这个vb.net代码(几行用来递归搜索文件的代码)翻译成c#报错,要怎么改呢?

.NET技术 > C# [问题点数:60分,结帖人wnujy611861]
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编程能力七段论

原文链接:...一维度是编程技能层次,另一维度是领域知识层次。编程技能层次编程技能层次,指的程序员设计和编写程序的能力。是程序员的根本。0段—非程序员:初学编程者,遇到问题...

良少:编程能力层次模型

前言 程序员的编程技能随着经验的积累,会逐步提高。我认为编程能力可以分为一些...是程序员的根本。 0段—非程序员: 初学编程者,遇到问题,完全是懵懵懂懂,不知道该怎么编程解决问题。也就是说,还是

程序员技能层次模型

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思考--程序员的能力层次

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Linux最常用的基础命令 上篇

Linux最常用的基础命令个人总结 计算机基础知识 32bit和64bit系统的区别、系统运行机制 1989年python 诞生 C语言是编译型的语言,不太支持跨平台 ...操作系统也是一软件 操作系统简称:OS:operation s...

PHP 面试总结(持续更新) --小丑

cookie数据存放在客户的浏览器上,session数据放在服务器上,以文件的形式存放,可以从php.ini里面的session.save_path找到存放位置 cookie不是很安全 ,cookie可以进行cookie欺骗,别人可以获取cookie中的session ...

程序员的编程能力层次模型

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Linux最常用的基础命令

Linux最常用的基础命令个人总结 计算机基础知识: 32bit和64bit系统的区别、...操作系统也是一软件 操作系统简称:OS:operation system 苹果系统绑定了硬件,微软系统只卖软件不绑定硬件 计算机;主要目的是...

编程新手导论

(懂得一点思想具备一点常识)《设计,编码,,与软工》(编程与思想)一章解释了三种思想,原语,抽象,组合,,和软件开发的二重要过程,,软件工程的相关概念,是编程入门的关键 (懂得一点领域内的数学)...

程序员技术层次

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编程能力层次模型-入门到精通的路程

前言 程序员的编程技能随着经验的积累,会逐步提高。我认为编程能力可以分为一些层次。 下面通过两维度展开编程能力层次模型的...是程序员的根本。 0段—非程序员: 初学编程者,遇到问题,完全是懵懵...

编程能力层次模型

By良少http://blog.csdn.net/shendl 前言  程序员的编程技能随着经验的积累,会逐步提高。我认为编程能力可以分为一些层次。  下面通过两维度展开编程能力层次模型的讨论。  一维度是编程...

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

常见30种数学建模模型

常见的30种数学模型,比较详细,非常适合搞数学建模的学生使用

matlab教程ppt(完整版).pdf

MATLAB信号处理详解 结合MATLAB最新版本系统地介绍信号处理及现代信号处理或者非平稳信号处理(包括信号处理、阵列信号处理、时频分析及高阶谱分析)的基本理论及在工程应用中的一些基本方法;详细地介绍MATlLAB工具箱函数的用法;最后结合一些应用实例,说明基于MATLAB进行分析与设计的方法。 《MATLAB信号处理》首次将信号处理涉及的各种MATLAB工具箱全面加以说明分析,简明扼要地介绍相关领域的基本概念和基本理论,重在讲述有关基本理论和物理背景,避开繁复的推导和中间过程,结合编程应用介绍工具箱函数的功能及用法,并且通过各种应用实例阐述如何利用MATLAB工具箱来解决工程应用问题。

2020年五一赛B题论文

自己做的五一赛论文,代码数据都在附录。本文针对股票投资组合问题进行了研究,建立了投资效用与多目标规划模 型,运用了历史模拟、灰色关联等方法,旨在确定股票投资组合策略。

Java面试题大全(备战2021)

这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。

Spring Batch批量处理数据实战教程

本课程通过讲解Spring Batch的基础知识点以及一些实际的项目示例让大家熟悉如何使用Spring Batch进行大批量数据的同步、处理及转换等。 通过学习本课程大家可以快速的掌握如何使用及优化Spring Batch。

波士顿房价预测数据及代码

本资源包含数据,代码,解释,相应的文件。代码是练习用的,文章中的代码都可以运行出来,是很好的一个练手项目。

ARIMA模型-matlab代码

ARIMA模型-matlab代码,可以根据自己的实际情况进行参数调节,实现所需要的效果。

JAVA WEB开发实战

走进JSP、掌握JSP语法、JSP内置对象、Servlet技术、综合实验(一)——JSP使用Model2实现登录模块、EL表达式语言、JSTL核心标签库、综合实验(二)——结合JSTL与EL技术开发通讯录模块、JSP操作XML、JavaScript脚本语言、综合实验(三)——Ajax实现用户注册模块——可以轻松领会Java Web程序开发的精髓,提高开发技能。 快速提高自己的java web项目开发能力

以太坊ETH挖矿图文教程2.0

本教程页数不多,7页,主要描述如何使用以太坊ETH挖矿,图文并茂的展示和流程细节的体现,基本看了一遍就肯定能够学会了。

轻松学Linux系列课程

从0开始,Linux云计算系列课程,包含Linux初级运维、运维、初级架构师、云计算运维及开发..... a:0:{}

Java初级从入门到精通

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.

手把手做安卓应用开发

安豆是一个想学Android应用开发的小白,于是它找到自己的邻居-程序员大牛-熊哥帮忙。熊哥手把手带着安豆搭建程序的开发环境,实现应用的功能,美化应用界面,让安豆终于开发出了自己的第一个安卓应用-计算器。 学习的过程中,两个伙伴有问有答,学习的过程生动有趣。你一定不会睡着。 让从没有接触过安卓开发并且什么都不会的小白,变成一个能够开发出简单的计算器应用的菜鸟。 让小白对安卓开发有个整体的认识,初步形成安卓开发的概念,掌握安卓开发最最基础的知识。

数模_改进SEIR模型的matlab代码.zip

各种基于SEIR模型的改进算法代码、Python代码,还包含Si,sir,sis的代码,是做数学建模比赛整理的资料,具全,带论文。研究COVID-19的传播过程和受感染人数的变化规律,是探索如何制止COVID-19蔓延的重要环节。本文针对COVID-19的防控问题,通过对各个国家疫情状况数据的分析,采用……方法,建立……模型,获得……,同时以……为优化目标,获得……最优模型。 针对问题一,为了确定COVID-19的传播系数。通过对国家卫健委公布的1月21日~2月5日的疫情数据分析,考虑易感人群(S)、潜伏人群(E)、感染人群(I)、治愈人群(R)建立SEIR模型,基于SEIR模型计算的COVID-19的传播系数(R0)在3.096~3.613之间。 针对问题二,针对不同地区采取的不同防控策略建立模型分析、预测未来的疫情数据。通过分析COVID-19存在潜伏期且康复后二次感染的概率低的传播特性,结合国内公开的疫情防控数据,考虑隔离/未隔离情况、疫苗接种情况、医疗卫生条件等因素提出了改进的SEIR模型,与logistic模型和传统的SEIR模型比较,预测率有较大提升。由于国外的数据不包含疑似病例数据,采用SIR模型进行分析预测未来疫情数据。

自动驾驶.pdf(2021 mathorcup A题)

自动驾驶模型的建立

2020五一建模比赛B题论文与代码

针对本文给出的基金资产配置策略问题,本文建立了结合小波分析算法,均值-方 差模型,蒙特卡罗模拟方法以及遗传算法的资产配资投资效益优化模型,对企业购买股 票以及合理进行资金的配置具有一定的指导作用。 针对问题一 本文使用皮尔逊相关系数与系统聚类 针对问题二 本文结合小波分析算法与均值-方差模型确定使投资效用最大化的股 票投资策略,使用小波分析算法对数据进行降噪,再使用样条插值补全数据。之后计算协方差矩阵代入均值方差模型求解确定了投资效用最大的策略 针对问题三 本文使用历史模拟法、蒙特卡罗方法,参数模拟法度量每个基金公司 2020 年 95% 置信水平下的风险价值。 针对问题四 本文建立了整个系统的兼顾投资效益以及风险价值的投资策略优化 模型,并且使用遗传算法,改变初始参数多次进行求解。

建模论文(五一建模比赛)

五一建模写的论文,当时是拿啦奖的,你们可以参考下哦

2020五一数学建模A题 论文 煤炭价格预测问题

本问主要以预测秦皇岛煤炭价格为目标,通过问题一中不同因素对其影响权重的大小以及神经网络算法,建立价格预测模型。BP神经网络模型处理信息的基本原理是:输入信号,通过中间节点(隐层点)作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量t,网络输出值y与期望输出值t之间的偏差,通过调整输入节点与隐层节点的连接强度值和隐层节点与输出节点之间的连接强度以及阈值,使误差沿梯度方向下降,经过反复学习训练,确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值),训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息,自行处理输出误差最小的经过非线性转换的信息。

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