1.构造一个类MySingleton,使该类只能存在一个实例. 思路:  将构造函数写为private的，然后通过一个成员静态函数来调用构造函数即可:) 例: #include "iostream.h" class MySingleton ...~MyS

2月24 号，周四，正如看手相那个人跟我说的，我这辈子最幸运的日子全和4有关。这一天第一封admit letter到来。至此，我才有勇气去为这一路写一个总结，向自己微笑。。为了这一天，我付出了太多太多。...

华为 　1）笔试 可以选择JAVA和C++，我做的java，个人感觉考的很基础。 　其中一个编程题：用数组实现栈，并且当栈空间满时，栈空间增加一倍。 　2）面试：我面的是IT类 　一面：技术面...

华为 1）笔试 可以选择JAVA和C++，我做的java，个人感觉考的很基础。　其中一个编程题：用数组实现栈，并且当栈空间满时，栈空间增加一倍。　2）面试：我面的是IT类　一面：技术面，40分钟，问的很细，UML，单点...

我就读的是一所二流的IT学校，是那种几个人合办的大学。考的是北大青鸟的ACCP认证，不错在学校里动手的机会很多而且学的都是比较新的和现下都很实用的知识。这是我觉得小学校不向大学校那么谨慎和保守。我们大一来...

这篇帖很给力啊,今天才看到,不能不说是损失,直接贴过来了. ... 想去外企，需要有足够的能力； 想去国企，需要有足够的人脉； 想去私企，需要有吃苦肯干的敬业精神；...想要自己创业 ，需要有超人的毅力和一定的基础。...

华为 1）笔试 可以选择JAVA和C++，我做的java，个人感觉考的很基础。　其中一个编程题：用数组实现栈，并且当栈空间满时，栈空间增加一倍。　2）面试：我面的是IT类　一面：技术面，40分钟，问的很细，UML，单点...

考大学就是为了混一个毕业证的。因为出了校门大部分的公司还是很讲究学历的。。当时的我就认为4年的大学我不想浪费时间，而且还要花那么多的钱。。算了吧。。 就在还没有等到高考结果的那一刻，我很坚定的做了一个...

点击▲关注 “爪哇笔记” 给公众号标星置顶更多精彩 第一时间直达我1991年出生，安徽六安人，在合肥北大青鸟毕业，说出来也不丢人，高中生，没有大学文...

 首先，我觉得找工作简历很重要，因为它决定你是否有笔试资格。写简历前，一定要认识到自己的优势所在，是出身明校，是成绩好，还是项目经验丰富，参加过多少国家级的大赛，获得过多少大奖？然后写在前面，突出之。...

读《这些道理没有人告诉过你》的职业规划思考 1.... 2....（不太清楚行业的分类，暂时先这么写吧） ... 3.... 最高目标公司三家：阿里巴巴集团 、天猫 、京东 （亚马逊、沃尔玛百货公司、 苏宁云商集团股份有...

“每个人都有自己的亲身经历，每个人都有一条生活道路。千万人，千万条，各不相同，各有特点。但是并不是好人都有一条好路，坏人都有一坏路。有的时候却恰恰相反。这虽然不是历史...

“ 每个人都有自己的亲身经历，每个人都有一条生活道路。千万人，千万条，各不相同，各有特点。但是并不是好人都有一条好路，坏人都有一坏路。有的时候却恰恰相反。这虽然不是历史的...

注意：本帖内的每个网址（URL）均可直接点饥可以进入。另外，由于本人读研所学细分的专业属于工程应用类型，所以需要项目实践加深学习，请一些研究理论学问，家庭宽裕的同学（例如材料科学，或算法理论等等）切勿走...

第二，你非常痴迷和爱好程序，并且在这方面有一些天赋和优势。程序员的结局也是有两种：第一，默默退休，第二以程序员为起点或跳板，注意积累，跟对了好的老板或团队，找到和很好的搭档自己创业，成为IT金领和富翁。...

　我们希望找到能干活的人，就是能编程序的人，但是我感觉现在刚毕业的人里面，包括名校的，能干活的人比例非常的低，大概不超过百分之一 　 　很多人都说，没有参加过实际的项目，没有经验，希望能够在工作过程中...

注意：本帖内的每个网址（URL）均可直接点饥可以进入。另外，由于本人读研所学细分的专业属于工程应用类型，所以需要项目实践加深学习，请一些研究理论学问，家庭宽裕的同学（例如材料科学，或算法理论等等）切勿走...

现在都快毕业了，读了3年大学，学院的教学一直让我诟病，感觉除了坑爹，还是坑爹，特别是专业的方向--嵌入式，我都不想提了。当初刚入学，人家还问我，为什么报嵌入式方向？我那时觉得又能搞软件又能搞点硬件还不错...

第1部分 求职过程古人云：凡事预则立，不预则废。机会都是垂青有准备的人的。为了得到一份满意的工作，大家一定要对整个求职过程有清醒的了解。把能够预见的、必须做的事情早一些做完，这样在大规模招聘开始的时候...

书名：Java程序员面试宝典 作者：欧立奇等编著 来源：电子工业出版社 出版时间：2007年08月 ISBN:9787121045523 定价：46元 第1部分 求职过程古人云：凡事预则立，不预则废。机会都是垂青有准备的人的。...

JAVA 人力面试常谈问题 汇总（98个） 1. 请你自我介绍一下 回答提示：一般人回答这个问题过于平常，只说姓名、年龄、爱好、工作经验，这些在简历上都有，其实，企业最希望知道的是求职者能否胜任工作，包括：最强的...

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深入浅出Lua学习 深入浅出Lua学习

【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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抢茅台的方法，里面有脚本文件和python的安装包，小白可以学习使用，大佬绕行吧，哈哈

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。

掌握写汇编代码的能力，可以分析任意裸板包括U-boot、内核里的相关汇编代码； 掌握常用的硬件部件的操作，比如GPIO，UART，I2C，LCD，触摸屏； 深入理解ARM体系统架构，可以写出具备中断功能的裸板程序，对程序现场的保存、恢复有所了解，这些原