这是我的前台


然后这是我的数据库Praise点赞的字段,根据ID点赞

$.ajax(url,opts);
update table
set num+=1
where id=xxx
视频点赞功能与数据库 asp.net部分 第一种做法:将视频添加在html页中后,再添加点赞和踩的功能按钮 <!DOCTYPE html><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta ...
在数据库中用一组数据来存放已经点赞过的人名,用半角符号分开,用ajax实现点赞的人名插入,并规定只能点赞一次。 $.ajax({ type: "GET", cache: false, url: 'GiveLikes.ashx', dataType: 'text', data: { ...
第88节:Java中的Ajax和Jquery ajax是什么?有什么用?原理,怎么用? ajax是asynchronous javascript and xml(异步javascript和xml),是指一种创建交互式网页应用的网页开发技术。 如用户注册,输入的用户名,...
选择ASP.NET Web应用程序(.NET Framework)->选择的模板为MVC。创建成功的项目应该是这样的 这个时候在View文件夹下面Home文件夹有三个系统默认创建的三个.cshtml的网页文件,对于我们来说我们是不需要的...
来源于网络上的集锦,建议收藏点赞关注,慢慢看,蟹蟹1,Http 和Https的区别第一:http是超文本传输协议,信息是明文传输,https是具有安全性的ssl加密传输协议第二:http和https使用的是完全不同的连接方式,端口也...
源码下载地址:... 会员中心,主要包含了会员的基本信息维护、充值管理,以及下载充值的日志管理和收藏等功能 首先我们需要在MemberCenterModule区域下的Controller文件中创建MemberSystemCo...
(1)核心语言:C#中高级编程(2)深入掌握:ASP.NET CoreMVC以及 ASP.NET CoreWeb API 架构(3)熟悉掌握:采用关系型数据库SQL server,MySQL等,熟悉SQL语言;掌握常用的orm框架如EFcore,Dapper等。(4)基本掌握...
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博主 简介 stpeace 排名:1 原创:2166 粉丝:7180 积分:181660 等级:10stpeace的专栏中国本博客供大家交流,欢迎各抒己见。博文中的内容禁止用 ...排名:2 原创:5286 粉丝:10660 积分:170616 等级:10袁萌...
博主 简介 stpeace 排名:1 原创:2166 粉丝:7180 积分:181660 等级:10 stpeace的专栏 中国 本博客供大家交流,欢迎各抒己见... 排名:2 原创:52...
(1)一年又时尽,今天给大家分享最近一年的积蓄!喜欢的请点赞支持 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1i3or1T7 提取码:qfog (2)内容如下: 内容后续持续更新!
3.数据库:SQL Server 2008 功能模块:登录、账户管理、商品类别管理、商品信息管理 一、登录界面,在前端实现判断是否为空,如果为空则提示,不进行处理,在后台实现判断是否用户名和密码是否正确,再进行登录。 ...
3.数据库:SQL Server 2008 功能模块:登录、开户、存款、取款、转账、挂失等功能 运行界面: ####1.登录界面(Login.aspx),在后台提供筛选,如果是管理员的登录账号与密码就跳入管理员首页,如果是普通用户,就...
AspNetCore - MVC实战系列目录 ... AspNetCore - MVC实战系列(一)之Sqlserver表映射实体模型 . AspNetCore-MVC实战系列(二)之通过绑定邮箱找回密码 . AspNetCore-MVC实战系列(三)之个人...
cookie (储存在用户本地终端上的数据) 编辑 讨论 本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。 Cookie,有时也用其复数形式 Cookies,指某些网站为了辨别用户身份、进行 session 跟踪而储存在用户...
前言如标题所说,我打算周日当天偷个懒,暂停推送文章。准备好福利给大家发下。当然,不需要大家转发朋友圈,留个言就行,具体规则往下看。今天送 5 本技术实体书籍,可以在 20...
前言应了今天的推文标题,我决定每周 7 定为福利日。用订阅号流量主、广告的收入给大家买点书、服务器等福利,通过评论点赞、抽奖等方式发给大家。上周末举行的评论送书活动:已经...
Node.js不是JS,是一种软件开发平台,它的竞争对象JSP/PHP/ASP.NET,历史第一次有一种语言可以通吃前后端. 网站:阿里云镜像 https://npm.taobao.org/mirrors/node/ 版本:0.12(16年初) 4.x(16年中) 6....
Ajax是啥? Git是啥? 正式学习: IDEA常用快捷键 Eclipse和Idea选中多行代码,同时右称,左移。 自动补全返回值,自动补全变量名称和属性名称 IDEA中自动生成get/set的方式 实现接口方法快捷键 处理异常 ...
注重专业基础学习和实践能力的培养,在校期间不仅做过多个课程设计暑假期间也去过单位实践过,对java编程和网站开发具有浓厚的兴趣。 篇二:优秀的程序员自我鉴定 优秀的程序员自我鉴定 以下一篇是一名优秀并且有...
做数据分析时,R 用户如何学习 Python?本文是帮助 R 用户增强技能和为数据科学进阶而学习 Python (从零开始)。毕竟,R 和 Python 是数据科学从业者必需掌握的两门最重要的编程语言。Python 是一门功能强大和多用途...
1.在数据库提交点赞和踩的功能的时候可以采取两种方法a 同步提交httprequest b 异步提交xmlhttprequestJson 格式 :javascript 的一个子集,是轻量级的数据交换格式{}括号起来的一个集合,是一个集合对象 ...
以下内容全部来自百度百科,只不过我在此基础上加上我的理解,(部分加粗或者加下划线)算是笔记 cookie(储存在用户本地终端上的数据) Cookie,有时也用其复数形式 Cookies,指某些网站为了辨别用户身份、...
1.领域分析 1.1引言 随着信息时代的来临,基于PDF格式的学术论文与期刊文献的数量猛然增长,给科研人员提供了丰富的参考资料的同时,也迫使科研人员将更多的时间和精力投入到对科技文献的检索与阅读中。...
使用java编写的,可以将电脑端微信的dat加密文件转换为png、jpg等图片资源,方便直接查看微信聊天记录文件。
Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程,也是以后课程里都要用的实用级工具,所以大家一定要学会,Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具,是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用,常用命令,配置依赖,以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念,以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作,手把手演示操作,绝对能提升大家的实际操作能力!
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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)。
微信小程序源码,包含:图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。
例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。