go新手强迫症患者的新建项目问题

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golang 大文件写入_告别GOPATH,利用module特性在任意目录创建Golang项目

玩过Go语言的都知道,Golang项目文件必须放在GOPATH下的src目录,但利用Go1.11版本发布的module特性,我们终于可以把自己的Golang项目放在任意目录了。我们今天将利用module特性手把手在任意目录部署一个Echo项目。...

新手入门Chrome插件(扩展)开发全攻略

【干货】Chrome插件(扩展)开发全攻略 写在前面 我花了将近一个多月的时间断断续续写下这篇博文,并精心写下完整demo,写博客的辛苦大家懂的,所以转载务必保留出处。... 另外,本文图片较多,且图片服务器带宽有限,...

MYSQL的基础使用之MARIADB安装、表的 创建 删除 修改

初学mysql的小白,首次写博客,为了能让自己记得更加深刻,也是以一种小白的角度交代初学者的经历和困难,也算是记录自己成长的步伐吧   我首次用mysql是在ubuntu上 ,现在用的是linux 中的Red Hat 分支的...

最全面的Java面试题-----是你更好的掌握java知识

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我和一个女孩的故事

我和一个女孩的故事“如果可以,我宁愿自己能老的快点……,这样我或许可以和我哥在一起,在一起。”如果有个女孩子愿意用自己的年华来换取和你在一起的机会,请你好好珍惜…… 这是我和一个女孩子的故事……一天...

2020年如何零基础快速入门前端(1)

前端基础知识和框架技术。 本文主要介绍一下前端的基础知识,对比认识一下各个框架的代码编写方式,并介绍我们本次课程技术选型的主要思路。一个不懂编程的外行想要学习编程,我认为最简单快速的方式就是有人带着...

初学ionic--自学整理知识点总结(2)

ONE: 这篇文章会整理一级页面数据的展示以及数据铺设,项目页面的搭建简单布局,还有angular4中的HTTP请求的简单封装,接口数据来源于一个开源教学项目的网络接口. HttpClient是已有Angular HTTP API的推演,他在一个...

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用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金 Cover 有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? ... Android 获取 View 宽高的常用正确方式,避免为零 - 掘金 ...

Android - 收藏集(全了)

用两张图告诉你,为什么你的 App 会卡顿? - Android - 掘金Cover 有什么料? 从这篇文章中你能获得这些料: 知道setContentView()之后发生了什么? ...Android 获取 View 宽高的常用正确方式,避免为零 - 掘金相信有...

掘金 Android 文章精选合集

掘金官方 2017.07.10 16:42* 字数 175276 阅读 46638评论 12喜欢 653 ...

【置顶】囚生CYのPOST(NEW VERSION)

caoyang.log

全栈工程师指南

全栈工程师指南 这是一本不止于全栈工程师的学习手册,它也包含了如何成为一个 Growth Hacker 的知识。 全栈工程师是未来 谨以此文献给每一个为成为优秀全栈工程师奋斗的人。...技术在过去的几十年里进步很快,也...

Java基础面试题

抽象并不打算了解全部问题,而只是选择其中的一部分,暂时不用部分细节。抽象包括两个方面,一是过程抽象,二是数据抽象。 2.继承:继承是一种联结类的层次模型,并且允许和鼓励类的重用,它提供了一种明确表述共性...

第48章 MDK的编译过程及文件类型全解

全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:... ...uVision Help"菜单可打开该文件。关于ELF文件格式,参考配套资料里的《ELF文件格式...

sql server

sql server 作者:Sanle 来源:博客园 发布时间:2006-04-27 13:06 阅读:3402 次 原文链接 [收藏]  ...1.清空日志:DUMP TRANSACTION 库名 WITH NO_LOG  ...2.截断事务日志:BACKUP LOG 数据库名 WITH NO_...

MDK的编译过程及文件类型全解

  本章参考资料:MDK的帮助手册《ARM Development Tools》,点击MDK界面的...关于ELF文件格式,参考配套资料里的《ELF文件格式》文件。...在本章中讲解了非常多的文件类型,学习时请跟着教程的节奏,打开实

第48章 MDK的编译过程及文件类型全解—零死角玩转STM32-F429系列

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最近收集的9000个英语单词

wrong adj.错误的;不道德的;不适合的;不正常的adv.错误地n.坏事;不公正的事;错误v.无礼地对待;冤枉 visualize v.想像;设想;形象化;显现 unwise a. 无智的;愚笨的

三维装箱MATLAB程序.m

三维装箱MATLAB程序.m,目前求解方法主要是近似算法。

第十一届蓝桥杯第二次省赛 试题C: 跑步锻炼的解答过程

第十一届蓝桥杯第二次省赛 试题C: 跑步锻炼的解答过程。不用编码,使用excel求解。里面含有思路解释和解答过程。

MySQL实战45讲【完结】.rar

MySQL教程,PDF电子高清版加MP3音频讲解

MathorCup历届优秀论文集

MathorCup大学生数学建模挑战赛历届优秀论文集,MathorCup大学生数学建模挑战赛历届优秀论文集,附带数据、代码。

MATLAB下料问题原创程序

绝对原创,效果非常好,所需种类55种,板子数799

初级玩转Linux+Ubuntu(嵌入式开发基础课程)

课程主要面向嵌入式Linux初学者、工程师、学生

主要从一下几方面进行讲解:

1.linux学习路线、基本命令、高级命令

2.shell、vi及vim入门讲解

3.软件安装下载、NFS、Samba、FTP等服务器配置及使用



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垃圾分类数据集及代码

资源说明: 数据集主要包括6类图片:硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明: 1、 安装运行项目所需的python模块,包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型,由于训练的数据量过于庞大,因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别,首先运行predict.py,然后输入需要预测的文件路径,即可得到结果。

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

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利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

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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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