方法一：修改注册表，不需要新增什么，但是需要动手能力: ①按Win+R热键，打开运行窗口，输入regedit回车，打开本机的注册表编辑器; ②定位到HKEY_CURRENT_USERControl PanelDesktop键值 ③在右侧选中Win8DpiScaling...

DPI全称是dots per inch， 也就是每英寸的点数，在显示器上就是每英寸的像素个数，Window上一般默认是96 dpi 作为100% 的缩放比率， 但是要注意的是该值未必是真正的显示器物理值， 只是Windows里我们的一个参考标准...

当你的才华 还撑不起你的野心时 那你就应该静下心来学习 目录 Radmin 提权 0x01 介绍 0x02 利用方式 常见虚拟主机常见路径 第一种方式：手工查询注册表爆hash值 ...0x04 利用各种shell获取注册表的方法...

powershell 传教士 原创文章 2016-06-20 允许转载，但必须保留名字和出处，否则追究法律责任 ---【前言】--- ...2 下文所述更改只限于【自己建立的快捷方式】，系统默认的不变，即使错了也不会...

文章分类:Java编程 程序员珍藏的东西会是什么？呵呵，除了平时写的代码，...索性将这些资料的下载方式公布出来，与大家分享，一定会有你想要的！  下载的兄弟注意了，点击下载后，可以在url中看到后缀名：），如果

一、 如何建立多用户　提醒大家一句，别一直使用root用户，因为root用户在系统中有着至高无上的权力，一不小心就可能破坏系统。比如我们想删除/temp目录下的文件却将命令不小心输成“rm / temp（在‘/’后多了一个...

2. 定时器是个好东西，学会好使用它，有时候用QTimer::singleShot可以解决意想不到的问题。 3. 打开creator，在构建套件的环境中增加MAKEFLAGS=-j8，可以不用每次设置多线程编译。珍爱时间和生命。新版的QtCreator...

1.写出判断ABCD四个表达式的是否正确, 若正确, 写出经过表达式中 a的值(3分) int a = 4; (A)a += (a++); (B) a += (++a) ;(C) (a++) += a;(D) (++a) += (a++); a = ? 答：C错误，左侧不是一个有效变量，不能赋值...

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目录WindowsBatchflag文件操作获取目录名获取为指定后缀的文件获取不为指定后缀的文件判断是文件还是文件夹替换文件中指定内容环境变量查看环境变量设置环境变量清除屏幕IP端口DNS进程DNS查看端口占用查看占用的`pid...

问：如何在iPad和iPhone使用我的应用程序包中的图标文件？ 答：下面是处理文件的图标为iPhone专用的应用程序，iPad的专用应用程序，以及通用的应用程序的指导方针。 如果你不为所列出的可选的图标之一提供的艺术品...

资料收集与网络（点击对应标题有原帖地址）PE怎么判断PE是DLL,还是EXE文件值属性加载基址怎么判断PE文件是32位还是64位PE加载过程基础Windows下的调用约定通用寄存器有哪些？段存器怎么找到函数地址调试与反调试INT3...

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

文章目录Qt 开发经验总结当编译发现大量错误的时候，从第一个看起，一个一个的解决，不要急着去看下一个错误，往往后面的错误都是由于前面...打开creator，在构建套件的环境中增加MAKEFLAGS=-j8，可以不用每次设置多线

Nginx 配置错误导致漏洞Vulnhub官方复现教程漏洞原理复现过程启动环境漏洞复现nginx.confMistake 1\. CRLF注入漏洞Mistake 2\. 目录穿越漏洞Mistake 3\. add_header被覆盖 Vulnhub官方复现教程 ...

2：定时器是个好东西，学会好使用它，有时候用QTimer::singleShot可以解决意想不到的问题。 3：打开creator，在构建套件的环境中增加MAKEFLAGS=-j8，可以不用每次设置多线程编译。珍爱时间和生命。 4：如果你想顺...

转自：http://blog.donews.com/lvjiyong/archive/2006/06/29/931071.aspx怎样将后台生成的在内存中的图象显示到客户端Microsoft IE WebControls下载地址如何在DATAGRID中使用JAVASCRIPT脚本控制DataGrid中连接到...

比如qss的ANSI编码、嵌套窗口中主窗口无法接收鼠标移动事件等，又比如我用qss设置窗口样式，但是项目每次重新构建以后，样式表就会不生效等问题，也花了自己不少时间去解决，所以在这里转发大神的经验，留作以后参考...

下面，我们就一起来看看主板在使用过程中最常见的故障有哪些。 常见故障一：开机无显示 电脑开机无显示，首先我们要检查的就是是BIOS。主板的BIOS中储存着重要的硬件数据，同时BIOS也是主板中比较脆弱的部分，...

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Windows操作系统文件夹 - [] Tag：计算机维修 Windows操作系统文件夹 Cursors文件夹 这是...可以将文件夹中的鼠标指针删除，对Windows系统默认的鼠标指针不会有影响。 Debug文件夹 这是系统调试文件夹，用来存放系统...

1、首先得知道，Windows系统登陆界面不是某个单纯的图片，而是保存在一个登录文件C、\Windows\System32\Logonui.exe里，只有对这个EXE文件进行修改，替换掉包含在其中的图片才能达到目的。可以借助借助软件EXeScope...

2010 - 01 - 15 缩略显示 [置顶] 一个程序员的多年珍藏(1月23日最新更新) ...呵呵，除了平时写的代码，就是那些百看不厌的电子书了。...为了不再重蹈覆辙，我决定把重要的电子书都放到网络硬盘上去备份。...

想要收藏本篇文章请下载Word版 Q：我想升级成VISTA，想问一下，升级之后一键恢复是恢复到XP还是VISTA?A：如果从隐含分区恢复出厂设置，那当然是恢复到出厂时预装的系统；如果是用R&amp

很多重复性的工作则可以在模板图如ACAD.DWT中预先做好，开始新图拿来就能用。  2、问：在AutoCAD中采用什么比例绘图好？  答：最好使用1∶1比例画，输出比例可以随便调整。画图比例和输出比例是两个概念，输出时...

（一）PPC的基础常识 一、什么是PDA PDA是Personal Digital Assistant的缩写，照中文翻译称为"个人数位助理"，它只是个概念 ，大体上就是一个能更有效率帮忙完成日常杂事的电子设备，主要就是绕着个人资讯管理 ...

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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）

【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）。

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