新缸中之脑的留言板

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【模板】各种背包问题&讲解

背包问题集合  一般来说,动态规划(DP)都是初学者最难闯过的一关,而在这里详细解说动态规划的一种经典题型:背包问题。 这里介绍的背包分为以下几种:01背包,完全背包,多重背包,混合背包,二维费用的背包。...

7.1 找寻失去的学习潜质——《逆袭大学》连载

在人的成长过程,学习能力最强、进步最快的是哪个时期?我在课堂上向学生提出这个问题时,不少同学都以为贺老师又要卖关子讨好学生,纷纷将答案自豪地定格在了他们自己——20岁上下的年轻人身上。但是,错了。学习...

根据中文获取汉字的首字母

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c++ 多重背包状态转移方程_【模板】各种背包问题&讲解

【模板】各种背包问题&讲解背包问题集合 一般来说,动态规划(DP)都是初学者最难闯过的一关,而在这里详细解说动态规划的一种经典题型:背包问题。这里介绍的背包分为以下几种:01背包,完全背包,多重背包,...

[转]十年恋(一个女生的十年)

一 我不是个天生叙述的胚子,和我接触过的编辑都说我的文路太乱,事实上,我就是个头 简单的动物。 而我所想叙述的这十年,像一盆长坏了的盆景,枝叶繁茂,让人头疼。 到最后,我选择从头说起,这样可以避免叙述...

我来自哪里?我是谁?我将去向何处?

以下是云客在一次drupal聚会上的分享,截取出来分享给所有人 我来自哪里?我是谁?我将去向何处? 这号称哲学三大终极问题,相信许多小伙伴都思考过,什么样的人生才是自己想要的呢?要怎么过好她呢?...

人类至今未解六大哲学命题、世界著名十大哲学命题(回复“哲学命题”下载PDF典藏版资料) 原创: 秦陇纪 ...

人类至今未解六大哲学命题、世界著名十大哲学命题(回复“哲学命题”下载PDF典藏版资料) ...

你会教自己的孩子编程吗?

为了让计算机解决特定的问题,我们把指挥计算机工作的指令写在程序,当计算机执行程序时,即可按照这些指令完成工作。编程基本上是一种问题求解活动。在问题求解活动,孩子需要了解问题、分析问题、思考解题方法...

js如何实现简繁体互转

js如何实现简繁体互转 一、总结 ... 当然,后端也可以做前端的事情,只是麻烦了点(要多通信两次,第一次把信息传到后端,第二次把后端的信息传回来), ...用js转换函数将整站的简体转换成繁体就好了,全在前端就...

听风(2)

二十一、真相  那你什么时候,才会爱上我?  明明已经过了好几天,但那晚他轻声问出的一句,却一遍遍地在耳边回响,缠绕心头。  原来自己还是软弱,战战兢兢如履薄冰,所以才会又一次地退缩。...

美利坚财富人生

《美利坚财富人生》 作者:羞涩的小恶魔 第一章 祸福相依  “安迪,你不能再这样下去了。你已经两年没出作品了,你知道吗,你还欠着出版商的书!”  “就算你写不出那些狗屎东西,你也不要拒绝我给你找的活儿...

超赞!世界10个著名悖论的最终解答来了!

全世界只有3.14 %的人关注了爆炸吧知识今天小编看到一篇作者Das对十大悖论的个人理解,觉得挺有意思,现在便分享给模友们看看,你们的想法是怎样的呢?电车难题引用:“电车难题”是伦理学...

汉字验证码和算式验证码

大家知道简单数字或者字母验证码很容易被破解,但是算式验证码或者中文汉字验证码不容易被破解, 所以建议大家在使用验证码的时候,尽量用算式验证码或者中文汉字验证码。 下面是我写的两种验证码代码,有用到的...

你不敢问的数据管理知识,都列在这里了

全文共8823字,预计学习时长16分钟 为了成为一名真正的全栈数据科学家,或者许多博客文章和雇主所说的“独角兽”,你必须完全掌握数据科学流程的每一步...因此,很多数据科学家对数据存储和基础设施知甚少,这...

【心学.悟道】千圣皆过影,良知乃吾师

发现心灵的智慧——王阳明人生哲学感悟帮助首页 我的图书馆 主题阅读 精彩目录 精品文苑 Tags 会员浏览 好书推荐 发现心灵的智慧——... 作者:明朗阳光 提交日期:2010-7-9 自当年明月写“明朝那些事儿”后,...

Linux下安装Solr7.2.1以及配置Solr(CentOS7)

安装Solr 1、下载Solr  下载地址:... 2、上传solr的安装包  solr-7.2.1.tgz 3、解压缩solr安装包 ... tar -xvf solr-7.2.1.tgz -C /usr/local/ ...4、进入solr解压目录,修改目...

番外2>夏至的巴塞罗那——《地与光》

巴塞罗那 圣家堂 Sagrada Família  (画面已卡住) “换人来接!到底能不能听懂人话?换真人来听我说话!”王健黏在转椅上,一手抹掉额头的汗珠,一手扶住床沿,对着装在床头的紧急Call大声嚷嚷着。...

【机器人】工业机器人如何赋能3C制造升级?工业机器人的16项重要应用;工业机器人的11个知识问答,“业内人...

在3C智能制造行业,全球70%电子产品在中国制造,其中90%的生产制程属于原始的手工作业方式。随着科技的发展,机器人正在逐渐代替人工作业,3C行业也慢慢进入到了降低制造成本、提高产品品质的良性模式。目前,3C...

深谈德国车和日本车的区别--觉得分析的还算冷静客观

作者:颜宇鹏,新车评网创办人一、总编辑、首席车评人、视频版主持人。从业超过十年,曾任专业汽车杂志试车总监、主编。阅车无数,对全球车型发展、中国汽车市场、试车驾驶技术有深厚积累,其见解独到的车评备受...

恋空 By whaosoft

/序曲 如果那天,我没有遇见你。我想,我就不会感到如此痛苦、如此悲伤、如此难过、如此令人悲从中来了。但是,如果我没有遇见你。我也不会知道那么欢愉、那么温柔、那么相爱、那么温暖、那么幸福的心情了……噙着...

思科九年

第1节:思科九年(1) 序 南半球的二月是盛夏。...海浪一层层涌来,冲浪者和他们的冲浪在浪时隐时现。 我也半躺在沙滩上,看着儿子和一帮白人小孩玩耍。偏光墨镜里的天空幽蓝深邃,海水的颜色是那种厚重的蓝灰色,洒

连载IT小说《失业的程序员》讲述一个Android开发者的奋斗史

失业的程序员(一)  不小心,我失业了。  原因是前几天和我的部门经理拍了桌子,我的组员去内蒙古出差,项目没有中标。年后,长得很像猪刚烈的部门经理发飙了,要辞退我的组员。... 我纳闷了,我的组员是技术...

高难度谈话(全文)

15年潜心研究,数千次的专业咨询,锤炼出破解顶级沟通难题的有力武器——跨越沟通的最高峰即“高难度谈话”的哈佛谈话术。  在这本荣登《纽约时报》排行榜的经典畅销书,你将会通过丰富且极

有哪些冷门却好用的东西可以网购?

这个真是绝了,本人就是穿小白鞋一周就会穿成小脏鞋的那种,有了这个在鞋的时候全方位喷一下,真的就再也不会脏了耶! 其实呢,当年买它,是宝宝在法国的时候,去北欧玩,穿的雪地靴,踩在雪里,雪都能化进鞋...

微微一笑很倾城(3)

微微一笑很倾城 正文 尾 声  又是一年六月。  今年的夏天似乎来得特别早,五月就开始热,到了六月,更热得跟大暑天似的。二喜帮微微扛着凉席,吭哧吭哧地往楼上爬,一边爬一边叫苦连天:“微微你们这不是高级住宅...

Java Web酒店管理系统源码 +mysql 数据库

酒店管理系统分为前台和后台两个部分,其中后台供管理员管理系统之用,包括客房类型设置模块、客房设置模块以及操作员设置三个子模块,具体的功能模块如下。 客房类型设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房类型,包括新增客房类型、编辑已有客房类型、删除客房类型等功能。 客房设置模块:该模块用来管理酒店的所有客房信息,包括新增客房、编辑已有客房、删除客房等功能。 操作员设置模块:该模块用来管理酒店的操作员信息,包括新增操作员、编辑已有操作员信息、删除操作信息等功能。 系统前台供酒店所有工作人员使用,包括入住登记模块、结账模块、预定模块、客户管理模块以及业务统计五个模块。具体的功能模块如下。 入住登记模块:该模块用来登记客户的入住信息,其中入住信息包括登记信息、客人信息以及费用信息三部分。 结账模块:该模块用来处理客户的退房信息,只需要知道客户所住的房间号码,就能进行退房结账。 预定模块:该模块用来处理客户的预定信息,除了可以新增预定信息外,还可以对已有的预定信息进行管理。 客户管理模块:该模块用来管理客户的登记信息,包括新增客户信息、编译已有客户信息、删除客户信息等功能。 业务统计模块:该模块用来统计酒店的客房出租率,并且已图形报表的形式来显示出租率信息。 本系统的开发工具具体如下。 系统开发平台:MyEclipse 6.5。 数据库管理系统软件:MySQL 5.0。 java开发包:JDK 5.0以上。 Web服务器:Tomcat 6.0。 本系统采用MVC架构模式开发,具体技术如下。 AJAX框架:使用ExtJS技术开发 显示层:使用JSP技术开发 数据访问层:使用DAO模式开发 持久层:使用Hibernate框架开发 首页访问地址 :http://localhost:8080/JavaPrj_9/首页配置 页面 修改 打开web.xml 修改 即可 /WEB-INF/pages/userLogin.jsp 复制代码 数据库配置 为hotel-hibernate.xml 文件 测试了将近2个小时 系统跑的还不错 一下小细节 bug 大家可以自己去调整下

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)

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)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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