从上面五笔学习导图，我们不难看出，五笔只包含两个部分，一是独立字。二是字根字。 １　先来讲解独立字。 独立字就是不用字根就可以输出的汉字，独立字包含一级简码，按键字两种。 一级简码：按一个字母一次，就...

前段时间教一位朋友学习五笔字型打字法，现将我的巧记五笔字型字根表的方法也共享出来，如果可以帮到你，那就达到我的目的了。 首先，五笔就是汉字的五种最基本的笔划，包括：横、竖、撇、捺、折。为了方便，分别...

使用拼音输入法，默认的输入方案是全拼，但是这种方案实际很慢，打一个字需要输入所有的字母拼音。于是搜索了一下，有没有更好的输入方案。除了五笔外，发现还有一个双拼输入法，通过声母和韵母组合的输入方式减少击...

相较于五笔、仓颉等需要背字根，双拼只要会用拼音就行，学习成本比较低，并能极大的提高打字速度。一双拼目前主流双拼有微软双拼、小鹤双拼、紫光双拼等，其实差别不大，只是键位不大一样。今天介绍的小鹤双拼(因为...

简明五笔教程中有五笔字根表和口诀，可以打印。如果你是一个五笔初学者，下载五笔打字通绝对没错。这个软件现在可以免费使用，是否上网都可以用。它应该是目前最实用的的五笔打字练习软件了！ 此版本为自解压...

接触博客已经一个月了。除技术之外，还有一个意外的收获，就是自己的打字速度，有了很大的提高。...形码学习起来有点难，要下一番功夫，但也并不象有人所说的那么难。 我在十多年前就已学会了五笔...

1.五笔字型简介 ...五笔字型作为众多汉字输入法的一种，以其编码短、重码少、效率高、键入快、字词兼容、操作直观等特点，在众多的汉字输入法中独树一帜，深受用户的好评。    五笔字型输入法的基本思想是：先

我决定学习盲打，一是学会后打字效率会很高，二是一直认为打字快的人真是非常的帅气啊，尤其是盲打，这对喜欢码字的人来说很有意义，索性就开始找方法学习。想找学习方法，知乎是一个不错的“参考书”，但是在知乎上...

”“打五笔重码少，速度快，碰上不认识的字也能打。为什么你们不打五笔呢？”“虽然学过，但没学会。不过我们打拼音也蛮快的，但是碰到不认识的字确实束手无策，所以很好奇你是怎么学会的？这个，说来就话长了……那...

我的软件学习经历采薇居软件春秋我其实学电脑并不算早，平生学的第一个软件是金山WPS，八十年代初吧，那时候微软的视窗系统Windows 1.0还没出来，大家还在用DOS系统，正值全民学习电脑热，于是我报了步行街西头的一...

又受五笔字型字根表口诀“白手看头三二斤...”的启发，  试作“正则表达式助记口诀”又名“正则打油诗”，版本0.1，绝对原创，仿冒必究，：）  注：本文仅为学习正则时为了便于记忆而作，不能代替系统而全面的学习...

我们毕业生工作后，有的前半年都在训练五笔输入法，可见五笔输入法是作为专业技能来要求的，每分钟120字应该是基本要求，虽然有要求，实际上很多人还是达不到要求，所以用人单位对学生的五笔输入速度不满意。...

这里笔者给大家分享在0基础的情况下，通过自学快速掌握键盘打字的一种方法。需要说明的是，键盘上有很多按键，根据按键的功能分为了不同的区域，平常使用最多的是主键盘区，而在电脑上打字使用最多的是主键盘区里标...

本文适合并仅适合以下人群观看： 喜爱折腾 熟练使用盲打 对汉语拼音有敏感度 ...自从计算机发明之后，如何利用 QWERTY 键盘输入汉字便成为一大难题，在历经五笔、注音、双拼、手写等各类输入角逐后，全拼...

如鱼饮水，冷暖自知。 对别人有效的方法，对你不一定有效。这个道理你应该在上小学的时候就发现了。 有些答案里说的一两周入门，是可能的。 比如我在彩程的时候一周入门 Rails，两周做出了一个已上线使用的网站。...

声笔飞码在声笔码的基础上增加了偏旁部首对中文字词进行编码，用一个字母（通常取汉字读音的声母，有时也对偏旁部首进行形托）来代表汉字的偏旁部首。从声笔码过渡到声笔飞码也非常方便，只需记住偏旁部首的代表字母...

这篇文章讲如何正确按键盘，和如何学打五笔字。 如何按键盘 我们的十个手指是有分工的，哪个手指按哪些键是有规定的。如下图。 本id当年就是按这种方式去练习的。键盘的F键和J键都有...

作者：张一驰，本文经授权转载自公众号金错刀（ijincuodao）文/金错刀频道 张一弛“王旁青头戋(兼)五一，土十二干士寸雨”如果你还能熟练的背出这段口诀，恭喜你，...

　如果你还能熟练的背出这段口诀，恭喜你，又暴露年龄了。 　倒回到十几年前，在刀哥被老师带到穿鞋套才能进神秘的机房，练习打字的时候，会五笔的人简直是光芒四射。 　几乎所有人都会惊呼一句：你会五笔？！ 　...

声笔码6.00版使用指南 （声笔码发明人兼设计人 戴石麟） ... 一、声笔码简介 ...1、声笔码6.00版的新特性 ...与声笔码5.00版相比，声笔码6.00版具有下面一些新的特性： ...原来是用字母“aeiou”分别表示笔划“横竖撇点折”...

每个人的电脑上都会安装各种各样的软件。不同年龄段，不同人生时期，不同工作环境下的人都会有属于自己专业的软件工具。当然大多人都会有一些共有的软件。比如360，QQ。今日无事。来和大家探讨下电脑装机软件。...

而今日，我们几乎每天都通过输入法进行办公、学习、生活和社交，输入法成为现代社会离用户最近的产品之一。一路走来，输入法不断升级变得越来越智能。毫不夸张，我们的成长史也是输入法的发展史。多年过去，你还记得...

时间：2011.03.13 http://oomusou.cnblogs.com/ 真 OO无双 ... 赤松子耶的博客 收藏夹导出 <!DOCTYPE NETSCAPE-Bookmark-file-1><!-- This is an automatically gene...

一：盲打简介与优点简介：盲打是指打字的时候不用看键盘或看稿打字时的视线不用来回于文稿和键盘之间的行为，盲打可使输入的速度增加。盲打要求打字的人对于键盘有很好的定位能力。优点：通过练习盲打来提高打字的...

『经济论坛』 [经济杂谈]现代金融经济的眼重看历史（心得连载） 作者：谁是谁非任评说 提交日期：2008-4-25 18:02:00 访问：390419 回复：5947 一、 历史是社

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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）。

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