近期总结一一些面试题 都是企业的...部分都是百度的答案，不是特全面的，可以自己找下 同时分享一个自己录制的CSS3动画特效经典案例【推荐教程】--后期会更新vue框架 微信小程序等内容。 https://ke.qq.com/cou...

vue项目打包上线以后出现白屏的情况 ...路由里边router/index.js路由配置里边默认模式是hash，如果你改成了history模式的话，打开也会是一片空白。所以改为hash或者直接把模式配置删除，让它默认的就行 。如...

你做的页面在哪些流览器测试过？这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西，Doctype，知道这是干什么的吗？ 21 Quirks模式是什么？它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

C#基础教程-c#实例教程，适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识，希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言，并以此为基础，能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

开始做毕业设计了，记录一下最后一次做项目了，唉 时间：2019/12/06 Day 06 今晚就设计了一个表 user_info用户表 字段名称 类型 是否主键 是否为空 ... ...

JavaWeb知识点总结

JSP内置对象的分类 内置对象属性保存范围 JSP内置对象的常用方法（只列了一些） 小例子 一：JSP内置对象的分类 这些对象不用经过显示声明...（1）page：在JSP中设置一个页的属性范围，必须通过pageContext...

本身含义就是这个网站存在故障暂时无法访问，也就是说这个网站服务器被关闭或者是你的网络提供商将这个网站IP屏蔽，可以尝试刷新这个页面，或者搜索这个网站以方便寻找更多的访问途径 办法: a.修改 C:\windows\...

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......6. WPF基础之布局系统......7. WPF基础之样式设置和模板...

由于我是一个渣渣，所以挣扎了很久想搞清楚怎么回事，后来发现是缓存的问题，猜测可能是服务器端缓存导致样式不刷新了（开始胡诌），反正解决方法如下 我使用的是谷歌浏览器，首先右键打开控制台，在左上角刷新的...

在IE和FireFox下刷新页面，发现服务器接收到两次相同的请求。 1.1.2 原因 经过验证，发现是页面中包含了如下代码： <img src=""/> 此处src为空字符串，浏览器会认为src指向的是当前页面，由于img元素是根据src...

在网上看了好多案例关于网页授权认证，但不是自己想要的，所以尝试写了一篇，怎么在服务器端引导授权认证！不足之处请指出共同学习。 一、关于什么是OAuth2.0网页授权认证网上资料很多，也可以去官网查看，官网地址...

java 小程序 自己学习

最近看北大青鸟视频的时候有一集里面提到了关于网页中服务器端和客户端脚本的区别，所以特地查了查，觉得这个写的蛮好的，于是重新转载一遍。

以下总结了一些常用的前端刷新页面的方法： <a href="javascript:" onclick="history.go(-2); ">返回前两页</a> <a href="javascript:" onclick="self.location=document.referrer;">...

摘 要 在当下这个信息爆炸的时代，各种各样的书籍条目繁多，浩如烟海；相应地，为满足用户需求，电商平台需要推荐系统来帮助用户找到自己可能需要的书籍。本文旨在利用基于物品的协同过滤算法，来实现一个图书推荐...

而如果用户看完了这部分内容，再返回来的时候，这个地方换成了新的内容，这样就能体现这部分的价值了。 而对于浏览器来说，大部分浏览器的返回是直接使用缓存的，不会执行任何的javascript代码。原因：部分浏览器在...

第一章 Linux系统初步了解 本章内容 1.1 Linux系统简介 1.2 Linux系统的特点和组成 1.3 Linux版本介绍 1.4 Red Hat Linux系统概述 1.1 Linux系统简介 1.1.1 什么是Linux 1.1.2 Linux系统的产生 ...&...

查了好久，也没有结果，只能...一直存在这个明显的BUG：在微信公众号拍照后，会出现概率重定向到当前页面（当前页面被刷新，或者叫做重新加载）。 后来发现是说Android设备中底层bug导致，无法在上层处理，所有调用...

IOS9通用链接（universal link）前言对于一个完备的互联网产品而言需要有app端与web端两个不同前端，对于产品而言很多都希望能够将wap页上的用户引向native app上这就要求前端工程师们为网页提供各种入口去打开app，...

2019-05-10 ...2 location.reload()要重新连服务器以读得新的页面(虽然页面是一样的) 刷新 3 location=location要在javascript中导航，不是调用window对象的某个方法，而是设置它的location.hre...

声明：作者对本文档保留所有权利。 原题目： 软件工程课程设计 ——心理学指导软件 学生学院 机电工程学院 专业班级 ****** 团队名称 “何弃疗” 队员姓名 *** *** *** *** 2014年12月16日 目录一、团队介绍 ...

[学习目标] F理解并掌握ScriptManager控件的使用 F了解ScriptManager控件的使用 F理解并掌握Timer控件的使用 F理解并掌握UpdatePanel控件的使用 F理解并掌握UpdateProgress控件的使用 【本章简介】 ...

目的：vue-cli构建的vue单页面应用，某些特定的页面，实现前进刷新，后退不刷新，类似app般的用户体验。 注：　此处的刷新特指当进入此页面时，触发ajax请求，向服务器获取数据。不刷新特指当进入此页面时，不触发...

欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦： Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 ...

网页如何防止刷新重复提交与如何防止后退的解决方法 提交后禁用提交按钮（大部分人都是这样做的） 如果客户提交后,按F5刷新怎么办? 使用Session 在提交的页面也就是数据库处理之前： if session("ok")=true...

zabbix装完，发现server和agent服务都起来了，端口监听了，但是web界面zabbix服务器端运行中为 不 解决： 打开浏览器，到zabbix的setup.php界面 一般输入 ip/zabbix/setup.php 回车 按照提示一步一步下来...

这时候你需要排查网站慢的原因1） 检查网站服务器是否异常2） 检查与网站相关联的服务是否异常3） 使用chrome浏览器开发者工具排查网站打开慢的情况其他可能的原因总结 大家好，我是高胜寒，本文是【运筹帷幄】系列...

【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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