组装电脑选i5-10400F还是i5-10600kf 这些点很重要!看完你就知道了 https://list.jd.com/list.html? 6核12线程的Intel Core i5-10600KF处理器拥有基础频率4.1 GHz，单核心最高4.8 GHz，全核心4.6 GHz

选之前，照例看看大牛们的选择。 stackoverflow上的大牛几年前的文章 知乎上的选择 其实也没什么好选的。 SWT 就是他了，至于为什么。我就是要个最简单的程序，能截屏，能模拟鼠标和键盘，不喜欢AWT，好吧就这么...

英语6级选词填空全部选A和随机不重复填空选哪个？（菜鸡质问） part1_discussion 相信小伙伴们都在2019/12/14 下午17：25：00’结束了CET6，小伙伴们对此展开了踊跃的讨论： discuss（1） discuss（2） discuss(3)...


i5-10600K将设有6核心和12个线程，该CPU配有12 MB缓存和125...选i7-10700还是i5-10600K哪个好 这些点很重要!看完你就知道了 https://list.jd.com/list.html? i7 10700采用14纳米工艺制造，cpu架构为Comet Lake，默认主

福利发送：Python开发微信机器人源码下载 世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是什么？炫酷的界面、流畅的体验，我们投PyCharm一票，那么你呢？编辑Python程序，您有许多选项。有些人仍然喜欢一个基本的文本编辑器，...

php与python，选哪个？很多人遇到了这个问题，然后上网一查，回答的千变万化，说啥的都有。 有人说，语言只是工具，思想才是根本。我呵呵 有人说，墨迹啥，都学了不就好了吗。我再呵呵 都是站着说话不腰疼的主。...

我们编写了本篇文章以阐明这些差异，并帮助您决定哪个才适合您的想法。 什么是树莓派？ 第一代的Raspberry Pi于2012年上市，起初它的设计目的是作为一款教育工具，可以帮助教孩子们学习编写代码。从那以后...

而且对于智能设备，wifi或蓝牙都不是特别好的选择。 所以目前智能家居的发展还很难开始！”那么，真的是这样么？智能硬件的无线协议该如何选择？作者孙鹏，小米生态链总监，本文是他在做智能硬件时候的一点经验建议...

OpenCV和BoofCV到底选哪个？我开始纠结，OpenCV的文档和例子都很多（多到令人发指），用了C/C++的库 BoofCV的文档和例子都很少（特别是中文的少到令人发指），用Java的库。 CSDN大牛的OpenCV教程boofcv官方...

哪个操作系统好？我们先了解一下阿里云的操作系统，服务器操作系统主要分为两类，即Windows和类Unix/Linux，阿里云提供的Windows系统均为正版： Windows操作系统选择 系统内含正版激活； 适合于运行Windows下...

项目中需要对传进来的参数进行校验，在一个工具类里面同时用了这两个框架进行验证。查找资料得知，Hibernate Validation是对Bean ...一般来说，_是否有必要同时使用两者进行校验，如果要选择的话，哪个更好一些_？

如果你的服务器或VPS的内存不多，lnmp是最好的选择，如果网站动态内容多的话,lamp还是最稳定的。 一键安装包有lamp、lnmp、和lnamp三种，到底该选用哪个呢？这个是分情况的，先看下三者的区别在哪里： lamp...

8. 把所有 p 元素的背景色设置为红色的正确 jQuery 代码是？ 你的回答:$("p").style("background-color","red"); 回答错误! 正确答案：$("p").css("background-color","red");...9. 通过 jQuery，$("div.intro") ...

eclipse安装时，选第一个JAVA版的没有web项目的，选第二个JavaEE版的，一般是选这个，因为可以创控制台项目也可以创web项目 转载于:https://www.cnblogs.com/zhangZhangWorkHard/p/7550686.html...

python官网有几个下载文件，有什么区别？ Python 3.6.0a1 - 2016-05-17 Download Windows x86 web-based installer Download Windows x86 executable installer Download Windows x86 embeddable zip file ...

前端培训机构哪个好?怎么选择? 选择培训机构多听多问是非常重要的，要看你选择的机构的课程是不是企业所需要的，毕竟我们学前端最重要的是去一个好的企业找一份好工作，另外，要看培训机构的课程是否为当今最新的...

我觉得这一篇可以被计入历史性的一刻。

新建虚拟机时有一步要选择网络类型,    她们之间有什么区别呢？ 1. 桥接网络：相当于虚拟机和宿主机连在一台Hub上；虚拟机必须配置IP地址，子网掩码，网关，DNS等，  而且必须和宿主机处于同一网段。配置...

CSS选择符有类选择符，属性选择符，ID选择符，优先级算法是基于特殊性值进行计算的。分别如下： ID属性 0.1.0.0 类属性选择器，属性选择器，伪类 0.0.1.0元素选择符，伪元素选择符 0.0.0.1 通配选择器对特殊...

Spring Boot 的核心注解是哪个？它主要由哪几个注解组成的？ 核心注解是@SpringBootApplication，它主要由@SpringBootConfiguration，@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan这三个构成 @...

前言 ES全称为ECMAScript，是JavasSript的一种语言标准。ECMAScript发布新语法规范需向TC39委员会提案，任何人都可以向其会提案。TC39由包括许多浏览器厂商在内的各方组成，提案需要经历五个阶段，每个阶段的变动都...

内联和important哪个优先？ 选择符类型 例子 例子描述 通用选择器 * 类别选择器(.class) .intro 选择class=”intro”的所有元素 ID选择器(#id) #first 选择id=”first”的所有元素 标签...

CSS的选择符有：标签选择符，类选择符，，id选择符 id>class>标签

阿里云与腾讯云哪个好？哪个速度快？怎么选？ 对于网上说的，大多都是众说纷纭，公说公有理,婆说婆有理。以至于众多网友困惑与纠结到底该选哪一个厂商的。 好与不好无非以下四点： 一、硬件对比 腾讯与阿里云存在较...

软考5个高级难度最小的是哪个？ 软考高级常考的资格主要有信息系统项目管理师、系统分析师、系统架构设计师、网络规划设计师以及系统规划与管理师。选择哪个报考，也是很多考生比较纠结的问题。 要说软考高级里更...

css选择符类型： 1、通用选择器：* 2、类别选择器：.class 3、id选择器：#id 4、标签选择器：p 5、后代选择器：div p 6、子选择器：div > p 7、群组选择器：div , p 8、相邻同胞选择器：div +p 9、伪类选择...

【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）。