该项目中包含一个数据库mysqlite, 内包含两张表---book(ISBN, name, shelfID)，userinfor(name, password) 注册命令：enroll zhangsan 123 登录命令：enter zhangsan 123 插入命令：insert book 1 english 2 ...

本章介绍C#语言的基础知识，希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言，并以此为基础，能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。当然仅靠一章的内容就完全掌握C#语言是不可能的，如需进一步学习C#语言...

1、对linux下mysqldump备份命令的参数描述正确的是mysqldump -h ip -uroot -p DBNAME > bck.sql解释：-h 主机名 -u 用户名 -p 密码DBNAME 数据库名2、linux中，一个端口能够接受tcp链接数量的理论上限是无上限...

NO.1：linux安装和基础介绍 操作系统：windows（个人家用；服务器版本-->要钱，一家独大）、Linux（种类繁多，大部分都是免费的）、Unix（有专门的服务器搭配，价格昂贵） 操作系统如何选择？ Linux：满足企业...

（尊重劳动成果，转载请注明出处：https://yangwenqiang.blog.csdn.net/article/details/90321396冷血之心的博客） 关注微信公众号（文强的技术小屋），学习更多...Redis入门总结（二）：主从复制，事务和发布订阅...

对虚函数的理解 STL if(i==3) 与 if(3==i) 哪个写法更好，为什么？ 简述匈牙利命名法。 for 循环中语句中使用++i 与使用 i++哪个更好，为什么（当 i 不是基本类型，而是一个类类型时） 简述静态成员函数与普通...

Linux 系统编程 学习方法 从本章开始学习各种Linux系统函数，这些函数的用法必须结合Linux内核的工作原理 来理解，因为系统函数正是内核提供给应用程序的接口，而要理解内核的工作原理，必 须熟练掌握C语言，...

一、 课程计划 … 2 二、 Vmware、Linux 基础 … 4 1． VMware 虚拟网络 … 4 1.1． 虚拟网卡、虚拟交换机 … 4 1.2． 虚拟网桥 … 5 1.3． 虚拟 DHCP 服务器… 5 1.4． 虚拟 NAT 服务器 … 6 1.5． 主机虚拟网卡 …...

数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与...

Java基础部分 基础部分的顺序：基本语法，类相关的语法，内部类的语法，继承相关的语法，异常的语法，线程的语法，集合的语法，io的语法，虚拟机方面的语法。 1、一个".java"源文件中是否可以包括多个类（不是内部...

TCP 协议下的 socket 通信 TCP UDP 的区别 三次握手 四次挥手 七层协议 粘包 (方案) 什么是进程 , 什么是线程 二者的区别 阻塞 和非阻塞 守护进程和守护线程的区别 GIL 锁(重点) 为什么在有 GIL 锁的情况下,还要使用...

文章目录1 实训目的2 网络购票系统原理2.1 程序功能分析2.2 系统框架分析2.2.1 服务端程序框架2.2.2 售票端和购票端框架2.3 基础知识总结2.3.1套接字编程2.3.2 线程操作3 实训过程记录3.1 头文件介绍3.1.1 global.h...

缓存原理&...一般情况下数据存在数据库中，应用程序直接操作数据库。 当访问量上万，数据库压力增大，可以采取的方案有： 读写分离，分库分表 当访问量达到10万、百万，需要引入缓存。 将已经访问过...

Table of Contents ...3 @staticmethod和@classmethod 4 类变量和实例变量 5 Python自省 6 字典推导式 7 Python中单下划线和双下划线 8 字符串格式化:\x和.format 9 迭代器和生成器 10 *args and **kwarg...

2.数据库的分类2.1 关系型数据库2.1.1 什么是关系型数据库2.1.2 常见的关系型数据库2.2 非关系型数据库2.2.1 什么是非关系型数据库2.2.2 常见的非关系型数据库3.MySQL介绍3.1 MySQL介绍4.MySQL客户端服务端启动方式...

一 数据库概述 目录 一 数据库概述 1. 数据库？？？ 2. 数据库分类 二 MySQL介绍 三 MySQL的下载安装、简单应用及目录介绍 四 root用户密码设置及忘记密码的解决方法 五 修改字符集编码 六 初识sql语句 ...

Linux基本知识 培训开班第一天 3 课程平台 3 学习方法: 4 二、TCP/IP协议简介 7 3.什么是IP地址 7 5.子网掩码 9 6.网关 10 三、基本环境配置 10 培训开班第二天 14 一、Linux系统简介 14 1.什么是Linux? ...

MySQL数据库 本节目录 一 数据库概述 二 MySQL介绍 三 MySQL的下载安装、简单应用及目录介绍 四 root用户密码设置及忘记密码的解决方案 五 修改字符集编码 六 初识sql语句 一 数据库概述 ...

【1】修改/etc/sysconfig/iptables 文件，对外界开放8080端口 【2】在/etc/rc.d/rc.local中加入以下代码实现tomcat自动启动 【3】更改主机名 【4】创建tomcat命令脚本 【5】Linux下chkconfig命令详解 【6】find grep...

MySQL数据库初识 MySQL数据库 本节目录 一 数据库概述 二 MySQL介绍 三 MySQL的下载安装、简单应用及目录介绍 四 root用户密码设置及忘记密码的解决方案 五 修改字符集编码 六 初识sql语句 ...

Python语言特性 1 Python的函数参数传递 2 Python中的元类(metaclass) ...3 @staticmethod和@classmethod 4 类变量和实例变量 5 Python自省 6 字典推导式 7 Python中单下划线和双下划线 8 字符串格式...

Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个例子: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print a # 1 ...所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”，或者，也可以看似c中void*的感觉。

MySQL数据库 本节目录 一 数据库概述 二 MySQL介绍 三 MySQL的下载安装、简单应用及目录...数据库，简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操...

数据库管理系统（英语：Database Management System，简称DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，一般具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类，例如...

Python基础篇1：为什么学习Python2：通过什么途径学习Python3：谈谈对Python和其他语言的区别Python的优势：4：简述解释型和编译型编程语言5：Python的解释器种类以及相关特点？6：位和字节的关系7：b、B、KB、MB、...

1.1 数据库概述 2.mysql介绍 3.mysql的下载安装、简单应用及目录介绍 4.root用户密码设置及忘记密码的解决方法 5.修改字符集编码 6.初识sql语句 1.1 数据库概述 1. 数据库？？？ 　什么...

commonJS相关： (1)在commonJS规范中，require,exports,module，__filename,__dirname都是通过动态编译后添加到模块的头部的，这样就不存在全局变量污染的问题  但是他们传入的require,exports,module都是一个空...

带你学习TCP控制以及通信 学习网络的概念以及含义

【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）。

通过大量的实战编码进行讲解，课程以Hello world为切入点。 第一章：对spring boot的特性、优缺点、场景进行详细讲解。 第二章：springboot核心功能 第三章：热部署的几种模式 第四章：Web开发的各种技术 第五章：数据访问层：spring data jpa、jdbctemplate、mybatis、redis 第六章：异常相关的处理 课程以实战为主，理论为辅相结合，学习完成后能实际参与spring boot的项目开发为目的。