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红花 2013年3月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2013年2月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
2013年1月 Delphi大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2013年9月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
2012年12月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2013年4月 Delphi大版内专家分月排行榜第三
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求完整的DLL 封装非模式窗体方法续(100)simonhehe接分

表达式计算器

表达式计算器, 支持四则混合运算, 常量代入 扩展后可实现表达式嵌套引用, 防循环调用等功能 //公式解析单元 unit utFormula; interface uses SysUtils, Generics.Collections;... OPE = ['+', '-

面向过程与面向对象的区别 2

面向对象  一 、面向过程与面向对象的区别:  前者是一种谓语和宾语的关系;后者是一种主语和谓语的关系 。   二、面向对象的三个特征:  ...1.封装 2....对象又称作实例,是实际存在的该类事物的每个个体。...

Delphi提取网页中的图片

无意中,在csdn论坛中看到关于“提取网页...simonhehe提供相关代码如下: procedure TfrmMain.DomImg2Image(wb:TWebBrowser); var i:Integer; rang:IHTMLControlRange; s:string; begin try s := (IHTMLDocument

面向过程与面向对象的本质区别思考1

面向对象,就是着重于谁去做; 面向过程,就是着重于做什么。 面向过程就是分析出解决问题所需要的步骤,然后用函数把这些步骤一步一步实现,使用的时候一个一个依次调用就可以了。... 面向对象是把构成问题事务...

个人空间岁末大回报活动12月24日获奖名单

 欢迎各位获奖者去自己的银行查看金额是否到账,如果有任何疑问都可以用【留言】【私信】等各种方式告之我们,我们将尽快给您答复。再次感谢各位网友! C币查看地址:http://bank.csdn.net/MyBank/ind

Exif格式分析

转载链接: http://blog.csdn.net/simonhehe/article/details/8593354 http://blog.csdn.net/lsiyun/article/details/5346754#t3 参考链接: ...

超键,候选键,主键

超键(super key):在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键 候选键(candidate key):不含有多余属性的超键称为候选键 主键(primary key):用户选作元组标识的一个候选键程序主键 比如一个小范围的所有人...

数据库恢复

数据库恢复 如果对某记录进行误删除的话,可以用一个软件,Log Explorer,前提有一个,必须故障还原模式是完全!下面是对该软件的介绍: ...

超键、候选键、主键

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向全球最大的IT中文社区技术分目前排名TOP100致敬!(2013年至今新获得总技术专家分排行榜)

delphi版2014年2月专家排行榜

四史答题软件安装包exe

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Java从小白到大牛第2篇 【面向对象】

本视频是智捷课堂推出的一套“Java语言学习立体教程”的视频第二部分,读者以及观看群是初级小白,通过本视频的学习能够成为Java大牛。本主要内容包括:面向对象基础、什么是对象、继承与多态、抽象类与接口、枚举类、Java常用类、内部类、Java 8函数式编程基础——Lambda表达式等技术。 掌握JavaSE

虚幻4开发入门

UnrealEngine向来以一流效果和难以上手而著称,本课程就是帮助你跨过入门的这道门槛,能够上手掌握这个国际一流的3D引擎。 通过本课程的学习,你讲可以掌握Unreal引擎开发的基础知识,包括Unreal编辑器的基本使用,Gameplay Framework,以及C++&Blueprint;两种开发模式。

Java异常处理+集合+IO流+多线程+网络编程

本课程是《Java初级至应用》系统课程的第三模块,全套课程精细讲解,课程超过其他机构30%的课程量,经过我们全套课程系统学习的同学,可轻松从事Java工程师或系统架构师岗位,课程提供全套代码笔记其它相关素材及答疑服务,可谓是低投资高回报!学习前或学习后有任何疑问请在课程中提问,老师看到会第一时间回复! 掌握异常处理机制,其中包含jdk1.7之后新增的语法; 掌握集合的用户,并提供项目实战让学员能够灵活运用所学知识; 掌握IO流,进行文件相关操作以及IO相关API详细讲解; 掌握多线程和网络编程,并提供聊天室项目进行实战练习;

JEECG_3.7 权限开发讲解

系统性讲解jeecg权限设计、真实案例讲解各权限规则使用方法 通过视频教程,掌握jeecg权限开发

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)。

2020华为软件精英挑战赛初复赛赛题包.zip

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。

从小白入门C语言

这可能是史上通俗易懂的C语言视频教程!  C语言具有高效、灵活、功能丰富、表达力强和较高的可移植性等特点,在程序员中备受青睐,成为近25年使用为广泛的编程语言。目前市面上的C视频教程很多,但是千篇一律,枯燥乏味,并不适合新手!

PHP底层内核源码与扩展开发

全球第一份深入学习PHP底层内核源码与扩展开发的视频课程,CSDN,系统讲解了PHP底层源代码学习,实现原理,PHP扩展知识学习,相关开发工具运用等相关知识。是PHP程序员提高自身能力,成为底层内核级开发人员的首选入门课程。学习本课程人员好有一定的PHP/LINUX/C基础知识. 了解PHP底层的工作原理和一门开发语言的底层实现,掌握PHP的扩展开发知识。

微信小程序源码-合集6.rar

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。

C#高性能大容量SOCKET并发完成端口例子(有C#客户端)完整实例源码

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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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

R语言知识体系概览

R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域、不同业务的、复杂的数学模型。掌握R语言的语法,仅仅是学习R语言的第一步,要学好R语言,需要你要具备基础学科能力(初等数学,高等数学,线性代数,离散数学,概率论,统计学) + 业务知识(金融,生物,互联网) + IT技术(R语法,R包,数据库,算法) 的结合。所以把眼光放长点,只有把自己的综合知识水平提升,你才真正地学好R语言。换句话说,一旦你学成了R语言,你将是不可被替代的。

jdk1.8 64位官方正式版 jdk-8u91-windows

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Oracle数据库SQL语言

本课程全面介绍oracle的SQL语言。 介绍查询语句 DML语句 DDL语句 数据库对象等等 数据库SQL语句是JavaEE项目开发的基础 在关系型数据库当中,SQL语句是必备的基础性知识

三维游戏引擎开发-图形理论基础

通过学习,掌握三维图形学的基本理论,三维数学知识,并根据数理进行实践,纯软件编码方式(不调用OpenGL,DX,或者相关图形库)实现一个简单的三维场景,巩固三维理论,为后续课程打下基础。 学习图形学理论知识,并以纯软件的方式,不调用第三方(OpenGL,D3D)三维API,纯软件方式实现三维场景的绘制,第三人称摄像机的控制,从而深刻的理解三维理论。

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