如果希望正确地显示预留字符，我们必须在 HTML 源代码中使用字符实体（character entities）。比如要写这篇日志在前端展现出大于号（>），小于号（<）等就必须在后台数据库中把这些对象保存成字符实体...

一些在键盘上找不到的字符也可以使用字符实体来替换。HTML 实体在 HTML 中，某些字符是预留的。在 HTML 中不能使用小于号（），这是因为浏览器会误认为它们是标签。如果希望正确地显示预留字符，我们必须在 HTML 源...

字符实体：在 HTML 中显示小于号 (<)...字符实体有三部分：一个和号 (&)，一个实体名称，或者 # 和一个实体编号，以及一个分号 (;)。要在 HTML 文档中显示小于号，我们需要这样写：或者 <使用实体名称而不是实体编号

在编码时有些符号不能直接使用，会被浏览器解析成其他含义，如果希望正确地显示预留字符，我们就要在 html 源代码中使用字符实体。 显示结果 描述 实体名称 &amp;amp;amp;nbsp; 空格 &amp;amp;...

在HTML中，某些字符是预留的，这些预留字符必须被替换为字符实体。例如：在HTML中不能使用小于号(&lt;)和大于号(&gt;)，这是因为浏览器会误认为它们是标签。如果希望正确地显示预留字符，我们必须在HTML源...

一、名词解释 HTML实体字符： ...eg：小于号的HTML实体字符显示方式 数字形式：&amp;#60; 实体名形式：&amp;lt; 注意：使用实体名而不是数字的好处是，名称易于记忆。不过坏处是，...

小程序处理不了字符实体，所以需要Java把HTML内容处理好再返回给小程序，org.apache.commons.lang3包StringEscapeUtils.unescapeHtml4(str)方法可以实现转换。HTML 中有用的字符实体注释：实体名称对大小写敏感！...

显示结果 描述 实体名称 实体编号 空格 &amp;nbsp ; &amp;#160 ; &lt; 小于号 &amp;lt ; &amp;#60 ; &gt; 大于号 &amp;gt ; &amp;#62 ; &amp; 和号 &amp;amp ; ...

比如我们想在网页上面显示一个“&lt;”小于符号，但是“&lt;”在HTML中是文档标记的开始语言，如果我们直接使用“&lt;”会出差错，所以我们就会一些实体名称来代替！ 显示结果———-描述———-实体...

字符实体的作用？什么时候用？  在 HTML 中，某些字符是预留的。  如果希望正确地显示预留字符，我们必须在 HTML 源代码中使用字符实体（character entities）。  比如，HTML 中不能使用小于号（&lt;）和...

字符实体一： 显示结果描述实体名称实体编号 空格 &nbsp; &#160; < 小于号 &lt; &#60; > 大于号 &gt; &#62; & 和号 &amp; &#38; " 引号 &quot; &#34; ' 撇号 &...

在HTML中，某些字符是预留的，如果希望正确地显示预留字符，必须在HTML源代码中使用字符实体（character entities）。  字符实体的格式为： &entity_name; 或 &#entity_name;  注：实体名称对大小写敏感！

结论：用转义字符 例1：想在页面显示 代码为：<br> 将<和>分别写成了转义字符的形式。 常用转义字符表为： 显示结果 描述 实体名称 实体编号 空格     < 小于号 < < > ...

一些在键盘上找不到的字符也可以使用字符实体来替换。 HTML 实体 在 HTML 中，某些字符是预留的。 在 HTML 中不能使用小于号（），这是因为浏览器会误认为它们是标签。 如果希望正确地显示预留字符，...

近期总结一一些面试题 都是企业的面试题笔记题 感觉薪资10k下的都会出笔试题 ...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...

@[TOC]ie11兼容已经做过了，还是不支持includes方法 新人首发，欢迎批评讨论 在做项目的过程中，使用了bootstraptable插件做表单，在谷歌和火狐都能正常显示，但到了ie11...ie11不显示bootstrap表单内容，我这样解决...

最常用的字符实体 显示结果 描述 实体名称 实体编号   空格     小于号 < < > 大于号 > > & 和号 &...

7 比特 ASCII 代码可提供 128 个不同的字符值。 7 比特 可显示的 ASCII 代码 结果 描述 实体编号   space ! exclamation mark !

HTML 中的预留字符必须被替换为字符实体。 ...如果希望正确地显示预留字符，我们必须在 HTML 源代码中使用字符实体（character entities）。 字符实体类似这样： &entity_name; 或者 &#entity_n

Google map API在IE下无法正常显示的解决方法

一些在键盘上找不到的字符也可以使用字符实体来替换。 HTML 实体 在 HTML 中，某些字符是预留的。您不能使用包含这些字符的文本。 在 HTML 中不能使用小于号（<）和大于号（>），这是因为浏览器会误认为...

今天对项目进行测试的时候发现一个很有趣的问题，跟大家分享下。首先说下做的是个什么样的功能，废话不多说上图： 这是一个简单的表单数据 从第二章图片可以看出来，这个实体是可以在一个页面添加多个的。 ...

显示结果 描述 实体名称 实体编号 不可拆分的空格     小于号 < < > 大于号 > > & and符号 & & " 双引号 &quo

【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）。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。

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。

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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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

本视频是智捷课堂推出的一套“Java语言学习立体教程”的视频第二部分，读者以及观看群是初级小白，通过本视频的学习能够成为Java大牛。本主要内容包括：面向对象基础、什么是对象、继承与多态、抽象类与接口、枚举类、Java常用类、内部类、Java 8函数式编程基础——Lambda表达式等技术。 掌握JavaSE