前端面试汇总（2020年） 一 大纲 1、前言 2、前端工程化 3、前端设计模式 4、前端安全性问题 ...由于新冠肺炎疫情，现在成天呆在家里，加上也要准备面试，就在家里看面试题...

小甲鱼老师零基础入门学习Python全套资料百度云(包括小甲鱼零基础入门学习Python全套视频+全套源码+全套PPT课件+全套课后题及Python常用工具包链接、电子书籍等）请往我的资源...

前言 通过a标签 // 创建a标签 const link = document.createElement('a') // download属性 link.setAttribute('download', row.newName) // href链接 link.setAttribute('href', row.downloadPath) ...

本文讲述已知文件在服务器的地址，如何下载至本地 其他博客分享的一般是这两种 1.通过window.open window.open('https://1.1.1.1/test.txt') 2.通过get表单请求 var $form = $('<form method="...

在已知远程文件服务器文件的网络路径的情况下如： String filePath=http://webproxydev2.xxx.com:9080/group1/M00/00/0F/CgpAcFtHCd2AU4L5ABbeljIeBQ0996.pdf就可以通过new URL(filePath).openConnection()....

你做的页面在哪些流览器测试过？这些浏览器的内核分别是什么? 21 每个HTML文件里开头都有个很重要的东西，Doctype，知道这是干什么的吗？ 21 Quirks模式是什么？它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较...

Linux面试题： 1.Linux常用系统安全命令 ...chmod // 用来变更文件或目录的权限 setfacl // 设置文件访问控制列表 2.Linux常用进程管理命令 w // 用于显示已经登陆系统的用户列表，并显示用户正在执行的指令。 top ...

1.大概思路: 2. 先根据ID查询出来url @RequestMapping(value="test1", produces = &... public void **test2**(HttpServletRequest request ,Htt

但是我们已知文件在服务器的路径怎么对其下载？ 接下来一起详细探讨一下,下载文件的过程。 详细步骤: 路径: ../public/uploadDir/ 这个是.docx文件的存储路径,.docx文件是我们要进行下载的的目标文件; 对文件...

转载自： ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

文章目录删除上传到服务器的临时文件前言说明正文目的背景代码第一种实现方式第二种实现方式测试结果 删除上传到服务器的临时文件 前言        &...

注释不会显示在浏览器中。 2、  声明标签 声明必须是 HTML 文档的第一行，位于 标签之前。 声明不是 HTML 标签；它是指示 web 浏览器关于页面使用哪个 HTML 版本进行编写的指令。在 HTML 4.01 中有三种 声明 ...

Tomcat面试题 1、Tomcat的缺省端口是多少？怎么修改？ 答：缺省端口是8080，若要修改，可以进入Tomcat的安装目录下找到conf目录下的...修改它的运行模式需要在主配置文件中找到connector字段中的protocol进行修改...

关键问题是JSP是运行在服务器上的（以Tomcat为例），服务器是有个根路径的，如果你用绝对路径前面是有个http://localhost:8080/×××这么一串路径的，那怎样显示本地的图片呢？下面讲一种比较简单的方法 这个...

------WPF开发教程 目录 WPF基础入门....... 1. WPF基础之体系结构......2. WPF基础之XAML....3. WPF基础之基元素......4. WPF基础之属性系统......5. WPF基础之路由事件......7. WPF基础之样式设置和模板化... ...

直接让客户端浏览器下载已知类型（*.doc）的文件 ,而不使用关联程序打开。    Web开发人员都有过这样的疑问，如何让一个文件，尤其是一个已知类型的文件（*.doc），发送到客户端，直接提示让浏览者下载，而不是...

网站提供下载服务时经常需要实现一个强制下载功能（即强制弹出下载对话框），并且文件名保持和用户之前上传时相同。 效果如下图：  Content-Disposition 使用 HTTP Header 的 Content-Disposition: ...

需求评审和设计评审是验证软件产品的需求定义和设计实现，验证所定义的产品特性是否符合客户的期望、系统的设计是否合理、是否具有可测试性以及满足非功能质量特性的要求。这个阶段主要通过对需求文档、设计文档等...

1.2 Linux系统的特点和组成 1.3 Linux版本介绍 1.4 Red Hat Linux系统概述 1.1 Linux系统简介 1.1.1 什么是Linux 1.1.2 Linux系统的产生 1.1.3 Linux系统应用领域 1.1.1什么是Linux     ...

基本概念的理解 绝对路径： 绝对路径就是你的主页上的文件或目录在硬盘上真正的路径，(URL和物理路径)例如： C:/xyz/test.txt 代表了test.txt文件的绝对路径。 http://www.sun.com/index.htm 也代表了一个 URL绝对...

 java 路径访问全接触 收藏 前言：  前一段时间，由于在处理Web应用下的文件创建与移动等，因此涉及到很多关于java 中相对路径，绝对路径等问题。同时，对于Web应用中的相对路径，绝对路径，...

此方式最为简易，只需要知道文件在服务器上的地址，就可以通过a标签实现下载 <a href="https://.../158ac1e6917445a4aa384a2a7209445a.xlsx" download="test">下载文件</a> <a href="h...

Web开发人员都有过这样的疑问，如何让一个文件，尤其是一个已知类型的文件，发送到客户端，直接提示让浏览者下载，而不是用与它相关联的程序打开。以前 我们最常用的办法就是把这样的文件加到链接上，这样可以让浏览...

最近做的一个高校网站中涉及到了上传和下载文件的需求（具体需求为：网站公布的通知，在后台要能给每个通知添加附件，在前台要能显示并下载附件），之前只是学习过关于上传的 理论知识，这里实践了一下下，与大家...

Chromium的更新速度很快，每隔数小时即有新的开发版本，新的功能率先出现在这个版本上，等待验证以后才可能会移植到Chrome上。由于它功能新、更新快，所以它的稳定性是最不好的。 Canary （金丝雀）版本更新速度稍慢...

2.浏览器形成POST MultiPart报文发送到服务器 3.服务器中间件接收到报文，解析后交给后端代码进行处理 4.后端代码将上传的文件内容写入到临时文件中（PHP特有） 5.写入到文件中，文件名为提交的文件名或以一定...

WebService是一种跨编程语言和跨操作系统平台的远程调用技术。 Web service是一个平台独立的，低耦合的，自包含的、基于可编程的web的应用程序，可使用开放的XML（标准通用标记语言下的一个子集）标准...

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

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【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）。