mysql支不支持binary型的，如何用blob存取图片，能给出实例代码吗？大哥们给出一些实例呗Connectionconn=null;try{Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");conn=DriverManager.getCo...mysql支不支持binary型的，...

常能看到listview中有一个视频文件（或者视频图片，就是那种没有播放的视频预览图），点击之后直接可以在listview上播放出来 一般的效果是： 1、在播放一个视频的时候，不能播放其他的视频 2、在播放一个视频的时候...

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基本是这种思想，//可是提交后老是 WA，希望那位大哥可以帮帮忙#include int solve(int *a,int n);int main (){ int stone[50000]; int anwser[10000]; int i,j=0; int n; scanf("%d",&n); while(n) { for(i...

欢迎关注文章系列 ，关注我《提升能力，涨薪可待》-为什么要使用MQ消息中间件场景一：系统解耦假设你有个系统A，这个系统A会产出一个核心数据，现在下游有系统B和系统C需要使...

来源 |https://www.cnblogs.com/yexiaochai/p/6232328.html前言昨日，我请了一天假去考科目三，结果第一把挂在了没完全关闭灯光上，第二把挂在...

我所偏爱的 C 语言面向对象编程范式 面向对象编程不是银弹。大部分场合，我对面向对象的使用非常谨慎，能不用则不用。相关的讨论就不展开了。 但是，某些场合下，采用面向对象的确是比较好的方案。比如 UI ...

今天出门不堵车，都对不起这个超长黄金周。小奔驰大路虎，一堵就是一上午 小红旗大奥迪，俩眼一瞪干着急有网友发了一条视频：在高速路上堵车的人们，已经开始开心地钓鱼了。估计鱼饵是月饼吧。大哥：中秋快乐，吃个...

朋友打算打造一个全新模式的...假设前期同时在线观看人数为2W人，清晰度不低于720P，拥有美颜、混音等附加功能，还有最重要的不能卡顿。如果以上假设成立，需要做哪些准备工作，技术门槛有多高，资金支出要多少？

今天老夫拜师了，老夫有幸认识一个JS高手，在此推荐其博客，悄悄告诉你，我拜他为师了，他承诺我只收我一个男弟子。。。。。 师尊刚注册的账号，现在博客数量还不多，但是后面点会有干货哦，值得期待。 ...

点击上方"IT牧场"，选择"设为星标"技术干货每日送达！上面的图片是我上周末在家拍的。以后的文章里面我的第一张配图都用自己随手拍下的照片吧。分享生活，分享...

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分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&...

想起写这篇文章是在看侯杰先生的《深入浅出MFC》时, 突然觉得自己在大学这几年关于游戏编程方面还算是有些心得，因此写出这篇小文,介绍我眼中的游戏程序 员的书单与源代码参考。一则是作为自己今后两年学习目标的...

真爱，请置顶或星标 原文：转载自牛客网 作者：凌云Lingo 春招和秋招面了不少公司，已经正式上班，这里做个总结。实习offer有网易互娱，今日头条，Hulu，最终选了Hulu。...校招拿到offer的有微软美国，Hulu，...

在写上一篇有关apply和call的博文时(闲聊JS中的...不过从大家的反馈来看，我的担心是多余的，诸位园友都是高手，理解这些基础的东东是小菜一碟。话虽这样讲，不过今天我还是和大家聊聊JavaScript中与this相关的各...

点上方蓝色“菜鸟学Python”，选“星标”公众号重磅干货，第一时间送到 来自：程序员晓梦 正文 现在的人自我意识越来越强，专注做自己的事不太会在意别人的眼光，不管别人如何...

开始前面说的话在我写代码的生涯里，我看到过很多大神炫耀自己的调试手段，也看到很多大神写过非常厉害的代码，我认为，相比于写代码，调试更加重要，而那些能在写代码的时候就加入了...

看招聘职位要c语言的占比真不多了，是否c语言真得落伍了？ 看一下许多招聘平台有关于找纯粹的c语言开发的占比确实没有很多，都被Java，php，python等等語言刷屏。这对于入门正在学习c语言的小白真他妈就是惊天霹雳...

前言 上周回到了成都，这周就准备找工作了，对成都的...现在遇到的前端面试都大同小异的，具体的题目就不列出来了，因为泄露公司机密不太好，我就说说自己印象比较深刻的一些东西吧。 今天发生了一次电话面试

人工智能的未来发展前景：当前困境和未来可能定义人工智能不是困难，而简直是不可能，这完全不是因为我们并不理解人类智能。奇怪的是，人工智能的进步更多的将帮助我们定义人类智能不是什么，而不是定义人工智能是...

文：王路我零九年看过一本小说，讲程序员的故事，从此，了解了一个新物种。最近又看《红楼梦》，史湘云有条谜语：“溪壑分离，红尘游戏，真何趣？名利犹虚，后事终难继。”我一想，这不就是程序猿吗？我学过半年编程...

作者：Medcl 转自链接 Elasticsearch 的前世今生 OriginalMedcl弹性搜索2019-06-26 ...刘备一大早就来到了公司，一看张飞和关羽已经在公司了，就问道：“两位贤弟，今天来的还蛮早...“两位兄弟辛苦了，我也不想...

VB 串口调试精灵的代码，可以看看吧 程序好像不是很稳定的，有高手可以帮忙改一改，谢谢大哥大姐！

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

利用遗传算法解决矩形排样问题，具有可视化的界面，输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件，输出的结果以可视化的形式显示出来

【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）。