知言是CSDN知识库特邀编辑的一类采访栏目，主要是听听特邀编辑讲讲技术那些事。 我也想成为特邀编辑，请戳==>>...科技巨头们也纷纷重投人工智能，智能化已成为世界趋势。为了帮助大家更加系统全面地学习...

中国政治地理学研究展望，刘云刚，，相对于人文地理学的其他几个主要分支学科而言，政治地理学在中国发展缓慢。本文认为这主要不是由于中国缺乏政治地理研究的素材，

电子科技大学 格拉斯哥学院 2017级 邓楠---2017200504006  What is Rader?  Radar, derived from the abbreviation “radio detection and ranging”, which means “radio detection and ranging”, uses ...

CSDN博主排名更新，看看新规则 stpeace 原排名：1 新排名：25 yuanmeng001 原排名：2 新排名：143 yjclsx 原排名：3 新排名：72 phphot 原排名：4 新排名：427833 Augusdi 原排名：5 新排名：136594 ...

### 怎么样理解小程序？* 微信的重点产品* 一个事实OS，目前并不知道小程序的入口在哪里？* 小程序的入口可能在如下三个地方： 1. 发现入口 2. 扫码 3. 搜索框 * 小程序没有关注， 意味着，你无法营销，意味着你没法...

博主 简介 stpeace 排名：1 原创：2166 粉丝：7180 积分：181660 等级：10stpeace的专栏中国本博客供大家交流，欢迎各抒己见。博文中的内容禁止用 ...排名：2 原创：5286 粉丝：10660 积分：170616 等级：10袁萌...

，作者 | Jeskson来源 | 达达前端小酒馆2019年12月27日介绍掘友们，大家好呀，我是达达呀！回顾了一下整个一年，这里做一下总结，还是经典的从工作、学习、生活三个方面进行...

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学习器模型中一般有两种参数： 一种参数是可以从学习中得到 一种无法靠数据里面得到，只能靠人的经验来设定，这类参数就叫做超参数     超参数定义 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。...

术语解释 数据集（data set）: 所有记录的集合 实例或样本: 每一条记录 属性或特征: 例如,西瓜的色泽等称之为一个属性 特征向量: 一条记录，如果在坐标轴上表示，每个西瓜都可以用坐标轴中的一个点表示，一个点也是...

机器学习-学习1号小分队机器学习须知欢迎加入机器学习小分队，请各位队员修改下自己的昵称-机器学习的具体方向-从业年限，方便各位进行交流，方便勾搭,每天都有资料更新。想入群的可以联系我,加我微信,拉你入群收集...

作者简介：安晓辉，10多年开发经验，曾任软件开发工程师、项目经理、研发经理、技术总监等岗位，著有《Qt Quick核心编程》、《Qt on Android核心编程》、《你好哇，程序员》等书籍。“斜杠青年”：技术专家 / 职业...

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机器学习 欢迎加入机器学习小分队，请各位队员修改下自己的昵称-机器学习的具体方向-从业年限，方便各位进行交流，方便勾搭。 机器学习小分队，精品分享&话题征集 本群人数快满200了，欢迎大家交流学习技术。...

近几个月，各大厂纷纷携机器人上阵综艺节目，业内更有媒体戏称，人工智能时代最大的受益者是江苏卫视。娱乐精神的背后究竟有何技术奥秘？本周CSDN AI频道将带您揭晓。 热点TensorFlow 1.0 官方正式发布16日凌晨，...

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这个时代，信息极大丰富，人每时每刻都被各种各样的知识、信息轰炸着。如何有效的选择对自己有价值的知识，如何构建一个独属于自己的知识体系并让它为自己创造价值，变得越来越重要。只有知识经过了你的选择和应用...

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【程序人生】为什么程序猿话少钱多死得早？ 作者：文奇 我在想，程序猿都是话少吗？不一定吧。像我和我的同学。都是话非常多啊。可是经历过非常多事的如今。再想想，发现事实的确如此...【云计算】云计算...

机器学习是一门多领域交叉学科，人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。2017年，许多顶尖公司已经收集了大批机器学习人才，准备开发AI 经济，而抱有“独角兽”愿景的中小...

我在想，程序员都是话少吗？不一定吧，像我和我的同学，都是话很多啊。但是经历过很多事的现在，再想想，发现事实的确如此，程序员确实话少。 我是一名实习的程序员。话少钱少死的早。

2019年04月27日 15:54:03刘玉刚阅读数：1550 版权声明：未经博主允许不得转载(https://github.com/ai-word) https://blog.csdn.net/BaiHuaXiu123/article/details/89602591 有时在做项目时，不同场景的项目既要有...

【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）。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包，不包含民间数据集，民间数据集在博客中给出大佬github地址。

微信小程序源码，包含：图片展示、外卖点餐、小工具类、小游戏类、演绎博览、新闻资讯、医疗保健、艺术生活等源码。

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

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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