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 笔者当初为了学习JAVA，收集了很多经典源码，源码难易程度分为初级、中级、高级等，详情看源码列表，需要的可以直接下载！ 这些源码反映了那时那景笔者对未来的盲目，对代码的热情、执着，对IT的憧憬、向往！此时...

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2007年JAVA学习视频资料大汇总 孙鑫java视频 刘伟高端j2ee视频 尚学堂java视频 张孝祥java视频 交大java视频 浪曦Java视频 SCJP台湾Java认证视频 2007年JAVA学习视频资料大汇总  孙鑫java视频 点评: 孙鑫老师...

常见的Web攻击分为两类：一是利用Web服务器的漏洞进行攻击，如CGI缓冲区溢出，目录遍历漏洞利用等攻击;二是利用网页自身的安全漏洞进行攻击，如SQL注入，跨站脚本攻击等。... SQL注入攻击(SQL Injection) ...

使用的方式，是把查询内容中，特别关键的部分，用“intitle:”领起来。 例如，找标题里含有第一页的SEO文章，就可以这样查询：SEO intitle:第一页 注意，intitle:和后面的关键词之间，不要有空格。 2.把搜索...

经过一段时间的jquery插件学习，现在终于可以自己开发插件了。...先来一张效果图吧： 终于弄到了一张小于2M的图片了。 HTML代码： jquery上传插件 图片最适

各个硬件指标中，对性能影响最大的是内存，对于静态内容（图片、JavaScript文件、css文件等） 它决定了Apache可以缓存多少内容，它缓存的内容越多，在硬盘上读取内容的机会就会越少，大内存可以极大提高静态站点的...

很多squid 优化只限于在 squid参数和系统参数上面的调整。但是这个实在只是细枝末节的事情，只要不是太弱智的配置导致无法缓存，squid的性能不会有太大差距，也就提高10%左右，只有实际的业务针对squid 进行一些调整...

然而如果用传统的方式Javascript进行Ajax开发的话，就会使得应用程序非常难以进行调试，从而降低了生产效率。Google最近推出的GWT有望为我们解决这个难题，GWT是一个开发Ajax应用的框架，它使程

几种所见所得的在线编辑器 来源：webshowbbs 1.FCKeditor 编辑器 FCKeditor is compatible with most internet browsers which include: IE 5.5+ (Windows), Firefox 1.0+, Mozilla 1.3+ and ...

看代码其实很简单，在做这个之前遇到许多问题，特别是在IHttpHandler 里面，只有经历过了才会体会到，还是给解决了！ 直接运行html出现下面错误 要在vs运行下才没有下面错误      下面通过三个步骤，给一...

不好意思，由于网盘的原因，暂时只能用地址2下载！   我的网盘地址是：http://ahoal2011.ctdisk.com，上面共享了很多教程文档，大家可以去这里下，或者通过下面的链接下载  推荐大家两个网盘，这个网盘空间...

这种攻击方式是最为直接和有效的，“文件上传”本身没有问题，有问题的是文件上传后，服务器怎么处理、解释文件。如果服务器的处理逻辑做的不够安全，则会导致严重的后果。 1、文件上传后导致的常见安全问题一般有:...

基于网上的技术文章思路，自己加以整理，有常用的和不常用的策略，供参考。nginx的优化1． gzip压缩优化 2． expires缓存有还 3． 网络IO事件模型优化 4． 隐藏软件名称和版本号 5． 防盗链优化 ...

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1.实现tab切换效果 这个功能是很久之前实现的，现在发上来，很长一段时间没更新博客了，真惭愧。这个JS代码还有很多修改的空间，先发上来，以后再发个更新的版本吧。 这是效果图： 【HTML代码】 1 ...

commonJS相关： (1)在commonJS规范中，require,exports,module，__filename,__dirname都是通过动态编译后添加到模块的头部的，这样就不存在全局变量污染的问题  但是他们传入的require,exports,module都是一个空...

1.删除QQ表情的步骤：点发图片的小图[第二个小图 ]--添加自定义表情--选那个--删除--确定。 2.删除聊天记录：点加人的小喇叭--再点左边好友前的+号--再从左边的里选中那个人--再点上面的删除--是。(不能从中间的大...

功能强大界面漂亮的js日期控件 特别提醒:2.1版本是一次重要的更新,推荐原2.0用户升级,2.1版本是完全兼容2.0的,所以升级方法很简单,只要用2.1的文件覆盖原2.0对于文件即可,在调用的地方不需要做任何修改/***********...

1.Kaggle Ensembling Guide 摘要：Creating ensembles from submission files Voting ensembles. Averaging Ra... 2.[导读]Machine Learning Theory 摘要：机器学习相关理论，Machine Learning Theory - Part 1: ...

GitChat 作者：汤青松 前言工欲善其事，必先利其器。我们做代码审计之前选好工具也是十分必要的。下面我给大家介绍两款代码审计中比较好用的工具。一、审计工具介绍PHP 代码审计系统— RIPS功能介绍RIPS是一...另外，

素材下载 视频学习 配色方案 静态资源库 音效素材库 Hove特效 Wordpress 值得收藏 电子书 网站导航 资源下载 边学边玩 VR相关 站点名称 描述 标签 VR网站仓库 汇集了国外涉及到VR的大部分知名网站 VR、网站...

浏览器从服务端获取网页后会根据文档的DOCTYPE定义显示网页，如果文档正确定义了DOCTYPE浏览器则会进入标准模式（Standards Mode），否则浏览器会进入怪异模式或混杂模式（Quirks mode）。

EXE电子书与垃圾 作者：马健邮箱：stronghorse@tom.com主页：...但是又有多少人知道，在你打开用它们制作的电子书的时候，其实它们已经在你的系统中悄悄产生了一些垃圾，包括注册表项、文件等。而且目

【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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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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