【押宝】 【GOLF - 欧冠总决赛】 【NBA季后赛】 没球的日子要来了,怎么过,怎么过?我爱皇马,从未离开!

扩充话题 > 灌水乐园 [问题点数:300分,结帖人GOLF_R20]
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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2011年8月 挨踢职涯大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2012年9月 扩充话题大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年6月 扩充话题大版内专家分月排行榜第三
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蓝花 2013年10月 移动开发大版内专家分月排行榜第三
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专访币圈千山:我为何选择押宝INT项目

千山,币圈知名博主(微博名:千山趋势),千山大军首领,去中心化的追随者,匿名者,13年进入区块链行业,最早在Mt.Gox开始交易,常年混迹在BTT论坛掘金,在dgex...

袁国宝:恒大“押宝”,房市车市真“里外通吃”?

从这一点上说,“做正确的事”远比“把事情做对”,重要得多。尤其是2020年。 实际上,年初疫情波及浪潮仍没有散去,中国各行各业无可避免地迎来动荡,甚至是一场巨大的洗牌。 冲击之下,楼市和车市也难以独善其身...

马云开年演讲:企业如何敖2019年?

2019年1月3日,2018世界浙商上海论坛在上海举行,浙商总会会长马云出席论坛并发表演讲,以下为演讲全文(经官方审核)。演讲全文:每年年会我们到这儿来学习、思考、反思,...

操作系统概念 ppt_智能家居操作系统三国拉锯,出结果了吗?-科技频道

文/郭锴来源/智能相对论(aixdlun)福特曾说,如果你问消费者他们想什么,得到的答案只会是一匹更快的马。汽车大王福特给消费者了汽车,手机教父乔布斯拿出了划时代的iPhone,他们产品格言则都是:消费者不知道自己...

张小龙-年薪近3亿的微信之父,他是如何做到的?

爷爷做铜匠,的来说,标准的劳动阶级出身。 家有兄弟两人, 一个小龙,一个小虎。 小虎好动,与邻里打成一片, 小龙好静,喜好读书。 “文静的像个妹子。”张小龙的表哥如是说。 穷文富武,做个读书郎是个...

世界杯要来了,AI预测冠军哪家强?

编译 | Debra编辑 | NatalieAI 前线导读:2002、2006、2010、2014 年的冠军得主分别为巴西、意大利、西班牙和德国,基本上遵循了“风水轮流转”的规律。现在,每年世界杯上演之前,数据科学家、投行和 AI 研究机构...

马云开年演讲:如何熬2019年? (附完整视频)

2019年1月3日,2018世界浙商上海论坛在上海举行,浙商总会会长马云出席论坛并发表演讲,以下为演讲全文(经官方审核)。2019年1月3日,2018世界浙商上海论坛在上...

联想押宝AI错,但真的“走心”了吗?

7月20日,联想在上海举办TechWorld大会,会上联想CEO杨元庆宣布联想全力以赴转型AI,也就是说联想将会从一家PC和智能手机为主的公司转型成为一家人工智能公司,这不得不说是一场豪赌,但这场以AI为筹码,以未来为...

​走过十年,微博错过三个风口?

十周年之际,新浪董事长兼CEO曹国伟向全体员工发布内部信表示:十年来,微博攀上高峰,也经历低谷,遭遇重重挑战。十年后的今天,微博已经成为中国移动互联网的“国民级”应用,每天都有数以亿计的网友在微博...

押宝游戏

4.押宝游戏: 开始游戏 -> 投入赌金[一次性投入] -> 循环:押宝[5块钱一次] -> 开奖 –》中奖/未中奖 –》 用户输入是否继续 [当余额够退出游戏] import random print...

Java源码解析和面试题 - 押宝线程源码面试题

这系列相关博客,参考慕课专栏 面试官系统精讲Java源码及大厂真题 下方是本专栏 GitHub 地址: ...同学们有需要可以对照...Java源码解析和面试题 - 押宝线程源码面试题 引导语 关于线程方面的面试题,大部分都是概念题...

2021 年押宝哪个后端语言呢?

作者 | Mr Herath译者 | 鹿未来,责编 |郑丽媛头图 | CSDN 下载自视觉中国出品 | CSDN(ID:CSDNnews)以下为译文:2020年已到8月份了,虽然今年的...

面试官系统精讲Java源码及大厂真题 - 29 押宝线程源码面试题

29 押宝线程源码面试题 如果不想在世界上虚度一生,那就要学习一辈子。 引导语 关于线程方面的面试题,大部分都是概念题,我们需要大概的清楚这些概念,和面试官达成共识即可,本章我们一起来看下这些...

用python编程 押宝游戏

循环 :押宝【5块钱一次】 -> 开奖 --》中奖/未中奖 --》用户输入是否继续 【当余额不足则自动退出游戏】 ''' import random a = int(input("请问您投入多少赌金:")) list1 = ['鱼','虾','蟹'] ...

AI来了 How To Be?

近日,微软公司创始人比尔·盖茨(Bill Gates)在其个人博客“盖茨笔记”上发表了一篇关于给大学毕业生的寄语。 比尔·盖茨在其中谈到当下能对世界产生巨大影响的机会存在于三个领域——人工智能、能源以及生物科学...

重新理解以太坊:如果你都体验这些,就别跟我瞎说你对以太坊的看法了...

如果你对以太坊的理解,还停留在那个“发 Token 的工具”的话,那么显然你有些跟不上时代了。当然,这并不是说以太坊已经无法胜任这个职能了。事实上,目前大部分新的 Tok...

馅饼还是陷阱?2020资本大决战,押宝Filecoin挖矿

“2年前,Filecoin 矿机市场假货遍地、资金盘横行。今年入场的投资者虽来得晚,但更显聪明。”本文谨代表作者个人观点,不代表火星财经立场,该内容旨在传递更多市场信息,不构成任何投资建...

押宝B端视频,能回本么?

中国软件网报道 |公众号:Hapiweb-soft6近段时间,接连三家视频公司获得了融资。9月4日,视频会议方案提供商中创视讯得了字节跳动旗下全资子公司的战略投资。1...

押宝ARM服务器中国芯弯道翻车?

本文转载自微信公众号“铁流”。随着大数据云计算时代的到来,服务器市场会迎来一个爆发期。而这促使国内很多IC设计公司把目光聚焦到服务器芯片上。力图在这一波浪潮中有所斩获。...

海量数据时代,如何押宝人工智能竞赛?

硅谷Live /实地探访/ 热点探秘 / 深度探讨赢得人工智能竞赛的三大法宝:数据+算法+算力。人工智能是一种变革性的技术浪潮,能够帮助每个行业的用户解决大大小小的问...

阅文集团“押宝”刚扭亏的中文在线 看中什么了?

图片来源:视觉中国  沉寂许久的中文在线扔出一则重磅公告。  1月25日晚间,中文在线公告,大股东协议转让公司股份引入重要股东上海阅文信息技术有限公司(以下简称“上海阅文”)、深圳市利通产业投资基金有限...

st庞大股票股吧_4只退市股吞掉“牛散”亿资产?又踩雷一只退市股,亏损超800万...

A股又一家上市公司或将面值退市了!9月19日晚间,*ST大控发布公告称,公司股票已连续20个交易日收盘价格均低于股票面值(即1元),根据有关规定,公司股票自2019年9月20日(周五)开市起停牌,上交所在公司股票停牌起始...

【趣拿洞察】巨头为何纷纷押宝“同城零售”?

新零售发展至今,各路巨头争夺领地的战火从线上燃到线下;而在这场疫情的催化之下,寸土必争的巨头们又“拼杀”到了“同城零售”战区。围绕亿万消费者,构建起“一小时生活圈”,已经成为各家2020年优先级别最高的...

国产游戏手机的「押宝」之战:众雄起跑,谁来破局?

5G风口下的云游戏浪潮将会进一步催生游戏手机的市场需求,当大众消费市场被打开,需求多点开花的时候,机会就悄然而至。 作者|咸鱼鱼 编辑|吴怼怼 2018年,被称为国产游戏手机的起跑之年。...

基于vb押宝游戏

该设计是押宝游戏,有界面显示,模拟现实中的押宝

百人押宝机器人控制源码下载

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刚融资的作业帮押宝浣熊英语 少儿英语赛道还有机会吗?

7月18日,在线教育品牌作业帮宣布完成3.5亿美元D轮融资,给众多在线教育从业人士注入了一支强心剂。按照他们官方的说法,融资后作业帮不仅将加大对技术和教研产品的投入,还将加强对新模式的探索,少儿高端英语平台...

烤仔TVの尚书房 | 逃离北上广?不如押宝越南“北上广”

中国发达城市榜单每天都在刷新,但无非是北上广轮流坐庄。北京拥有最顶尖的文化资源,上海是“摩登”的国际化大都市,广州是活力四射的千年商都。GDP和发展潜力是衡量城市的数字指...

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)。

Hibernate4视频教程_全面来袭

本Java视频教程基于 Hibernate4.x 录制。内容涵盖安装 Hibernatetools 插件、Session 核心方法、持久化对象生命周期、对象关系映射(1-n、1-1、n-n、继承映射)、检索策略、检索方式(对象导航图、OID 检索、HQL、QBC、本地SQL)、Hibernate 一\二级缓存、管理 Session、批量处理等 Hibernate 企业级开发的核心技术。 本Java视频教程将帮助掌握学习者编写出具有合理的软件架构,以及好的运行性能和并发性能的实用 Hibernate 应用。Java视频教程内容注重理论与实践相结合,列举大量具典型性和实用价值的 Hibernate应用实例,并提供详细的开发和部署步骤。

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