再牛逼的爷们儿也得给媳妇拎包!

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2019中国有望率先实现拎包入住3D打印房屋

用3D技术打印房屋已经不再是新鲜事,但能够规模化的打印出真正适合人类宜居的房子,此前却一直没有先例。不过,这个宏伟的梦想将有望于2019年在中国率先实现。 近日,全球首家实现3D建筑打印“商用化”企业——北京...

鞍山紫光智能机器人_家装界巨震!马鞍山整装拎包入住时代来临,一站搞定全屋,超省钱!...

在这个物价飞涨工资不涨的年代买房难,没想到装修更难从拿房到入住中间至少要经历20多道装修流程更扎心的是计划花10万装修款最后花了20万...想要打造一个完美的家难道一定要掏空自己的钱包么?NO!...

餐饮部防范拎包案件的预案

提供一篇餐饮部防范拎包案件的预案,工作生活中我们都会需要各种样式的表格,这篇餐饮部防范拎...该文档为餐饮部防范拎包案件的预案,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

AWS助力亚信“运营家”:云服务让企业“拎包入住”

聚焦产业互联网市场的亚信在线作为亚太地区最大、全球收入第二的电信BSS/OSS 提供商,亚信集团致力于为全球电信运营商提供咨询规划、系统建设及运营为一体的全面服务。而隶属...

金融云:让中小银行“拎包入住”,快速上云

大部分中小银行受资本金、覆盖地域、服务群体和分支网点少等限制,在金融脱媒、利率市场化和互联网新商业模式不断冲击传统银行盈利模式的新金融时代,正面临着前所未有的挑战。

Docker 极简入门教程,傻瓜都能看懂!

富 Web 时代,应用变越来越强大,与此同时越来越复杂。集群部署、隔离环境、灰度发布以及动态扩容缺一不可,而容器化则成为中间的必要桥梁。 本文我们就来探索一下 Docker 的神秘世界,从零到一掌握 Docker的...

4G、5G难配物联网 hold不住也得死撑

物联网是决定未来经济的关键技术。无所不在的万物互联终将成为现实。然而,无所不在的物联网覆盖,并没有那么容易实现。 ZigBee/6LoWPAN或IEEE 802.11ah等物联网技术,仅适于短距离物联网覆盖,且无法保证可靠的网络...

工位出租即申即用,拎包入驻减轻创业负担

随着创业热潮的进行,创业者如雨后春笋般冒出来,尤其是个人创业者,慢慢增多。个人创业者对于办公室的需求是比较为难的,租一个办公室,不仅成本高还会造成浪费,在家办公又没有工作的氛围,而工位出租的出现,为...

2019中国有望率先实现拎包入住3D打印房屋

用3D技术打印房屋已经不再是新鲜事,但能够规模化的打印出真正适合人类宜居的房子,此前却一直没有先例。不过,这个宏伟的梦想将有望于2019年在中国率先实现。 近日,全球首家实现3D建筑打印“商用化”企业——北京...

基于物联网云计算望的拎包入驻型高智能物业管理系统解决方案46.ppt

Page 16 场景在车上接到客户电话要求立即发一份产品资料 问题电脑中没有产品资料但又要立即发送怎么办 云存储 点击手机联动云间瞬间分享 销售的手机 客户的电脑 文件共享 云存储应用场景二 Page 17 场景销售和工程师...

「镁客·请讲」智能一点胡云华:提供“拎包入住”服务,为电商提供定制化AI导购...

胡云华表示,售前AI导购这一块更有技术难度,就适合他们这种产品技术背景出身的团队。 “最本质的,我还是希望用AI的力量去改变行业。”智能一点创始人兼CEO胡云华说到。 ...自2003年开始,他就一直待在...

公寓这个大坑,劝大家不要跳了

2019-05-22 11:49:31 一. 公寓能不能投资?真的是太多粉丝问这个问题了。...公寓就像一个磨人的小妖精,不少人明知道它有缺点——产权时间短、没有户口和学位、转手还要承担高额税费,还是奈何经受不了“不限购限...

谈谈IT行业的一些生存之道!

就说说几大IT公司的情况,想跳槽或者有目标的朋友们借鉴一下。所谈的数字基本属于平均水平,只谈到中层,高管层不是我们所了解的,天文数字不到这里讨论了。本人是做sales的,所以以sales的情况为主,附带谈谈...

MySQL的锁到底有多少内容 ?和腾讯大佬的技术面谈,我还是小看锁了!

我即刻三下五除二拎包踢门而出。飞奔而去。 此刻面试门外首先映入眼帘的是一个白色似皮球的东西,似圆非圆。好奇冬瓜落地一般。上半段还有一段湿湿的部分,显得尤为入目。这是什么情况? 紧接着现身一名中年男子...

电脑硬件检测_客户网购电脑硬件叫师傅上门组装,提无理要求气师傅扭头就走!...

刚刚店里小伙子上门客户组装电脑才回来,回来垂头丧气一脸委屈,作为老板,我首先就是安抚他情绪,问他发生什么事?小伙子说客户人品太差,谈好上门费80元,组装电脑+装系统100元,总计180元,进门后就说上门费用...

带装修的二手房怎么选?看懂这些才能明白!

[摘要]很多购房者选择带装修的二手房是为了能够拎包入住,节省装修房屋所需要的金钱和经历。但是带装修的二手房却容易存在各类问题。如何才能买到合适的带装修的二手房呢?可以通过这三个方面来判断。 很多...

拎包入住“云”中办公——上海电信携手新华三构建LSN区域云

不用单独开发信息系统、不用自行采购硬件、不用专业IT人员运维,拎包即可入住……想必大部分企业都渴望拥有一个这样灵活弹性的办公环境,这样一来,不仅可以省去一大笔投资成本,还能减轻运维管理压力,让企业快速...

一锁知千秋,和腾讯大佬的技术对话,我还是小看锁了!面试加分的答案都已安排

我即刻三下五除二拎包踢门而出。飞奔而去。 此刻面试门外首先映入眼帘的是一个白色似皮球的东西,似圆非圆。好奇冬瓜落地一般。上半段还有一段湿湿的部分,显得尤为入目。这是什么情况? 紧接着现身一名中年男子...

拎包入住的检查Update模块

1.Android应用的自动升级、更新模块的实现 ... :D 简直是拎包入住了.... :idea: javaeye的表情符号,太匮乏了.... 2.可以借鉴参考的 [url]http://www.cnblogs.com/tt_mc/archive/2010/09/13/1825119.html[...

10 分钟看懂 Docker 和 K8S!

开源Linux一个执着于技术的公众号2010年,几个搞IT的年轻人,在美国旧金山成立了一家名叫“dotCloud”的公司。这家公司主要提供基于PaaS的云计算技术服务。具体来说,是和...

Docker 入门终极指南!边学边用

点击上方“民工哥技术之路”,选择“设为星标”回复“1024”获取独家整理的学习资料!富 Web 时代,应用变越来越强大,与此同时越来越复杂。集群部署、隔离环境、灰度发布以及动态扩容缺...

终于有人把 Docker 讲清楚了,别再说不会 Docker 了!

“ 富 Web 时代,应用变越来越强大,与此同时越来越复杂。集群部署、隔离环境、灰度发布以及动态扩容缺一不可,而容器化则成为中间的必要桥梁。图片来自 Pexels本文我们就来探索一下...

干货满满!10分钟看懂Docker和K8S

2010年,几个搞IT的年轻人,在美国旧金山成立了一家名叫“dotCloud”的公司。 这家公司主要提供基于PaaS的云计算技术服务。具体来说,是和LXC有关的容器技术。 ...LXC,就是Linux容器虚拟技术(Linux container) ...

辅助索引会触发锁吗_MySQL的锁到底有多少内容 ?和腾讯大佬的技术面谈,我还是小看锁了!...

对酒当歌,人生几何! 朝朝暮暮,唯有己脱。... 我即刻三下五除二拎包踢门而出。飞奔而去。 此刻面试门外首先映入眼帘的是一个白色似皮球的东西,似圆非圆。好奇冬瓜落地一般。上半段还有一段湿湿的部分,显...

Docker 入门终极指南,别再说不会用Docker了!

作者:jarttojartto.wang/2020/07/04/learn-docker/富Web时代,应用变越来越强大,与此同时越来越复杂。集群部署、隔离环境、灰度发布以及动态...

华为首秀 AI 全栈软件平台!

整理 | 夕颜出品 | CSDN(ID:CSDNnews)2020 年 8 月 10 日,在昇腾 AI 新品全球发布会(HAI 2020)上,华为发布了 Atlas 全栈解决方案,包括一...

Java基础核心技术:多线程(day16-day17)

本套Java视频完全针对初级学员,课堂实录,自发布以来,好评如潮!Java视频中注重与学生互动,讲授幽默诙谐、细致入微,覆盖Java基础所有核心知识点,同类Java视频中也是代码量大、案例多、实战性强的。同时,本Java视频教程注重技术原理剖析,深入JDK源码,辅以代码实战贯穿始终,用实践驱动理论,并辅以必要的代码练习。 通过20的课程学习,使学员掌握java核心语法、面向对象思想编程、异常处理、IO流、集合类、多线程、网络编程等。

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)。

Ajax+jquery从入门到精通2017视频教程

ajax技术是从事WEB开发的课程,本课程是在js及jsp课程的基础上的提高课,从ajax初级开始讲解,主要包括ajax的xmlhttprequest对象的创建,事件,状态变化,回调函数定义等详细讲解,并包含大量的实战案例;prototype插件的应用;dwr插件的应用;json格式数据,jquery的深入讲解与实战训练,共22个视频教程,PPT课件及上课源代码在购买后可以下载 掌握ajax的灵活运用,通过验证用户是否存在,学生注册不刷新页面,ajax读取XML格式文件数据,实现树形菜单,动态显示产品详情提示窗口,类似百度搜索条功能等案例;掌握prototype使用;掌握jquery插件的灵活运用,使你的程序像一个魔法师随心所欲的变化,掌握生成JSON格式数据,利用插件自动生成JSON数据,jquery对ajax的支持,通过JSON在前后台之间传递数据

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

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