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Subversion服务器搭建(转自:http://blog.csdn.net/ladofwind/archive/2008/02/17/2100200.aspx)

<br />如何快速建立Subversion服务器,并且在项目中使用起来,这是大家最关心的问题,与CVS相比,Subversion有更多的选择,也更加的容易,几个命令就可以建立一套服务器环境,可以使用起来,这里配套有动画...

关于Linux的runlevel

Linux启动之旅:http://www.cnblogs.com/bangerlee/archive/2012/03/11/2388275.html Linux系统关机与重新引导流程简介:http://www.cnblogs.com/bangerlee/archive/2012/05/03/2482006.html ...

Subversion服务器搭建(转自:http://blog.csdn.net/ladofwind/archive/2008/02/17/2100200.aspx)...

如何快速建立Subversion服务器,并且在项目中使用起来,这是大家最关心的问题,与CVS相比,Subversion有更多的选择,也更加的容易,几个命令就可以建立一套服务器环境,可以使用起来,这里配套有动画教程。...

谈谈jsp中的静态包含和动态包含

静态包含 语法: 1、静态包含的两个jsp页面,头部设置必须保持一致。 index1.jsp ; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> Insert title here 测试页面index1 index2.j

LDAP 错误代码

转载:http://blog.csdn.net/ladofwind/archive/2008/05/23/2473602.aspx LDAP Error Codes 蓝色是我的翻译,红色是不能确定的翻译文字,黑色嘛,是原文。 Hex Decimal Constant: ...

如何在本机搭建SVN服务器【转】

转自:...目的:在没有正式的SVN服务器的情况下,完成代码的本地备份。 参考:http://blog.csdn.net/ladofwind/article/details/2100200 以下是具体内容: 如何快速建立S...

转——ejb原理

注:此刊是转载,原刊地址:http://blog.csdn.net/ladofwind/archive/2007/10/15/1825305.aspx     EJB工作原理  EJB工作原理学习笔记 1 RMI工作原理2 websphere实现3 weblogic实现4 理解体会 1:RMI工作...

java线程概念案例

java线程一直是一个比较容易困扰的地方,很多初学者都不是很清楚, 在此,我用了几个小试验,来将其基本概念说明一下,首先把run(),start()区分开来, 看看为什么直接调用run()和用start()启动一个线程的差别 ...

Subversion服务器搭建

Subversion服务器搭建              标签:  subversion<a href="http://www.csdn.net/tag/%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%99%a8" tar

程序员兄弟的来信

自从我的blog文章在CSDN首页登出以后,收到了很多的评论和mail,大多数也有和我以前一样的彷徨和迷惘,于是我们互相鼓励,互相帮助,互相学习,很高兴能认识到这么多的IT业朋友,也希望大家都能工作愉快,事业有成,...

快速建立Subversion服务器

如何快速建立Subversion服务器,并且在项目中使用起来,这是大家最关心的问题,与CVS相比,Subversion有更多的选择,也更加的容易,几个命令就可以建立一套服务器环境,可以使用起来,这里配套有动画教程。...

在本机搭建SVN服务器

参考:http://blog.csdn.net/ladofwind/article/details/2100200 以下是具体内容: 如何快速建立Subversion服务器,并且在项目中使用起来,这是大家最关心的问题,与CVS相比,Subversion有更多的选择,也更加的...

2016秋招笔试面试题一:Java及基础部分

1.面向对象的特征1) 抽象: 抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面,以便更充分地注意与当前目标有关的方面。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。...

SVN服务器与客户端的配置

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

软件工程师的职业之路

原文:http://blog.csdn.net/ladofwind/article/details/19103915 记得看过某篇文章写到21世纪世界范围内最好的前十大职业有软件工程师一项,平心而论,应该说缺少的是良好职业素养的,有经验的,合格的软件工程师...

转载: 关于TOMCAT的集群和负载均衡

原文: http://blog.csdn.net/ladofwind/article/details/1138484  在单一的服务器上执行WEB应用程序有一些重大的问题,当网站成功建成并开始接受大量请求时,单一服务器终究无法满足需要处理的负荷量,所以就有点...

【ZT】subversion服务器搭建

http://blog.csdn.net/ladofwind/archive/2008/02/17/2100200.aspx 如何快速建立Subversion服务器,并且在项目中使用起来,这是大家最关心的问题,与CVS相比,Subversion有更多的选择,也更加的容易,几个...

Feedsky 上 csdn blog 订阅数排名 (zz)

1114356 programmer_editor http://blog.csdn.net/programmer_editorhttp://feeds.feedsky.com/csdn.net/programmer_editor 23897 pongba http://blog.csdn.net/pongbahttp://feeds.feedsky.com/csdn.net/pongb...

Lucene倒排索引原理

Lucene是一个高性能的java全文检索工具包,它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下: 0)设有两篇文章1和2 文章1的内容为:Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too....

SVN服务器配置总结

软件下载 服务器和客户端安装 建立版本库(Repository) 配置用户和权限 运行独立服务器 初始化导入 ...1,软件下载 下载Subversion服务器程序。 到官方网站的下载二进制安装文件,来到二进制包下载部分,找到 ...

继承及java作用域public ,private ,protected, default

http://blog.csdn.net/guoxu775/article/details/4319421 继承: 即子类继承父类的特性并拓展之。 我现在有三个类: GrandFather Father Son 其中的关系是一级继承一级。 其中都有一个共有的方法: ...pa

win7下配置安装subversion服务-SVN

win7下配置安装subversion服务 参考这里:... http://blog.csdn.net/ladofwind/archive/2008/02/17/2100200.aspx 前几天同事在为某单位做文件管理系统,在开发过程中代码管理有点混乱,于是...

web课程设计网页设计源代码

利用web网页设计技术(html+css+javascript)进行网站开发,含源代码 ,以及网页所用的图片,可做课程设计参考

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)。

自己动手从0到1写嵌入式操作系统

这不是rtos源码分析的课程,而是为初级的同学设计,从基础原理讲师,一步步不断迭代设计rtos的课程! 用不到【2000行代码,汇编代码仅18行】(不含注释)实现一个精巧的可以运行在ARM Cortex-M内核芯片上的RTOS! 该RTOS功能与ucos类似,具体实现不同。学习之后,再去学习ucos之类的系统将没有什么问题。 1、系统地掌握RTOS的工作原理及其应用; 2、用更短的时间、更少的精力,学习RTOS相关知识; 3、设计出一个具备自己特色的RTOS。将其用作毕业设计、找工作的敲门砖; 4、提升技术水平,为升职加薪跳槽提供资本。

学Excel,办公不求人

本课程主要涵盖Excel操作技巧、单元格操作技巧、工资条设置、公式函数及图表、文件管理、打印设置等,通过一线工作案例,全面讲解Excel技巧和经验,能帮助学员提升Excel技能,提高工作效率。 学会office excel2016 的软件安装,学会制作表格及各种图标,能给文档加密保护个人信息以及注意打印的各种事项。

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

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,包含32位64位

Microsoft Visual C++ 2015-2019 运行库合集,32位64位都有,解决缺失dll包问题。

计算机图形学基础

该课程是计算机图形领域的基础的课程,包含了计算机图形学的数学原理,例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理,还包括了C++实践,实现3D数学类。 该课程的主要内容包括:向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

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