭之路

原创地址(博主已删除): ...凌晨两点半,早已习惯了一个人坐在电脑前的,望着屏幕,任思绪在暗夜的包容下静静流淌,时光仿佛又定格在三年多前的那一刻:“283 分”。那是被中国万千学子称为“黑色七月...

制作自定义CSDN博客皮肤

如果你已经有了一个比较个性化的计数器的话,下面教你如何为CSDNBLOG制作自定义皮肤的功能,如果你没有并且需要为你的CSDNBLOG添加一个个性化计数器的话,可以参阅写的另一篇文章。关于给CSDNBLOG添加计数器 ...

* 架构设计师与SOA (csdn 学习 * SOA实施方案)

SOA(Service-Oriented Architecture),即面向服务的架构,这是最近一两年出现在各种技术期刊上最多的词汇了。现在有很多架构设计师和设计开发人员简单的把SOA和Web Services技术等同起来,认为SOA就是Web Service的...

自然语言处理中的N-Gram模型详解

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理。另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间...

理解矩阵

https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79289045   转自:http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/6373467.html#3703221 前言:读完本篇文章,自觉醍醐灌顶,矩阵的存在,完美的解释了自然空间中的多维...

来自csdn第一博主:成功的背后(给所有IT人)

转载来源:https://blog.csdn.net/phphot/article/details/2187505 看完第一博主的自述,内心有一种难以描述的感觉,成功背后皆有不易,自己做不到日夜不停去学习未知知识,但也不想无所事事,只希望在自己的想要...

成功的背后!(给所有IT人)--转自CSDN博客排名第二 的大神

凌晨两点半,早已习惯了一个人坐在电脑前的,望着屏幕,任思绪在暗夜的包容下静静流淌,时光仿佛又定格在三年多前的那一刻:“283 分”。那是被中国万千学子称为“黑色七月”中的一天,下班回家的母亲从家门打开后...

机器人的定义与分类

机器人的定义与分类机器人概述篇实用上,机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。机器人可接受人类指挥,也可以执行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。机器人执行的是取代或是协助...

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)。

汇编语言程序设计

汇编语言是一门低级程序设计语言,在数以千计的计算机语言中,有着不可替代的重要地位,广泛地用于开发操作系统内核、设备驱动程序等。随着近年来物联网、嵌入式系统的发展,汇编语言在行业中的地位也再次攀升,在2017年1月的TIOBE排行榜上,再次进入前十。对大多数学习计算机的人士而言,是理解计算机系统核心知识的一个桥梁,在人才培养中也起着特殊的作用。课程面向计算机初学者,介绍汇编语言程序设计基础的部分。 绍寄存器、内存、程序结构、模块化程序设计、中断等内容,课程重视对学习方法的指导和引导,提倡和支持用实践的方式开展学习,目标是培养学习者的自学能力和实践能力,以此支持对最新的汇编语言开发技术的学习。

微信小程序源码-合集6.rar

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。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

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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