全国计算机等级考试 三级信息管理技术上机考试题库 10年9月考试专用下载

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细品我军054A型导弹护卫舰

今晚央视7套《军事报道》公开了中国海军第批赴亚丁湾、索马里海域护航的舰艇编队由529号“舟山”舰、530号“徐州”舰和886号“千岛湖”大型综合补给舰组成,前两艘同属054A“江凯II”新型导弹护卫舰,虽然第二批...

Redis与Memcached的区别

Redis与Memcached的区别 传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题 ... 实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的...

数据库连接技术整理

1. ODBC技术 1.1 ODBC介绍 ODBC(Open Database Connectivity,开放数据库互连)是微软公司开放服务结构(WOSA,Windows Open Services Architecture)中有关数据库的一个组成部分,它建立了一组规范,并提供了一...

【数字化】数字化工厂的框架与落地实践;50张图解读数字化制造

数字化工厂正在闪现迷人的色彩,制造业正在被其光芒所吸引。然而辉光之中,很多企业也被各种相互矛盾和相互纠缠的概念所混淆,大家都渴望自己拥有一个洞开一切的神器。而数字化工厂,的确是一道有着清晰轨迹的光路,...

go技术文章精选(2019)

gocn_news_set_2019 gocn_news_2019-12-31 Go 系列教程:https://dev.to/digitalocean/how-to-code-in-go-32p0 Go modules:最小版本选择 ...部署服...

Java 透明和不规则 Swing 窗口

但是为此而付出的代价是将应用程序限制在某一特定平台,在许多情况中,这种灵活性不如获得更为丰富的 UI 体验和桌面紧密集成那么重要。从传统讲,跨平台 UI 工具箱,例如 Swing、SWT、QT 和 wxWidgets 趋向于...

《RabbitMQ开发库的完整API文档》翻译

背景 译文链接 我的译文 概述 Connections and Channels 连接到一个代理 使用 Exchanges and Queues队列 发布消息Publishing messages 通道和并发性考虑事项线程安全 通过订阅接收消息Push API ...

达芬奇的密码

写在前面 郇山隐修会是一个确实存在的组织,是一个成立于1099的欧洲秘密社团。 1975巴黎国家图书馆发现了被称作“秘密卷宗”的羊皮纸文献,才知道包括艾撒克。牛顿爵士、波提切利、维克多。雨果和列昂纳多。达。...

监控Java应用程序Windows内存使用情况

尽管 Java™运行时能够解决大量的内存管理问题,但对程序的内存占用情况保持警惕仍然是优化机器性能、测定内存泄露的关键。Windows有很多工具可以监控内存的使用。但每种工具各有长短,都有特定的倾向性,常常没有...

JNI详解---从不懂到理解

Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整型数组...

Jni函数调用

Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整型数组... 29 15.

VMware vSphere ESXi&nb…

ESXi 5.0 Update 1 | 2012 3 15 日 | 内部版本 623860 上次更新时间:2012 3 15 日 请查看发行说明以了解新增内容及更新。 发行说明内容 本发行说明包含以下主题: 新增功能 ESXi 5.0 的早期版本 国际...

.NET 5.0正式发布,功能特性介绍(翻译)

本文由葡萄城技术团队翻译并首发 转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。 我们很高兴今天.NET5.0正式发布。这是一个重要的版本—其中也包括了C# 9和F# 5...

IBM————jvm内存详解

理解 JVM 如何使用 Windows 和 Linux 的本机内存 Andrew Hall, 软件工程师, IBM Andrew Hall 于 2004 加入 IBM Java Technology Centre,他在 Java System Test 小组工作了两。然后在 Java 服务团队工作...

重磅!中国芯片新锐50强榜单发布,上海20家、北京仅4家!(附:详细解读)...

点击上方“大鱼机器人”,选择“置顶/星标公众号”福利干货,第一时间送达!来源:毕马威 整理:智东西现在,技术演进在中国芯片领域正带来更多的模式创新和技术创新。技术演进在中国芯片领域正...

关于memcache和Redis的区别和总结

Redis和Memcached整体对比1)性能对比:由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis...

JNI书籍特供

Chap1JNI完全手册Chap2JNI-百度百科Chap 3javah命令帮助信息Chap 4用javah产生一个h文件Chap5jni教程very very goodChap6 JNI传递返回值 传递字符串 Chap7Jni中C和Java的参数传递Chap8如何将java传递过来的...

Jni函数调用大全

Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整

OpenJDK-11的新特征

JDK 11 于2018年9月25日达到一般可用性 .GPL下的生产就绪二进制文件可从Oracle获得 ; 其他供应商的二进制文件很快就会出现。 该版本的功能和时间表是通过JEP流程提出和跟踪的,并由JEP 2.0提案...

Visual Studio 2019 发行说明

原文:... 单击按钮即可下载最新版 Visual Studio 2019。有关如何安装和更新 Visual Studio 2019 的说明,请参阅将 Visual Studio 2019 更新到最新版本。另请参阅如何脱机安装的说明。 Visu...

JNI_编程技术__网文整理

11 Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good)19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递...

java程序内存的使用与windows 内存监控

尽管 Java™ 运行时能够解决大量的内存管理问题,但对程序的内存占用情况保持警惕仍然是优化机器性能、测定内存泄露的关键。Windows 有很多工具可以监控内存的使用。但每种工具各有长短,都有特定的倾向性,常常...

谈谈redis,memcache的区别和具体应用场景

1. Memcached简介 ... Memcached是以LiveJurnal旗下Danga Interactive公司的Bard Fitzpatric为首开发的高性能...其本质就是一个内存key-value数据库,但是不支持数据的持久化,服务器关闭之后数据全部丢失。Memc

扬长避短,中国应发展16万吨级大型航空母舰

摘要:笔者认为,中国发展航母的当前困难的主要原因不在于技术和资金方面,也不在于战略战术和外交政治等方面,而是在于观察事物的视点没有摆对位置。我们企图用美国人的航母观来探讨中国人的航母发展道路,自然而然...

android中JNI知识(很全)

 最近在公司里做了一个手机的项目,需要JAVA程序在发送短信的时候和第方的短信服务器连接。短信接口是用C++写的。琢磨了天,大致搞懂了JNI的主体部分。先将心得整理,希望各位朋友少走弯路。   首先引用一篇...

JDK 6 u10 中 Swing最新特性:增加透明窗体及不规则窗体功能:com.sun.awt.AWTUtilities

原文地址:http://developers.sun.com.cn/Java/translucent-and-shaped-swing-windows.html透明和不规则 Swing 窗口

IBM developerWorks中国近期经典PHP文章列表

获取更多IBM developerWorks中国网站关于PHP文章请访问一下链接:...

matlab神经网络30个案例分析

【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)。

laravel5.6框架基础入门精讲

这个视频主要讲了laravel5.6版本 路由 控制器 请求响应 模型 视图 。。。太多了,详细的看目录就行了,基本上框架开发常用的功能都讲了。应该算是目前比较详细的框架教程了 学会基础的laravel框架的使用

CCNA之TCP/IP协议栈精讲

学完本班级课程,OSI模型和TCP/IP协议栈 掌握TCP/IP协议栈中的Ethernet、ARP、IP、ICMP、UDP、DHCP、TCP、Telnet

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