擦, CSDN现在怎么这么屎,服务器如此慢,还各种404!!! 真tama不愧是最大的软件开发网啊!!!

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:11分]
等级
本版专家分:1948
结帖率 80%
等级
本版专家分:366
等级
本版专家分:366
等级
本版专家分:366
xiaojian623

等级:

用Python忆童年,最终还真把模拟器跑起来了!还是骚的啊!

其实想想也就罢了,没想到捣鼓了一路,最终还真配置出来一个可以操作的东东。 先直接露底,这个用到的也是Python的一个现有库,叫做PyBoy,我翻看了一下搜索引擎,发现没有认真写这个模块的,估计关注人数没那么...

10桌面管理文件收纳_在家上学的1㎡书桌收纳图鉴:日本主妇太狂了!多收100件干净十倍,熊孩子更专心...

你家有好用的书桌能念书吗?▲ 图片来源/INS@ma.home ___▼许久没上课,课本都不知放哪儿,文具也得准备周全小孩不时起身要拿笔、拿橡皮,一个不专心又拖了课程收纳狂魔日本主妇,才不会让小孩发生这种事!...

Parallax and Viewpoint problem!

[32,32], #tamaño de las rejillas en el modo editor. :classes => [ Player, Rocks, Water ])) end <p>def update super self.viewport.center_around() .camera_x, .camera_y = self....

[7.1.r1] Welcome, SoMC Seine! Plus, Yoshino/Nile/Ganges fixes

- 10nm PLL changes for Tama/Yoshino: now we are caching rates and not reading the hardware everytime anymore. This brings performance improvements, some little battery efficiency and solves some ...

亲手养成一只自己的动漫主播!单张头像生成动画,可指定姿态或真人视频迁移...

大数据文摘出品来源:github编译:李雷、刘俊寰、陈若朦不知道大家是否都看过动漫YouTuber上的网红主播。有个小哥因为对动漫网红主播太着迷了,于是他用深度神经网络简化了动画生成过程...

【重磅综述】长序列数据分析相关资源哪里找?一文读懂长序列测序数据分析的机遇与挑战!...

简介 标题:长序列测序数据分析的机遇与挑战杂志:GenomeBiology影响因子:10.806发表时间:2020年05月...

Holochess:HoloVice-Holochess是一款像国际象棋... 它包括Dejarik模式(国际象棋),3D棋和Omni Tama-源码

添加了3D-chess(受《星际迷航》启发)和Omni Tama(受Onitama启发)。 有三个基本选项: 与AI,Pass&Play和机器人对战。 大多数游戏模式都带有打印和播放文档(游戏启动后打开帮助)。 Wat需要改进/增加; -...

tama ss01

tama ss01

能再山寨点吗?(去哪quna VS 去哪儿qunar)——记发现的山寨网站经历

能再山寨点吗?(去哪quna VS 去哪儿qunar)  ——记发现的山寨网站经历  今天买机票先用手机登陆去哪儿,通过百度搜索引擎进去的。然后下好订单,由于支付宝账号没有钱需要网银支付,所以准备电脑上支付...

pythonqt4上位机开发_PyQt 开发采用串口通信的上位机软件(2)

本博客的所有原创文章采用创作公用版协议。要求署名、非商业用途和保持一致。要求署名必须包含我的网名(geokai)以及文章来源(选择博客首地址或者具体博文地址)。商业性使用须预先征得本人...说说为什么又突然转到...

tama mini01

tama mini01

tama mini02

tama mini02

人人都可以掌握的正交试验设计测试用例方法

介绍 TamanduaOATs 是测者开发并开源的生成正交计算的pyd(python库)程序(放到python下的dlls目录下) ...开发语言:c python调用方法如下 #encoding=utf-8 import TamanduaOATs print Tama...

用Python忆童年,最终还真把模拟器跑起来了

GameBoy游戏窗口跑起的那一刻,充满魔力,每个午后,每次放学,每次拿起GB机,与三五朋友凑在一起,上下左右ABAB,现在想想,真是幸福呢

tama ss01字体

以下是《tama ss01字体》简单预览,如果需要完整的字体文件,请点击下载;下载解压后,直接将字体文件复...该文档为tama ss01字体,是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看

tama.js.org

<div><p>add tama.js.org <ul><li>[x] There is reasonable content on the page (see: <a href="https://github.com/js-org/js.org/wiki/No-Content">No Content)</li><li>[x] I have read and accepted the ...

能再山寨点吗 (去哪quna VS 去哪儿qunar)——记发现的山寨网站经历

能再山寨点吗 (去哪quna VS 去哪儿qunar)——记发现的山寨网站经历

Tama Ruby会議01の開催について

Tama.rbの福田と申します。 第1回目となる Tama Ruby会議の開催を以下の要領にて計画しております。 内容は初心者〜中級者を対象としてLT発表を主体としたものを予定しています。 取り急ぎ日程を確保したく、連絡さ...

PyQt 开发采用串口通信的上位机软件(2)

本博客的所有原创文章采用创作公用版协议。要求署名、非商业用途和保持一致。要求署名必须包含我的网名(geokai)以及文章来源(选择博客首地址或者具体博文地址)。 ... ...3.2 串口的操作之Pyserial ...

[7.1.r1] Venus upgrade, thermals, Tama sleep... and more PDX201

<strong> Added fixes and profiles for SM8150 Kumano, SDM845 Tama thermal throttling. </strong> Fixed QuickCharge disconnection issues on SDM845 Tama Akari/Apollo ** Fixed major deep sleep issues on ...

Awa Tama (Japan) freeezes up during the intro

<div><p>using 0.7.3 the emulator freezes up during the intro with the music still playing</p><p>该提问来源于开源项目:Arisotura/melonDS</p></div>

mate-terminal no toma correctamente el tamaño de la ventana

<div><p>El mate-terminal no toma correctamente el tamaño de la ventana, lo que hace que cuando se sobrepase un ancho imaginario, el texto se pise y se vea de forma incorrecta. Haciendo que el carrir ...

[BUG] Mensaje de error al subir casos y tamaño máximo

Mi reporte de bug iría en ese sentido (si el problema es el tamaño, el mensaje no es el que se tenía pensado que apareciera; si el problema es otro entonces habría que checar) y mi pregunta va en...

Agregando configuración de tamaños de fuentes para el nuevo homepage

<div><h1>Descripción <p>Así se ven las fuentes ahora. ...<p>Fixes: #3748 <h1>Checklist: <ul><li>[x] El código sigue la <a href="https://github.com/omegaup/omegaup/wiki/Coding-guidelines">guía de ...

使用Kotlin优雅的开发Android应用

代码传送门 写在前面 在之前的一篇文章,我们简单的知道了Kotlin这门新...今天的这篇文章带你学习使用Kotlin开发Android应用,并对比我们传统语言Java,让你真真切切的感受到他的美和优雅。 配置 项目gradle文件

[7.1.r1] [URGENT] Revert "arch: dtsi: tama-common: panel: set min brightness to 1.2mA

<p>This commit disables continuous splash on SoMC Tama Akatsuki. Reverting it brings cont splash back! <p>Tested on SoMC SDM845 Tama Akatsuki RoW.</p><p>该提问来源于开源项目:sonyxperiadev/...

免费的NNTP服务器地址大全

免费的NNTP服务器地址大全 129.69.1.59 -- 9131 groups134.99.128.5 -- 15 groups: hhu.*162.114.4.20 -- 226 groups193.128.145.56194.77.108.249 -- 23 groups194.78.80.195195.204.199.88198.18...

bauxita de chancado tama?o georgia

bauxita de chancado tama?o georgia bauxita de chancado tama?o georgia ...

我这代码的computer的最高分和最低分老不对,怎么办?

double tach=0,tama=0,taen=0,taco=0; for(i=0;i;i++) { tach+=students[i].chinese; tama+=students[i].math; taen+=students[i].english; taco+=students[i].computer; } ach=tach/5; ama=tama/5; aen=...

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)。

相关热词 c# 动态 泛型 c# 循环连接远程 c# 发起post请求 c#编辑图片源码 c# ide 源码 c# 水晶報表 直接打印 c# 推流 vscode 编写c# c#做一个登录验证界面 c# 新建一个excel