JS传值到action用 request.getParameter()获得的值为[object Object] jsp页面传的值为 ();"/> 调取的getname为 var ajax = new AjaxApi('getMessage.do', 'BASE_ACCT_NO='+$('BASE_ACCT_NO'),doxml1,messSend)...

不太明白你的意思，发点我之前写的练习题给你，或许对你有帮助使用内省一个JavaBean的成员写入与读取方法//创建内省对象IntroSpector iSpector = new IntroSpector();new PropertyDescriptor("num",IntroSpector....

1、首先介绍callback.js对ajax进行了封装 function ajaxFunction(){ 　var xmlHttp; 　try{ // Firefox, Opera 8.0+, Safari 　xmlHttp=new XMLHttpRequest(); 　} 　catch (e){ 　try{// Internet ...　

如上，在基本类型的复制过程中，n2会得到一个n1的副本，从而改变n1也不会影响n2的值。 然后，在复制引用类型时，由于复制的是一个指向内存地址的指针， 所以o1的修改会影响到o2 ```var o1 = new Object(); var o2...

在jqueryajax中，如果从后台往前台传一个List集合，则在前台如何解析？ 求教，先谢谢了！ ------解决方案-------------------- 使用json JScript code   $.ajax({   type: 'post',   url: "XX.html",...

有关 Python 内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化、重载操作符、类描述、属性访问控制、自定义序列、反射机制、可调用对象、上下文管理、构建描述符对象、Pickling)。 你可以把它当作一个教程，进阶，或者使用...

自从有了Ajax这个概念，JavaScript作为Ajax的利器，其作用一路飙升。JavaScript最基本的使用，以及语法、浏览器对象等等东东在这里就不累赘了。把主要篇幅放在如何实现JavaScript的...一个函数可以包含变量，又可以包含

什么事都得先打好基础，学习面向对象也是如此 2008-05-20 作者：Nathan2008 来源：cnblogs 大家不要以为面向对象是从石头里蹦出来的。它只是提供了新的思维模式和代码组织结构，其他...

问题说明 ...Forums—微软人员对这个问题MSFlexGrid UIAutomation C++ API的回答 ： MSFlexGridWndClass 是MSFlexGrid控件的一个实例，控件属于的类 其实叫 MSFlexGrid 好了 继续调研，我又觉得自己可以了~

原文：http://software.intel.com/zh-cn/blogs/2012/03/20/400010004/?cid=sw:prccsdn2194想起写这篇文章是在看侯杰先生的《深入浅出MFC》时, ...一则是作为自己今后两年学习目标的备忘录,二来没准对别人也有点参考价

实际上，强有力的查询语言是Hibernate的主要卖点之一。下面给出的示例与我在近期实际项目中使用的一些查询很类似。请注意你编写的查询大部分等都不会这么复杂！下面的查询对特定的客户，根据给定的最小总计值...

<br />Microsoft .Net Remoting系列专题之...Microsoft® .NET Remoting 提供了一种允许对象通过应用程序域与另一对象进行交互的框架。这也正是我们使用Remoting的原因。为什么呢？在Windows操作系统中，是将应用

我是一个热爱OpenGL的普通码农!我第一次听到OpenGL是在3Dfx刚发布他们给Voodoo I显卡的OpenGL硬件加速驱动的时候.我马上意识到我必须学习OpenGL.不幸的是,当时在网上很难找到关于OpenGL的书和资料.我花了数小时来...

文章首发于个人博客说到手写深拷贝，可以说是大多数前端的阿克琉斯之踵了，面试年年考，大部分人年年不会，网上博客遍地还...深拷贝的意义我先举个例子，有这么个需求，你有一个计算器组件 NumPad 和一个对象 recor...

原文： ... JavaTM 2 PlatformStandard Ed. 5.0  在JAVA的util包中有两个所有集合的父接口Collection和Map,它们的父子关系：  java.util +Co

​ 了解编程的同学们都应该知道一个必不可少的概念——数组，数组的长度固定，可以用来存放基本类型数据，也可以存放引用类型的数组，且在同一个数组中只能存放相同类型的数据。不得不说，数组的使用，极大提高我们...

其中在前端领域，以手写 bind、...本文的目的就是要破除大家对四大手写的恐惧，将从为什么要会手写，到每个手写的关键思路总结，再到最终模板，我都会毫无保留地分享给大家。话不多说，让我们开始吧。为什么要会手写...

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 最近在一个群里遇到一个人说的话，在这里不再赘述，大概意思就是自己各种精通各种懂，面试时各种装逼各种吊，本人真诚的求教了一下他，问他是否懂这些东西的底层原理，是否了解过底层源码，能否根据实际情况修改...

不知什么原因原作者在csdn把这篇博客删了 来源见百度文库 ... ...该功能常见于两表或者多表关联查询中使用，返回的查询结果是多个（或两个）表中的字段信息，无法使用单个模型来存储时使用，使用...

 写一个c++的类时，对于成员函数，私有变量的考虑好吗? 关于const 在const reference parameter中使用的大不解 C++中虚函数和纯虚函数的概念，差别和分别存在的原因 为何析构函数中的cout不起作用 请高手介绍一

想获取廖雪峰python教程网站的内容练练手，发现有的章节能返回数据，但到Python基础这一章开始返回的都是None，没明白问题出在哪，求教错误如下：Traceback (most recent call last):File "scraping_the_tutorial.py...

【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）。

0.网络工程师考试知识点[必考知识点]--必看 1.网络工程师考试常用计算公式汇总--必看 2.软考网络工程师必过教程---必看 3.软考网络工程师历年知识点总结(结合历年来真题内容总结) 4.软考网络工程师协议和名称---必看 5.网络工程师复习(背熟必过秘籍)---必看 6.网工上午经典考题汇总---必记 ………………共12份笔记，内容覆盖所有考点

首先学习Python的基础知识，然后使用Python来控制Excel，做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python？ 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格？ 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

发现博客上大多是蓝桥杯主观题的介绍，很少有客观题的总结，这里汇总了历届客观题目，省赛加国赛，希望对大家有帮助。

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